학술논문
ARMA-GARCH-DCC 모형을 이용한 GOP모형 실증분석
이용수 79
- 영문명
- Empirical Analysis on Growth Optimal Portfolio (GOP) Using ARMA-GARCH-DCC Model
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 이정호(JeongHo Lee) 이용웅(YongWoong Lee)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.23 No.1, 471~489쪽, 전체 19쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2021.02.28
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국문 초록
본 연구는 2010년 7월부터 2019년 3월까지 KOSPI200을 구성하는 10개 섹터지수의 수익률 자료를 대상으로 ARMA, GARCH, DCC모형을 이용하여 조건부 평균과 분산-공분산을 예측하고 이를 GOP모형에 적용하여 최적화된 포트폴리오의 수익률을 비교분석하였다. 분석결과 ARMA, GARCH, DCC모형을 이용한 GOP모형의 수익률은 KOSPI200지수 대비 초과수익률을 나타냈으며 Fama, French(1993)의 3요인과 시장 모멘텀 효과를 통제한 후에도 유의적인 양의 위험조정 초과 수익률을 나타내었다. 수익률의 자기상관과 조건부 이분산 및 공분산을 반영하지 않은 GOP모형과 비교하였을 때에도 ARMA, GARCH, DCC모형을 이용한 GOP모형의 수익률은 유의한 양의 초과수익률이 더 크게 나타나고 통계적인 유의성 또한 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이는 미래의 수익률과 변동성에 대한 예측을 통해 구해진 포트폴리오의 성과가 단순한 과거의 평균과 분산에 의한 모수추정 방식보다 우월한 성과를 나타냄을 의미한다. 마지막으로 본 논문은 개별 금융자산들의 시게열적인 특징을 반영한 ARMA, GARCH, DCC모형을 통해 일별 수익률의 조건부 기대수익률과 분산-공분산을 예측하여 최적화된 포트폴리오를 운용하는 실증 사례를 제공하 였다는 데 의의가 있다.
영문 초록
This study constructs growth optimal portfolios(GOP) based on South Korean KOSPI200 sector indices and empirically analyzes its performances using ARMA, GARCH, DCC model during the period July 2010 to March 2019. Main results of our analysis are as follows. Firstly, we find that the GOP model using ARMA-GARCH-DCC model provides the higher return in excess of KOSI200 index. Secondly, we show that the excess returns of this GOP model is significantly positive even after controlling for the Fama, French (1993) three factors and the market momentum effects. Thirdly, we find that the excess return on the GOP model using ARMA-GARCH-DCC model provides more higher positive return compared to the historical-historical model based on simple historical average and volatility of daily returns. Finally, this paper contributes to providing empirical application of the GOP model for more optimal portfolio by forecasting future expectation and volatility of daily returns using ARMA-GARCH-DCC model.
목차
1. 서론
2. 문헌연구
3. 연구방법
4. 실증분석 결과
5. 요약 및 결론
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