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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신지원 (이화여자대학교) 신동완 (이화여자대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
93 - 104 (12page)

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S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자 하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.
#deep learning #LSTM #volatility forecasting #search volume index #vector error correction model #딥러닝 #변동성 예측 #온라인 검색량 지표 #벡터오차수정모형

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터
3. 실현변동성 예측 방법
4. 예측력 비교
5. 요약 및 결론
References
요약

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