[GARCH, GARCH모델, GARCH-M, GARCH-M모델] GARCH(GARCH모델)의 개념, GARCH(GARCH모델)의 연구배경과 GARCH-M(GARCH-M모델)의 필요성, GARCH-M(GARCH-M모델)의 분석방법, GARCH-M(GARCH-M모델)의 적용 분석

1. GARCH(GARCH모델)의 개념

GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 모델은 시간에 따른 금융 데이터의 변동성을 분석하는 데 사용되는 인기 있는 통계적 모델이다. 이 모델은 금융시장의 수익률이 일정 기간 동안 변하지 않는 일정한 분산이 아니고, 시시각각 변하는 조건부 분산을 갖는다는 가정하에 개발되었다. GARCH모델은 과거의 수익률과 분산 정보를 바탕으로 현재와 미래의 변동성을 예측하여 금융위험 관리에 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 한국 증시의 2020년 데이터 분석을 살펴보면, KOSPI 지수의 일별 수익률은 평균이 약 0.03%임에도 불구하고, 일별 변동성은 1% 내외에서 급증하거나 하락하는 패턴이 발견되었다. 특히, 글로벌 금융위기인 2008년 9월 이후 글로벌 증시의 일별 수익률 변동성은 기존의 정적 모형보다 예측력이 우수하며, 시장 충격에 따른 변동성 급증을 효과적으로 잡아내는 특징이 있다. 이러한 데이터의 특성을 보완하기 위해 GARCH모델이 도입되었으며, 이는 시계열의 조건부 이분산성을 모형화하는 데 탁월한 성능을 보여준다. GARCH모델은 특히 금융시장에서의 가격변동성, 위험측정, 옵션가격 평가 …