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Ⅰ. 서론
Ⅱ. GARCH(GARCH모델)의 개념
Ⅲ. GARCH(GARCH모델)의 연구배경
Ⅳ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 필요성
Ⅴ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 분석방법
Ⅵ. GARCH-M(GARCH-M모델)의 적용
Ⅶ. 결론
참고문헌
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기초
2. 이동 평균법의 이해와 적용
3. 지수 평활법의 설명과 실제 사례 분석
4. ARIMA 모델의 구조와 데이터 적합성
5. 계절성 조정 기법과 그 효용성
6. 변동성 모델링: ARCH와 GARCH 모델 소개
7. 결론: 시계열 분석 기법의 효과적인 활용 방안
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corporation)
(7) 제조기업
4) VAR의 한계
(1) 사건위험 (event risk)
(2) 전환위험(transition risk)
(3) 포지션의 변화
(4) 가격자료가 존재하지 않는 증권의 포지션
(5) 모형위험(model risk)
(6) 전략적 위험
4. ALM과 VAR의 특징 비교
Ⅲ. 결 론
Ⅳ. 참고문헌
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Model) : 벡터오차수정모형
3) 공적분관계식을 오차수정항으로 포함시킨 이변량 AR(1)-GARCH(1,1)-M 모델
Ⅵ. 헤지(헷지, 헷징)의 채권포트폴리오
1. Duration & Convexity Duration(=Delta)
1) 포트폴리오의 Duration
2) Duration을 이용한 헷지
3) Convexity
4) 포트
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GARCH류 모형으로 대변되는 조건부 이분산 모형들은 수익률 시계열의 변동성이 보여주는 밀집현상(clustering) 등과 같은 경험적 특징들을 잘 반영하고 있다. 따라서 실제로 위험을 측정하는 경우에는 분포의 꼬리영역에 대한 정보뿐만 아니라,
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