[Now] MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 analysis
페이지 정보
작성일 22-12-14 07:24
본문
Download : MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 분석.hwp
다양한 표와 그림이 독자의 이해를 높인 글입니다. 이와 같이, 주식시장의 상관성 구조가 시간에 걸쳐 변하고 있으므로 기존 포트폴리오 theory 과 같은 정태적인 방식으로 리스크를 정확히 평가하는 것은 어렵다고 판단된다
(1) 상관계수행렬
전체 표본기간에 대해 각 포트폴리오에서 주식수익률을 이용하여 상관계수행렬을 산출하고, 기간별 상관성 구조의 變化(변화)를 파악하기 위해 연도별 상관계수행렬을 산출하였다.
순서
,경영경제,레포트
다. upMST기법을활용한주식시장상관성구조와체계적위험분석 , MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 분석경영경제레포트 ,
레포트/경영경제
upMST기법을활용한주식시장상관성구조와체계적위험analysis
1. 서론
2. MST방법의 이해
(1) 상관성과 거리
(2) Ultrametric space
3. MST의 유용성
4. 실증분석 : 국내 주식자료(data)
(1) 상관계수행렬
(2) MST 도출
(3) 상관성 구조에 대한 평가 : 시간에 걸친 MST구조의 變化(변화)
5. 結論(결론)
<서지사항>
앞서 그림에서와 마찬가지로, 상관계수의 mean or average(평균) 치는 97년에 0.388로 가장 크며, 98년에도 0.325로 상당히 크게 나타났다.
설명
MST기법을 활용한 주식시장 상관성 구조와 체계적인 위험을 분석한 리포트입니다. 다양한 표와 그림이 독자의 이해를 높인 글입니다.
[표 6] 최대 고유근의 연도별 變化(변화)
95969798992000200120022003포트폴리오 A최대 고유근34.1931.258.5449.8241.2145.7544.9847.0440.41mean or average(평균) 변동성0.xxx0.0120.0240.0300.0260.0300.0220.0210.xxx상관계수 0.2190.2030.3880.3250.2660.2930.2830.3000.254포트폴리오 B최대 고유근11.6611.3918.1515.9713.5215.7416.6717.6315.67mean or average(평균) 변동성0.0220.0250.0370.0510.0470.0510.0380.0360.030포트폴리오 C최대 고유근12.7111.4520.2417.4813.5916.6417.0717.1115.89mean or average(평균) 변동성0.0220.0260.0380.0500.0480.0490.0370.0390.029
*mean or average(평균) 변동성은 일별 수익률 자료(data)의 표준편차를 의미하며, 상관계수는 해당 시점…(투비컨티뉴드 )
Download : MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 분석.hwp( 98 )
MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 analysis
MST기법을 활용한 주식시장 상관성 구조와 체계적인 위험을 analysis한 리포트입니다. 최대 고유근이 커질수록 해당 시점에서 체계적 위험이 증가하며 이 기간에 시장의 상관성도 높아질 것으로 기대된다
포트폴리오 A(144개 종목으로 구성된 포트폴리오), 포트폴리오 B(3업종 포트폴리오), 포트폴리오 C(무작위로 추출한 50개 주식포트폴리오)로부터 산출한 상관계수행렬에서 계산된 최대 고유근은 다음과 같다. 시장의 체계적 위험의 크기를 파악하기 위해 상관계수행렬로부터 얻어지는 최대 고유근(eigenvalue)을 산출하여 보았다.
