본 연구는 선진국들의 주가변동이 우리나라 증시에 미치는 영향, 아시아 각국과 우리나라 주가변동의 상관관계, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 상관관계의 시계열적 안정성, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 전이의 방향 및 시차에 관하여 분석 하였다. 우리나라 증시 개방시점을 전후하여 1981년 1월$\sim$1991년 12월을 제1기간, 1992년 1월$\sim$1999년 8월을 제2기간으로 한 각국 주가지수의 월별수익률과 1999년 1월 4일$\sim$1999년 8월 24일 기간중 각국 주가지수의 일별수익률을 자료로 상관분석과 회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 증시에 영향을 미친 선진국으로는 제1기간중에는 영국, 일본, 미국의 순이며, 제2기간중에는 전적으로 일본과의 상관관계가 높게 나타났다. 특히 일본과의 상관관계는 제1기간보다도 제2기간중에 더욱 상승하였다. 또한 선진국들 간에는 독일, 영국, 프랑스 3국간 주가변동의 상관관계가 높게 나타났다. 둘째, 아시아 각국과 우리나라의 상관관계분석에서는 태국, 인도네시아, 말레이시아와는 상관관계가 높게 나타났으나, 대만, 싱가폴과는 상관관계가 비교적 낮게 나타났다. 그리고 아시아 각국간에는 홍콩, 말레이시아, 태국, 인도네시아 국가들의 상호간 상관관계가 높게 나타났다. 셋째, 상관관계의 시계열 안정성에 관한 분석에서는 1995년 이전까지는 전체적으로 우리나라와 각국간 주가변동의 상관관계가 낮거나 국가별로 매우 불안정한 상태를 나타내고 있으나, 1996년 이후부터는 상관관계가 점점 높아지는 추세에서 1998년도에만 우리나라의 IMF충격으로 인하여 일부국가들과의 상관관계가 일시적으로 낮아진 상태를 보이고 있다. 개별국가별로는 우리나라와 일본과의 상관관계가 지속적으로 높아지고 있으며 태국, 인도네시아와는 IMF사태이후 크게 높아진 것으로 나타났다. 넷째, 주가변동방향 및 시차분석에서는 미국, 영국, 독일의 주가변동이 1일의 시차를 두고 우리나라에 영향을 미치고 있으며, 일본을 비롯한 동남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다.
여과공정에서 수리적 충격부하로 인한 탁질누출을 방지하기 위하여, 여과지 유입량 변화에 대응하여 여과지 운영지수를 변화시키면서 여과수의 탁도 및 입자수를 고찰하였다. S 정수장은 여과지 유입량 최대/최소의 비가 2.2였으며, 이에 따라 여과속도도 변동하였다. S 정수장에서는 여과속도 변동 최소화를 위하여 여과유입수량 변동에 따라 여과지수를 변동시켰다. 여과지 유입유량 변화에 따라 가동, 휴지, 재가동을 반복하였을 경우 탁질누출은 심하지 않았다. 여과가동 누계시간이 10 h 이전이나 50 h 이후에 재가동시는 탁질누출현상이 일부 발견되었다. 이런 현상은 여재의 숙성이 충분하지 않거나 입자물질의 부착량 과다에 기인할 수 있다. 따라서 여과지를 재가동할 때는 누계여과지속시간이 10 h 이상, 50 h 미만인 여과지를 선택하는 것이 효율적인 것으로 조사되었다. 여과지 유입유량 변동에 따른 여과지수 변동은 UFRV 향상을 위한 방법으로 판단된다.
본 연구는 프로그램매매가 주가지수 선물시장 및 현물 주식시장의 수익률 변동성에 미치는 효과에 대해서 일중 수익률 및 프로그램매매자료를 이용하여 분석을 시도하였다. 실증분석을 통해서 관찰된 결과를 살펴보면 대부분 선진국 시장에서 보고된 결과와 일치하였다. 우선 프로그램매매가 증가할수록 현물 주식시장에서의 변동성은 증대하는 것으로 나타났으나 선물시장에서는 그러한 일관성 있는 관계를 발견하지 못하였다. 프로그램매매 발동 직후 선물 및 현물시장의 수익률은 반전현상을 나타냈으며 특히 현물시장의 가격변화가 선물시장에 비해서 큰 것으로 관찰되었다. 그러나 이러한 선물시장과 현물시장에 있어서의 가격반전 현상이 시장 유동성에 미치는 경제적 영향은 선물만기일과 같이 특정시간대에 프로그램매매가 집중되지 않는 한 경미한 것으로 판단되었다. 프로그램매매 특히 차익거래는 선물 가격과 현물 가격간의 균형 관계가 일시적인 수급상황에 따라 이발될 경우 이를 다시 균형 상태로 회복시켜 줌으로써 시장의 효율성을 증대시키는 주요한 연결통로로서의 역할을 수행한다. 특히 두 시장간의 균형 상태는 선물 시장보다는 현물 주식시장에서의 활발한 매매 활동을 통하여 이루어짐을 알 수 있었다. 결론적으로 국내시장에서 차익거래는 시장의 위험을 증대시키는 부정적인 측면보다는 시장의 효율성을 증진시키는 긍정적인 순기능이 많은 것으로 관찰되었다.
본 연구는 게임 및 e-business컨텐츠 등을 중심으로 한 디지털컨텐츠업종의 주가가 해외주식시장 모멘텀에 어떻게 반응하는지를 분석하였다. 분석 결과, 국내 KOSDAQ 시장 내 디지털컨텐츠업종의 시장가치가 미국 디지털 IT 관련기업 중심의 NASDAQ시장에 유의한 (+)의 관계로 동조하는 것이 확인되었다. 따라서 국내에서 디지털컨텐츠업을 영위하는 기업이라 할지라도 자신의 시장가치가 미국 NASDAQ시장의 등락에 영향 받아 변동될 수 있음을 인지하여야 할 것이며, 나아가 그에 기초한 기업가치 관리를 행하는 것이 바람직할 것이다. 한편 일본의 대표적 주가지수인 NIKKEI225지수와의 동조화 여부를 분석한 결과, 양자간의 유의한 인과관계는 발견되지 않았다. 이는 NIKKEI225지수가 디지털 IT기업을 중심으로 구성된 지수가 아님에 따른 결과로 이해되었으며, 따라서 일본시장과 관련한 디지털컨텐츠 기업 시장가치 변동을 이해하는데 있어서는 NIKKEI225 지수 동향에만 의존하여서는 안 될 것이라는 시사점이 도출되었다.
국내 자본시장의 개방으로 주가변동에 따른 위험분산 외국의 단기성자금에 의한 국내증권시장의 교란을 억제하고 투자활성화를 위해 도입된 주가지수선물의 헤징은 다른 종류의 금융선물 및 상품선물거래 도입을 촉진하게 될 것이고 이는 결국 국내 금융기관 국제경쟁력을 높이고 우리 금융시장 선진화를 앞당기는데 기여할 것이다. 또한 위험분산기능과가격발전기능을 통해 경제안정과 경제활동 원활화에도 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 결국주가지수선물시대가 열림에 따라 국내 주식시장에 따라 지수편입종목의 거래량 확대, 선물지수의 변동으로 초래될 주식시장의 변화에 대해서도 보다 높은 관심을 가져야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 한반도의 2001~2010년간 여름철 불쾌지수의 시공간적 변동을 분석하여 기후학적 특성을 지역별로 살펴보고, 그 결과를 토대로 불쾌지수를 다양한 사회현상의 기초 자료로 활용할 수 있는 가능성에 관하여 고찰하였다. 기상청의 60개 관측 지점에서 측정된 시간별 기온과 습도를 이용하여 그날의 불쾌지수를 일별로 추정하였다. 추정된 불쾌지수의 특성을 분석한 결과, 여름철에는 불쾌지수가 불쾌감을 주는 수준으로 지속되며, 기온과 더불어 꾸준히 상승하는 경향을 보였다. 또한, 하루 중에는 오후 3시, 일년 중에는 8월의 불쾌지수가 높게 나타났으며, 지역별로는 강원도 지역이 불쾌지수가 가장 낮은 분포를 보였다. 기후변화에 따른 불쾌지수의 변동성 분석은 산업 및 보건 등 다양한 분야에서 정책결정의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구는 물류관련 기업들의 주가 상승률과 변동성을 파악하고자 한다. 이를 위해 종합주가지수와 운수창고업지수, 코스닥지수와 운송업지수를 선정하여 지난 2000년 6월부터 2016년 10월까지 총 197개 동안의 월별자료를 이용하였다. 본 연구의 목적은 운수창고와 운수업의 주가지수 수익률을 산출하여 종합주가지수 및 코스닥지수와 비교 분석하여 물류산업의 발전 가능성과 향후 관련기업들의 투자 가치가 높은지를 판단하는데 있다. 이를 위해 각 지수의 기초통계량과 상관관계, 상승률동향 등을 다양하게 실증분석하고 운수창고와 운수업을 각 시장수익률과 비교하였다. 분석결과 지난 197개월 동안 운수창고와 운송업이 각 시장수익률보다 높은 수준으로 나타났다. 상관관계는 종합주가지수 경우 운수업 및 운수창고와 매우 높은 관계를 보였으나 코스닥지수와는 무관한 관계를 보여 서로 영향을 주지 않는 것으로 판단되었다. 운송업은 고위험 고수익을 나타내고 코스닥지수는 고위험 저수익 시장을 나타내고 있어 운송업이 상대적으로 효율적인 투자로 판단되었다. 향후 물류관련 산업의 발전 가능성과 운수창고 및 운송업이 시장수익률 대비 높은 상승률을 보일 것으로 기대하고 있어 새로운 투자대상으로 부각되기를 기대하고 있다.
본 논문에서 기술하는 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)의 장기적 변동 경향에 대한 확률적 예측 시스템을 제안한다. 제안된 방법론은 이미 단백질 상호작용 예측 시스템과 스트레스 확률 예측 시스템 등에 적용되어 유효성이 입증된 방법으로, 이미 알려진 데이터를 바탕으로 다양한 요인들의 가능한 모든 조합에 대한 경우의 수를 고려한 학습 결과에 기반하여 새로이 주어진 대상의 요인들을 분석해서 학습시 사용된 특정 군(class)에 속할지의 여부를 확률적으로 나타내준다. 이 방법론을 구현하기 위해 실제 과거 주가지수 데이터를 수집하여 CI(Combination Interrelation)행렬을 구현하였으며, 현재 진행중인 검증작업에 대해서도 기술하였다.
본 연구의 목적은 음의 변동성위험프리미엄 특성에 기반한 전통적인 옵션 양매도전략의 문제점을 개선하기 위해, 변동성 예측을 이용한 양매도 포지션의 선택적 진입전략을 제안하고 그 투자 성과를 분석하고자 하였다. 선택적 진입전략은 비대칭적 변동성 전이효과와 SVM 모형을 결합하여 KOSPI 200 주가지수옵션시장의 장중 변동성이 하락이나 횡보로 예측되는 날만 양매도 포지션을 진입하는 옵션의 스트래들 매도전략이다. 2008년부터 2014년까지의 실험데이터에서 변동성의 최적 분류 모형을 찾아내고, 2015년부터 2018년까지의 검증데이터에 적용해 본 결과 제안모형이 비교모형보다 수익은 증가하고 투자 위험은 감소하는 우수한 결과를 보여주었다. 따라서 투자성과지표인 Sharpe Ratio가 증가하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 제안 모형은 옵션 거래자들에게 언제 포지션을 진입하고 언제 진입하지 말아야 하는지에 대한 가이드라인을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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