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멱변환 이분산성 시계열 모형을 이용한 인터넷 트래픽 예측 기법 연구
하명호, 김삼용, Ha. M.H., Kim. S. 한국통계학회 응용통계연구 8 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2008, Vol.21 No.6 1037-1044 (8 pages)
본 연구에서는 재무시계얼 자료의 변동성을 분석하는데 유용하게 쓰이는 멱변환 시계열 모형을 인터넷 트래픽 자료 특성 분석에 적용하여 효용성을 보이고자 한다. 트래픽의 특성인 장기기억(long memory)특성을 설명하기 위하여 멱변환 GARCH(PGARCH) 모형을 소개하고 기존의 GARCH 모형보다 더 유용함을 시뮬레이션과 실제 인터넷 트래픽 자료에 적합시켜 입증하였다. -
이분산성 및 두꺼운 꼬리분포를 가진 금융시계열의 위험추정 : VaR와 ES를 중심으로
문성주, 양성국, Moon. Seong-Ju, Yang. Sung-Kuk 한국재무관리학회 財務官理硏究= The Korean journal of financial management 20 Pages
한국재무관리학회 財務官理硏究= The Korean journal of financial management 2006, Vol.23 No.2 189-208 (20 pages)
대부분의 국내 선행연구들은 이분산성은 GARCH모형으로, 꼬리위험은 EVT모형으로 따로 고려하였다. 이 경우 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 동시에 고려하지 못한 VaR값은 실제 위험량을 적절히 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 이분산성 및 꼬리의 두꺼움을 고려할 수 있는 GARCH-EVT모형이 정규분포를 가정한 VaR와 이분산성을 가정한 VaR보다 높은 성과를 나타내는지 살펴보았다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식수익률은 정규분포보다는 꼬리부분이 두꺼운 형태를 보이고, 이분산성을 가진다. 이 경우...