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코스 설명
금융시장의 맥박이 어떻게 뛰는지 궁금하신가요? 안정적이던 시장이 언제 요동치기 시작하는지 알고 싶으신가요? 이 GARCH 모델 강의에서는 재무 의사결정에서 위험과 수익을 균형 있게 바라보는 미래지향적 접근을 배웁니다. 표준 정규 GARCH(1,1) 모델에서 시작해, 레버리지 효과가 있는 더 발전된 변동성 모델, 평균방정식에 GARCH를 포함하는 사양, 그리고 자산 수익률 모형화를 위한 왜도 있는 스튜던트 t 분포까지 차근차근 다룹니다. 주식 및 환율 수익률을 대상으로 포트폴리오 최적화, 롤링 샘플 예측 평가, Value-at-Risk 예측, 동적 공분산 분석 등의 응용 사례도 살펴봅니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
표준 GARCH 모델: 기본 도구
이제 바로 실전에 들어가 보겠습니다. 일별 주식 수익률을 롤링 윈도우로 분석하면 표준편차가 시간에 따라 크게 변한다는 사실을 확인할 수 있습니다. 과거를 돌아보면, 변동성이 시간에 따라 달라진다는 명확한 근거가 있죠. 그렇다면 앞으로를 내다볼 때는 미래 수익률의 변동성을 추정해야 합니다. 이것이 바로 GARCH 모델의 핵심입니다! 이 장에서는 R의 rugarch 패키지를 사용해 기본이 되는 GARCH(1,1) 모델을 지정하고 추정하는 방법을 익힙니다. 마지막에는 전술적 자산 배분에서 이 모델이 어떻게 유용한지 보여 드립니다.
2
정규 GARCH 모델의 고도화
시장은 천천히 오르고, 빠르게 떨어집니다. 월가의 이 격언은 현실적인 변동성 모델을 설정하는 데 중요한 시사점을 줍니다. 정규성을 가정하는 것과 충격에 대한 변동성의 대칭적 반응을 모두 내려놓아야 하죠. 이 장에서는 레버리지 효과가 있는 GARCH 모델과 왜도 있는 스튜던트 t 혁신항을 학습합니다. 마지막에는 만여 가지가 넘는 GARCH 사양을 추정하는 데 GARCH 모델을 활용할 수 있게 됩니다.
3
성과 평가
GARCH 모델은 재무 의사결정의 입력으로 쓰이는 변동성 예측치를 제공합니다. 실무에서 활용하려면 먼저 이 변동성 예측의 적합도를 평가해야 합니다. 이 장에서는 추정된 GARCH 모수의 통계적 유의성 분석, 표준화 수익률의 특성, 정보 기준의 해석, 롤링 GARCH 추정과 평균제곱예측오차를 통한 변동성 예측 정확도 평가 방법을 배웁니다.
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응용
이 시점에서 여러분은 rugarch 패키지로 GARCH 모델을 지정·추정·검증하는 표준 절차를 숙달하셨습니다. 이 장에서는 Value-at-Risk 추정, 운영 환경에서의 GARCH 모델 활용, GARCH 수익률 시뮬레이션을 위한 rugarch의 기능을 소개합니다. 또한 분산에 GARCH 동학이 존재할 때 로그수익률 시뮬레이션, 주식의 베타 추정, 최소분산 포트폴리오 탐색에 어떤 함의가 있는지도 확인합니다.
R
R에서의 GARCH 모델
코스
완료
