암호자산 가격 변동성의 시계열 모형 적합화

Modeling Volatility in Cryptocurrency Price Dynamics

연구 내용

거래소별 비트코인 가격 변동성을 GARCH 계열 모형으로 비교·적합화하여 시장 특성과 사건 충격의 설명 가능성을 분석하는 연구

본 연구는 비트코인 가격변화에서 분산의 동학을 설명하기 위해 GARCH 계열 모형을 적용합니다. 거래소별로 제약조건을 만족하는 공통 모형이 성립하지 않는다는 점을 확인하고, Coindesk와 Upbit 각각에서 다른 모형이 변동성을 더 잘 설명하는 양상을 제시합니다. 또한 시장 뉴스에 의한 충격이 비대칭성을 유발하지 않는 한편, 거래소 공격·해킹·도난·파산 등 기술적 사건과 가격조정 과정에서 급등락이 관찰됨을 근거로 변동성 설명의 핵심 요인을 구분합니다. 이를 통해 거래소 특화 모형 선택과 고도화 방향을 정리합니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

초기에는 비트코인 가격변화에 대해 GARCH 계열 후보 모형을 체계적으로 비교하여, 전통 모형만으로는 거래소 간 변동성을 일관되게 설명하기 어렵다는 결과를 도출했습니다. 이후 EGARCH와 CGARCH처럼 분산 동학을 다르게 제어하는 변형 모형을 통해 거래소별 적합성을 확인하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 또한 규제 환경 변화 전후로 장단기 변동성 구분 관점이 적합성에 영향을 준다는 흐름을 반영했습니다. 마지막으로 사건 충격의 성격(기술적 문제 vs 시장뉴스)에 따른 변동성 특성을 분리해, 점프·체제변동성 등을 반영하는 확장 모형 필요성을 제안하는 단계로 발전했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

암호자산 리스크 측정
거래소 특화 변동성 모델링
이상사건 영향평가
변동성 예측 정확도 개선
헤지전략 근거 모델
급등락(점프) 탐지 지표
장단기 변동성 분해
시장 감시용 계량지표
포트폴리오 위험한도 산정
사건 기반 시나리오 분석