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창립 40주년 기념 2011년도 추계학술대회 및 정기총회 개최 공고

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작성자 관리자 작성일11-08-29 14:35 조회431회

본문

창립 40주년 기념 2011년도 추계학술논문발표회 및 정기총회 안내

 

2011년도 추계학술논문발표회 및 정기총회가 성균관대학교에서 11월 4일(금)-11월 5일(토) 양일간 개최될 예정입니다. 논문발표, 학회장초청강연, 一松초청강연, 특별초청강연, 초청강좌(Tutorial) 및 리셉션을 가질 예정이오니, 회원들께서는 다음 사항을 참고하시어 학술논문발표회가 성공리에 치러질 수 있도록 많은 참여와 관심을 바랍니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

논문접수

[접수방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수(우편, Email 접수 불가)

 

사전등록 안내

학술논문발표회의 원활한 진행을 위하여 참가비 사전등록을 아래와 같이 받고자 합니다. 특히 회원과 비회원의 참가비가 차등 부과되오니 이점 착오 없으시기 바랍니다.

[등록일] 2011년 9월 1일(목) - 10월 14일(금)

[등록방법] 학회 홈페이지(http://www.kss.or.kr)에서 온라인 접수

[납부방법] 계좌입금 (한국씨티은행, 186-00189-257, 예금주: 한국통계학회) 또는 학술논문발표회 웹페이지 에서 신용카드 결제

※ 참가비는 반드시 본인 이름으로 송금하여 주시기 바랍니다.

※ 리셉션은 사전등록 시 신청자에 한하여 입장되며 당일 등록하는 분들은 입장이 불허될 수 있습니다.

※ 당일등록에서는 현금결제만 가능하오니, 카드결제를 하셔야 하는 경우에는 사전등록기간을 이용하시기 바랍니다.

※초청 강연 연사 소개  

Nitis Mukhopadhyay(일송초청강연)

Nitis Mukhopadhyay교수는 1970년 University of Calcutta에서 이학사를 취득했으며 1975년 Indian Statistical Institute에서 통계학 박사학위를 수여받았다. 이후 1976-1979년 동안 University of Minnesota와 University of Missouri에서 객원교수를 역임하였으며 1981-1985년 동안 Okhlahoma State University에서 조교수 및 부교수로 재직하였다. 이 후 1986년부터 현재까지 University of Connecticut (Storrs)에서 교수로 재직하고 있다. Mukhopadhyay 교수의 주요 연구분야는 Sequential Analysis이고 분야에서 Sequential Estimation (1997, Wiley & Sons, with M. Ghosh and P. K. Sen)등 총 6권의 책을 출간하였으며 13편의 book chapter 논문 그리고 총 180여편의 논문을 저명한 국제학술지에 발표하였다. 그간 다수의 통계학 학술지 편집위원으로 활약하였으며 2004년 이후 현재까지 Sequential Analysis의 편집위원장을 역임하고 있다. 또한 2002년과 2003년에 IMS Fellow와 ASA Fellow로 각각 선출되었다.

※Tutorial 강연 내용 소개

환율 및 주가 수익률 등의 금융시계열 자료의 변동성(volatility)이란 자료가 내포하고 있는 불확실성 또는 위험을 의미하며 이는 조건부 분산(conditional variance)으로 측정된다. 금융시장의 변동성은 시간에 걸쳐 변하는 것이 일반적이다. 이러한 금융시장의 변동성에서 발견되는 특징적인 현상 중의 하나가 변동성 군집현상(volatility clustering)이다. 변동성 군집현상은 금융시장에 상당한 양의 정보가 유입되면 변동성이 커지고 이 상태가 일정기간 유지된 후 변동성이 다시 작아지는 상태가 상당 기간 지속되는 현상이 반복적으로 나타나는 것을 의미한다. 이 외에도 금융시계열 자료는 정규분포와 비교하여 두꺼운 꼬리를 갖고 있으며 ARCH 효과, Leverage 효과 및 Talyor 효과 등을 나타낸다. Engle(1982)은 ARCH(AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity; 자기회귀 조건부 이분산) 모형을 이용하여 시간 가변적 변동성을 포착하는데 최초로 성공하였다. 그 후 ARCH 모형은 자산수익률 변동성의 여러 가지 특징을 적절히 표현하기 위해서 GARCH, EGARCH, IGARCH 및 TGARCH 등과 같은 조건부 분산 모형으로 확대되었다. 최근에는 금융시계열 자료의 조건부 분산의 장기억 성질을 분석하기 위해 FIGARCH 모형 등이 고려되기도 한다. 본 발표에서는 우선 금융시계열의 변동성에 대한 여러 가지 특성과 이를 효과적으로 반영하는 변동성 모형 및 이론적인 성질을 소개하는 한편 다양한 모수 추정 방법을 설명한다. 다음으로 금융시계열 자료 분산의 장기억성을 소개하고 이를 설명하는 장기억 변동성 모형에 대해 논의한다. 끝으로 조건부 변동성 모형의 대표적인 응용 분야로서 시장위험 측정 도구인 VaR(Value at Risk)를 소개한다.

 

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