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초록

영어

This study investigates long memory and asymmetry in volatility of Asian emerging markets using the AR(1)-FIGARCH and AR(1)-FIAPARCH models under the Student-t distributions. The empirical results show strong evidence of long memory in the volatility of 8 Asian emerging markets. This evidence indicates that market shocks to volatility slowly disappear over the time. In addition, the FIAPARCH model detect volatility asymmetry in which investors want hedge negative information in Asian emerging markets. Finally, the forecasting error functions suggest that the FIAPARCH model with the Student-t distribution offers a superior forecasting ability to other models. These results provide important implications on assess accurate Value at Risk in the Asian emerging markets.

한국어

본 연구는 아시아 이머징 주식시장 변동성에 장기기억과 비대칭성이 존재하 는지를 분석하였다. 이를 위해서 AR(1)-FIGARCH모형과 AR(1)-FIAPARCH 모형을 이용하여 실증분석 하였다. 실증분석 결과 아시아 이머징 시장 변동성 에 장기기억과 비대칭성이 존재하는 것으로 분석 되었다. 이는 주식시장에 충 격이 소멸되지 않고 장기간 지속되는 것을 의미한다. 또한, 투자자들은 나쁜 충격에 민감하게 반응하는 것으로 분석 되었다. 마지막으로 장기기억 모형의 예측력을 분석한 결과 장기기억과 비대칭성을 분석할 수 있는 FIAPARCH모 형이 장기기억만을 분석하는 FIGARCH모형보다 우월한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 변동성의 특징은 장기기억 뿐만 아니라 비대칭성을 동시에 포 함하고 있음을 의미하고 있다. 이러한 결과는 변동성을 정확하게 측정하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 판단된다. 특히, Value at Risk를 측정하기 위해 서 정교한 변동성 예측 모형이 필요하기 때문에 주식시장 리스크 관리에 도움 이 될 것으로 판단된다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 선행연구
 Ⅲ. 연구 방법론
  1. Fractional Integrated Asymmetric Power ARCH (FIAPARCH)모형
  2. 모형의 추정방법
  3. 모형의 예측력 분석
 Ⅲ. 표본자료
 Ⅳ. 실증분석 결과
  1. 변동성 장기기억 및 비대칭성 실증분석 결과
  2, 변동성 모형의 적합도 분석
  3. 변동성 모형의 예측력 분석
 V. 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

변동성 장기기억 비대칭성 아시아 이머징 시장 예측력 분석 FIGARCH FIAPARCH Volatility Long Memory Asymmetry Asian Emerging Markets One-day Ahead Forecasting FIGARCH FIAPARCH

저자

• 노현승 [ Hyun Sung Noh | 부산대학교 경제학과 박사과정 ] 주저자
• 강상훈 [ Sang Hoon Kang | 부산대학교 경영학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

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