미국 주식과 가상화폐의 비대칭 변동성과 군집 현상

The Herding and AsymmetricVolatility of the US Stocks andthe Cryptocurrency

본 연구는 미국의 개별 주식과 가상화폐의 비대칭적 변동성과 군집 현상을 비교, 연구하였다. 미국의 주요 기업의 주가와 거래량 그리고 가상화폐인 비트코인과 이더리움의 가격과 거래량을 사용하였다. 동적 군집 행동 파라미터를 정의 및 추정하고, 해당 파라미터를 반영한 GJR-GARCH-M-Herding 모형으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 군집 행동과 수익률의 변동성은 정(+)의관계이다. 둘째, 안정적인 시장일수록 비대칭 정도가 작게 나타났다. 즉 비대칭 정도는 가상화폐시장, 미국 주식시장 순이다. 셋째, 기존 연구에서 군집 행동은 시장의 불안 요인으로 인식되며 본 연구의 결과 가상화폐의 군집 파라미터는 미국 개별 주식의 군집 파라미터보다 높다. 따라서, 가상화폐 시장은 아직 미성숙한 시장으로 불안 요인이 존재한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 모든 투자자를 위험회피형으로 가정하는 것은 현실에 부적합함을 보고한다. 둘째, 본 연구는 위험 파라미터를 추정하여 투자자의 군집 행동에 관한 실증적인 추정치를 제공하고, 분석 모형에 반영함에 따라 행태재무학의 학문적 한계를 보완하였다는 점에 의미를 가진다.

This study compares asymmetric volatility and herding phenomena of the US stocks and thecryptocurrency. To analyze, first of all the dynamic herding behavior parameters are defined andestimated the second, regressed by the GJR-GARCH-M-Herding model reflecting the herdingparameters.The results of the analysis are as follows. First, the herding and volatility of returns areproportional. Second, asymmetry is smaller in stable markets. Third, the herding behavior isperceived as a factor of market instability. As a result of this study, the herding parameter ofcryptocurrency is higher than the cluster parameter of US individual stock.The implications of this study are as follows. First, it is not appropriate to assume that allinvestors are risk averse. Second, this study implies that the empirical limit of behavioral financeis complemented by estimating the risk parameters and applying them into the analytical model