주식시장에서의 주식 데이터들은 GARCH(,)모델이 될 수 있는데 본 논문에서는 GARCH(1,1) 모델이라 가정하였다. 본 논문은 각 주식데이터를 GARCH(1,1) 모델을 따르는 것으로 가정하였고 각 군집은 같은 모델과 같은 모수를 갖는 몇 개의 그룹로 나누는 모형기반 군집분석 방법을 보였다. 군집의 수를 정하는 방법으로 BIC(베이지안 정보기준)를 이용하였고 각 군집의 특성을 알기위한 모수들은 베이지안 접근방법으로 추정하였다.
There are many data on stocks in the stock market. They can be characterized by GARCH (,) models, specifically in this paper we assume that each stock data follows GARCH(1,1) model. This paper presents a model-based clustering method of stock data into several groups where each group has the same model and the same parameters. For the choosing the number of groups, we exploit the BIC (Bayesian Information Criterion). And the group parameters which present the characteristics of groups are estimated through Bayesian approach.