계층적 베이즈 구조를 지닌 변화점 모델을 이용한 KOSPI 200 지수의 분석

Abstract

본 논문은 KOSPI 200 지수 데이터를 계층적 베이즈 변화점 모델을 활용하여 분석한다. KOSPI 200 지수의 종가가 전날대비 일정비 이상 하락하는 경우의 출현빈도는 극단값 이론을 기반으로 한 푸아송 과정을 따르며 극단값 모수들은 각각 정규분포 또는 로그정규분포를 따른다고 가정한다. 마지막으로 모델의 각 모수들을 추정하기 위해 마르코프 연쇄 몬테카를로 알고리즘을 사용한다.

We study the exceedance-over-threshold in KOSPI 200, which is the key element in risk management. We assume that the exceedance times and values over a threshold follow a two-dimensional point process and that the whole parameters governing the process has hierarchical Bayesian structure. The model is then analyzed by the Markov chain Monte Carlo algorithm. We find out that KOSPI 200 index has the long-tailed volatility.