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목차 1

확률적 변동성을 가진 은닉마르코프 모형을 통한 비트코인 가격의 변동성 추정 ＝ Hidden Markov model with stochastic volatility for estimating bitcoin price volatility / 강태현 ; 황범석 1

Abstract 1

1. 서론 1

2. 모형 설명 2

2.1. Hidden Markov model 2

2.2. Stochastic volatility model 5

3. 실제 데이터 분석 7

3.1. 비트코인 데이터 7

3.2. 적절한 은닉 상태 수의 결정 7

3.3. 은닉 상태 수에 따른 SV 모형 7

3.4. 분석 결과 12

4. 결론 및 향후 보완과제 13

References 14

요약 16

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
TERGM과 SAOM 비교 = Comparison of TERGM and SAOM : statistical analysis of student network data : 학생 네트워크 데이터의 통계적 분석 한유진, 김재희 p. 1-19

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한국 소비자원 의료분야 처리금액에 대한 시계열 분석 = Time series analysis for the amount of medicine from the Korea Consumer Agency 강희송, 권숙희, 이성덕 p. 21-32

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치매 환자를 포함한 한국 노인 음성 데이터 딥러닝 기반 음성인식 = Deep learning-based speech recognition for Korean elderly speech data including dementia patients 문정현, 강준서, 김기웅, 배종빈, 이현준, 임창원 p. 33-48

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중기예보를 이용한 태양광 일사량 예측 연구 = A study on solar radiation prediction using medium-range weather forecasts 박수진, 김효정, 김삼용 p. 49-62

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도시공원 면적이 유아 행복감에 미치는 영향에 대한 인과관계 연구 = Causal effect of urban parks on children's happiness 권나연, 김찬민 p. 63-83

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확률적 변동성을 가진 은닉마르코프 모형을 통한 비트코인 가격의 변동성 추정 = Hidden Markov model with stochastic volatility for estimating bitcoin price volatility 강태현, 황범석 p. 85-100

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참고문헌 (20건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Bosire MB and Maina SC (2021). Modelling stochastic volatility in the kenyan securities market using hidden markov models, Journal of Financial Risk Management, 10, 367–395. 미소장
2 Derek S (2011). Monte Carlo approaches to hidden Markov model state estimation, Master of Science in Applied Mathematics (pp. 1–40), eScholarship, University of California, California. 미소장
3 Harvey AC and Shephard N (1996). Estimation of an asymmetric stochastic volatility model for asset returns, Journal of Business & Economic Statistics, 14, 429–434. 미소장
4 Hassan MR and Nath B (2005) Stock market forecasting using hidden Markov model: A new approach. In Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Warsaw, Poland, 192–196. 미소장
5 Heston SL (1993). A closed-form solution for options with stochastic volatility with applications to bond and currency options, The Review of Financial Studies, 6, 327–343. 미소장
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11 Lihn HT (2017). Hidden Markov model for financial time series and its application to S&P 500 index, Quantitative Finance, Forthcoming. 미소장
12 Nguyen N (2018). Hidden Markov model for stock trading, International Journal of Financial Studies, 6, 1–17. 미소장
13 Nguyen N and Nguyen D (2015). Hidden Markov model for stock selection, Risks, 3, 455–473. 미소장
14 Nkemnole EB and Abass O (2017). Forecasting volatility of stock indices with HMM-SV models, unpublished paper, 1–20. 미소장
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16 Raggi D and Bordignon S (2006). Sequential Monte Carlo methods for stochastic volatility models with jumps, unpublished paper, 1–19. 미소장
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18 Scott R (2021). Predicting stock and portfolio returns with bayesian methods, Available from: https://srome.github. io/Eigenvesting-IV-Predicting-Stock-And-Portfolio-Returns-With-Bayesian-Statistics/ 미소장
19 Taylor SJ (1994). Modeling stochastic volatility: A review and comparative study, Mathematical Finance, 4, 183–204. 미소장
20 Viterbi A (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm, IEEE Transactions on Information Theory, 13, 260–269. 미소장

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