GARCH(GARCH모델)의 개념
대부분의 계량경제학(econometrics)적 모델들은 확률변수의 Mean 값을 예측하기 위한 목적을 갖고 있다. 그런데 GARCH 모델은 ARCH 모델을 일반화한 모델로서 종속변수의 변동성(Variance)을 예측하기 위한 목적을 갖고 있다. 보유중인 금융자산의 위험이나 Option의 가치를 이해하기 위해서
것을 알 수 있다.
따라서, 후방연산자의 확률계수인 > 0 이면 표본자기상관함수 SACF는
지수적(exponentially)으로 0에 접근하고, < 0 이면 SACF는 진동(oscillatory)하는 형태로 0에 접근한다. 만일 가 비정상과정인 1에 가까운 경우에 감소하는 속도는 매우 느리고 지속적인 쌍곡선(hyperbolic)형태를 보인다.
회귀분석을 실시한 그들은 독립변수로 다음의 7가지를 이용하였다.
PDIV : 주식분배 이전의 현금배당 변화율
SDIV : 주식분배 이후의 현금배당 증가율
SHRVAL : 기존 주식의 전년도말 시장가치
RUNUP : -120일에서 -6일까지의 주가상승
LEAKR : 주가의 조정 정도
BETA : 250 거래일간의 Vasicek-Adjusted b
DIVYLD : 전 2
Model)’을 사용하였다. ‘블랙숄츠 가격결정모형’은 주가가 연속적인 랜덤워크(random walk)에 따라 계속적으로 변화하는 브라운 운동(Brownian motion)을 가정한 모형이다.
다음은 블랙숄츠 가격결정모형식이다. (유러피언 콜옵션의 경우)
※ 유러피언 풋옵션의 가격은 풋-콜 패리티를 이용하여 계산하면
Ⅰ. 서론
캐드(CAD, Capital Adequacy Directive)와 바젤(Basle)의 자본준비금 기준은 미국과 영국의 증권감독기구에서 제시하는 기준에 많은 영향을 받고 있는데, 이는 다양한 자산 중에서 일정비율의 자본준비금을 유지하여야 한다는 것이다.
그런데 캐드와 바젤의 표준화된 기준의 중요한 결점은 광범위한