• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.85-100
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• 2023

Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.583-592
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• 2015

영-과잉(zero-inflation) 현상은 최근 계수(count) 시계열 분석의 주요토픽으로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 영-과잉 계수 시계열의 변동성을 연구하고 있다. 기존의 정수형 모형인 INGARCH(integer valued GRACH) 모형에 조건부 포아송 및 조건부 음이항 분포를 사용하여 변동성에 영-과잉 현상을 추가하였다. 모수 추정 방법으로 EM알고리즘을 사용하였으며 국내 콜레라 발생건수에 적용시켜 보았다.

• 경영정보학연구
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• 제19권4호
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• pp.171-182
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• 2017

범세계적 경제위기 이후 많은 기업들은 극심한 경쟁 하에서의 생존 및 경쟁력 강화/유지 전략으로 인수합병(M&A)을 고려하고 있으며, 특히 최근 들어 IT 기반 기술 집약적 기업의 인수합병이 증가하고 있다. 본 연구는 IT 산업에 내재되어 있는 특성에 대한 이해를 바탕으로 IT 기업 인수시 동반되는 위험을 인수합병 이후 기업의 성과에 대한 변동성을 이용하여 정량적으로 측정하고, 더 나아가 인수합병으로 인한 장기적 위험을 완화시킬 수 있는 요인들을 도출하고자 하였다. 1990년에서 2016년까지 이루어진 기업 인수합병 데이터를 이용하여 분석한 결과, 상장 이전 인수/합병 경험이 많은 기업이 IT 기업을 인수하는데 더 적극적이며, 네트워크 외부성 효과로 인해 시장형성 초기 선점효과의 역할이 증대됨에 따라 상대적으로 규모가 작은 비상장 IT 기업들도 많이 인수/합병 대상이 된 것으로 나타났다. 또한 IT 기업을 인수하는 경우 인수 기업의 사후적 기업 성과의 변동성이 증가하지만, 관련 (related) 산업 내에서 IT 기업을 인수할 경우 변동성 증가폭이 완화되는 것을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.3-9
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• 2010

하천에 의하여 지면이 절개되는 정도로 정의되는 배수밀도는 유역의 형태학적 응답을 포괄적으로 반영하는 자연 지형의 근본적인 특성으로 알려져 있다. 본 연구에서는 배수밀도에 대한 통계학적 접근방법을 기반으로 해당 지형 인자의 공간적 변동성을 분석하고 이로부터 배수밀도의 공간적 변동성을 도시할 수 있는 방법을 제시하였다. 지표면 유하거리의 통계학적 특성을 분석해 본 결과 이 지형인자는 고도의 공간적 변동성으로 대표되는 자연지형의 고유한 특성들 중 하나임을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 분포도 형태의 배수밀도는 고전적인 정의의 배수밀도보다 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.983-991
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• 2017

본 논문은 고빈도 시계열 자료 분석을 위한 최신 함수-변동성 functional ARCH : fARCH(1) 모형을 독자들에게 소개하고 국내 자료 적합을 예시하고 있다. fARCH(1) 모형을 KOSPI/현대차 1분 단위 고빈도 수익률 자료에 적합하여 기존의 ARCH 모형에서는 할 수 없었던 다이나믹한 일중(intraday) 변동성을 추정할 수 있음을 보여주고 있다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.755-764
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• 2022

본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미지(unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.153-160
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• 2015

국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바람직해 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1213-1229
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• 2016

최근에 Cho와 Shin (2016)가 변동성 예측 모형으로 유명한 HAR (Corsi, 2009) 모형보다 단위근을 부과한 IHAR 모형이 더 우수하다는 것이 보고하였다. 금융시계열에 비대칭 변동성이 존재한다는 것은 널리 알려져 있다. 이 논문에서는 IHAR 모형에 레버리지를 고려한 LIHAR 모형을 제안한다. LIHAR 모형과 IHAR 모형 기존의 HAR 모형, LHAR 모형과의 예측력 비교를 통해 LIHAR 모형의 우수성을 보인다. 모형을 평가하기 위해 Oxford-Man 라이브러리 20개의 실현변동성 데이터를 이용하였다. 특히 DJIA, S&P 500, Russell 2000, KOSPI Composite 데이터는 다양한 분석을 하였다. 주가와 같은 금융지수의 변동성에는 장기기억성과 비대칭 변동성이 존재하고, 이런 특징을 LIHAR 모형이 HAR, IHAR, LHAR 모형보다 적절하게 반영하고 있는 것을 확인 하였다. 또한 예측력도 LIHAR 모형이 가장 우수하였다. 금융시계열의 실현변동성에 장기기억성, 비대칭변동성, 비정상성을 모두 반영하여 예측하는 것이 상당한 가치가 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.235-261
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• 2003

본 연구의 목적은 우리나라에서 주가지수선물이 처음 거래된 1996년 5월 이래 선물의 거래활동과 현물주식시장 변동성의 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 선물시장 활동 정도를 보여주는 거래량 및 미결제약정수량과 현물 주식시장의 변동성 사이의 동시적 관계 및 인과관계를 규명하고, 추가적으로 주가지수선물의 만기에 따른 현물의 변동성 변화를 살펴보았다. 선물의 거래량과 미결제약정수량은 과거의 자료로부터 예측가능한 부분과 예측불가능한 부분으로 나누어 측정하였고, 현물의 변동성은 GJR-GARCH 모형으로 추정하였다. 선물거래활동과 현물의 변동성의 동시대적 관계 검증 결과, 예측가능 거래량은 예측불가능 거래활동의 일중 변동성과 매우 강한 양의 관계를 가지고 있음을 볼 수 있었다. 반면 선물 거래활동은 대체적으로 현물 변동성과 약한 음의 관계에 있거나 유의하지 않았다. 인과관계 검증 결과, 선물의 거래량이 일중 현물의 변동성을 강하게 선도하고 있는 반면, 선물의 거래량은 밤중 현물의 변동성에 의하여 강하게 선도되고 있음을 알 수 있다. 이는 하루 중 거래가 진행되고 있는 동안에는 선물의 거래량 충격에 의하여 현물의 변동성이 선도되고 밤중에는 현물 변동성에 의하여 선물의 거래량 충격이 선도됨을 의미하는 것이다. 이들 사이의 충격반응 검증결과 어느 한 변수에 대한 다른 변수의 반응은 모두 양의 관계를 가지고 있다. 이를 종합해 보면 거래가 이루어지고 있는 동안에는 선물의 거래가 현물의 변동성을 증가시키고 있었고, 거래가 이루어지지 않는 밤중 사이의 현물의 변동성은 선물의 거래를 증가시키는 관계에 있음을 알 수 있었다. 그러나 선물의 만기 부근에 현물의 변동성이 높아진다는 증거를 찾기는 어려웠다.