Financial Time-Series Volatility Modeling with GARCH Family
연구 내용
금융 시계열의 변동성을 GARCH 계열 모형으로 추정하고 시장별 적합성을 비교하여 체제변화와 분포 특성까지 반영하는 고도화 방향을 제시하는 연구
본 분야는 수익률 변동성의 시간의존성과 비정상성을 금융 시계열 모형으로 설명하는 데 초점을 둡니다. 연구실은 GARCH, EGARCH, TGARCH, APARCH, CGARCH, ACGARCH 등 변형 모형을 활용해 분산의 동학을 추정하고, 시장별로 설명력이 달라지는 적합성 구조를 검증합니다. 또한 왜도, 두터운 꼬리, 점프, 장기의존성, 체제변동성 같은 분포·동학 특성을 고려하는 방향으로 모형 확장 필요성을 도출합니다. 이를 통해 위험측정과 변동성 예측의 기반을 정교화합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기 연구에서는 표준 GARCH 계열의 제약조건 하에서 모형이 변동성을 충분히 설명하는지 확인하는 방식으로 접근하였습니다. 이후 EGARCH, CGARCH 등 변형 모형을 적용해 시장별로 적합한 분산 동학을 분리·확인하는 흐름으로 확장되었습니다. 한편 동일한 변동성 관점에서 거시경제 동학 및 시장 특성의 차이가 저주파 변동성에 미치는 영향을 비교하는 연구로 전환하였습니다. 최근에는 전통 모형의 한계를 넘어 장기의존성, 점프, 체제변동성 같은 비선형·비정규 요소를 반영하는 고도화 방향을 정리하는 궤적을 보입니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A Study on the Characteristics of Bitcoin Price Change Using the GARCHModel
Low-Frequency Volatility and Macroeconomic Dynamics: Conventional Versus Islamic Stock Markets