DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 변석준 | - |
dc.contributor.advisor | Byun, Suk Joon | - |
dc.contributor.author | 정민구 | - |
dc.date.accessioned | 2023-06-21T19:31:35Z | - |
dc.date.available | 2023-06-21T19:31:35Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=1033067&flag=dissertation | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/307630 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 금융공학프로그램, 2023.2,[iii, 40 p. :] | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 KOSPI200 지수의 미래 변동성을 추정함에 있어 거시경제변수들과 Boosting 계열 모형을 사용한 추정이 기존에 널리 사용되던 선형회귀모형과 GARCH모형을 사용하는 것 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 여러 거시경제변수가 짧은 주기로 산출되는 미국과 달리 한국의 실정에 맞게 비교적 수집이 용이한 거시경제변수들을 사용하여 본 연구를 진행하였다. 결과적으로 다수의 거시경제변수들을 함께 사용하는 것 보다 VKOSPI(변동성 지수), 실질환율, SMB와 같은 소수의 변수를 선별하여 과거의 변동성과 함께 미래 변동성을 추정하는 것이 더욱 높은 표본 외 추정 성능을 보인다는 사실을 확인하였다. 또한, 중요 변수들이 일반적인 금융 시장에서의 인식에 부합하는 방향으로 작용하는지 확인하고 이들의 통계적 유의성도 검증하였다. | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 변동성▼a변동성 추정▼aKOSPI200▼a기계학습▼aVKOSPI▼a거시경제변수 | - |
dc.subject | Volatility▼aVolatility estimation▼aKOSPI200▼aMachine learning▼aVKOSPI▼aMacroeconomic variables | - |
dc.title | KOSPI200 실현 변동성 추정: 부스팅 계열 모형과 거시경제변수를 중심으로 | - |
dc.title.alternative | KOSPI200 realized volatility estimation: focused on boosting models and macroeconomic variables | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 :금융공학프로그램, | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Jeong, Min Gu | - |
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