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저널정보
한국금융공학회 金融工學硏究 金融工學硏究 제10권 제4호
발행연도
2011.1
수록면
203 - 222 (20page)

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This article investigates the usefulness of the Student-t distribution in modeling the long memory volatility property that might be present in the daily returns of two Korean bond indices. For this purpose this study assesses the performance of GARCH, IGARCH and FIGARCH Value-at-Risk (VaR) models based on the normal and Student-t distribution innovations. Our results support the argument that the Student-t distribution model produces more accurate VaR estimates of Korean bond market than the normal distribution models. The results show that considering for long memory and fat-tails performs better in predicting a one-day ahead VaR for both short and long trading positions. Consequently, the FIGARCH model with the Student-t distribution improves the accuracy of volatility forecasting. Correct information on the distributional properties provides for more accurate estimation of VaR for investors and portfolio managers.
#한국채권시장 #장기기억 #Korean Bond Index #Value-at-Risk #Long Memory #FIGARCH Student-t #VaR #FIGARCH #Student-t

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Baillie, R. T. / 1989 / The Message in Daily Exchange Rates: A Conditional-Variance Tale / Journal of Business & Economic Statistics 7 : 297 ~ 305 google schola Baillie, R. T. / 1996 / Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity / Journal of Econometrics 74 : 3 ~ 30 google schola Baillie, R. T. / 1996 / Long Memory Processes and Fractional Integration in Econometrics / Journal of Econometrics 73 : 5 ~ 59 google schola Bollerslev, T. / 1986 / Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity / Journal of Econometrics 31 (3) : 307 ~ 327 google schola Bollerslev, T. / 1987 / A Conditional Heterosedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return / Review of Economics and Statistics 69 : 542 ~ 547 google schola

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