한 경제의 변동성과 성장률간의 관계에 대한 기존의 경험적 연구에서는, 두 변수 사이의 관계가 양의 부호를 가지는지 아니면 음의 부호를 가지는지에 대해 명확한 결론을 찾지 못하였다. 본 논문에서는 기존 연구결과의 모호성을 설명하는 한 요인으로서, 기존의 경험적 연구에서 사용한 추정모형이 오설정(誤設定)(misspecified)되었을 가능성을 제기한다. 만일 경기변동상의 확장기와 수축기에 따라 두 변수간 관계의 부호가 상이하다면, 양자간 관계를 대칭적으로 설정한 기존의 연구모형에서는 유의한 관계를 추정해 낼 수 없기 때문이다. 본 연구는, 변동성의 증가가 성장률에 미치는 영향이 경기변동국면에 따라 다르다는 가설로부터 출발한다. 영국의 월별산업생산 자료를 이용하여 일련의 ARCH 류 모형을 추정한 결과, 경제가 확장기에 있을 경우에는 변동성과 성장률간의 관계가 유의한 양의 부호를 가지는 반면 수축기에서는 변동성의 증가가 성장률을 유의하게 낮추는 현상을 발견하였다. 또한 변동성과 성장률간의 이와 같은 비대칭적 관계가, 두 변수 사이에 양방향으로 존재하는 상관관계가 아니라 변동성으로부터 성장률로 작용하는 인과관계임을 지지하는 결과도 얻었다.
본 논문은 시장상황별 주식시장의 제 현상이 상이하다는 점을 고려하여 한국주식시장에서 시장 상승기(bull market)와 시장 하락기(bear market)에 대한 주식수익률 분포의 특성을 파악하고, 음의 수익률충격에 대한 비대칭적 변동성과 시장이상현상들 중 하나인 요일효과를 시장 상황별로 실증분석하였다. 본 논문에 사용된 자료는 1990년 1월 3일부터 1997년 3월 31일 동안의 한국종합주가지수 및 자본금 규모별로 대형주지수, 중형주지수, 소형주지수의 명목수익률로 전환된 일별자료이다. 시장상황별 분석을 위하여 시장 상승기와 하락기에 따라 3기의 하위기간으로 구분하여 분석하였다. 분석에 사용된 모형은 EGARCH모형과 수정된 GARCH모형인 GJR모형이다. 분석결과 시장하락기인 하부기간1과 하부기간3에서 음의 수익률충격에 대한 비대칭적 변동성이 강하게 나타나지만 시장상승기인 2기간에는 비대칭적 변동성반응이 나타나지 않았다. 이는 주식시장이 상승국면일 때보다는 하락국면일 때 나쁜 뉴스에 대해 훨씬 민감하게 반응하는 결과이다. 또한 한국주식시장에서 월요일의 수익률이 시장하락기에 음의 수익률을 보이지만 통계적 유의성은 없었으며, 반면에 시장이 상승기인 하부기간2에서는 월요일과 수요일에 통계적 유의성이 매우 큰 양의 값을 나타냈다.
본 논문에서는 비대칭 변동성을 다루고 있다. 대표적인 비대칭 모형인 분계점-ARCH에서 원점이 영(zero)에서 이동한 모형을 제안하고 있다. 제안된 모형은 변동성의 최소값이 비-영(non-zero)에서 생기는 특수한 구조의 비대칭 모형이며 AIC 등의 모형선택기준과 더불어 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 원점으로부터의 이동량을 결정할 수 있다. 팬데믹 기간의 국내 종합주가지수(KOSPI) 자료 분석을 통해 모형의 응용 절차를 예시하였다.
본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.
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.
다양한 GARCH류 모형들의 변동성 함수를 살펴보면 흥미롭게도 거의 대부분 모형에서 수익률의 일차항( rst or der term)이나 수익률과 변동성의 교차항(interaction term)이 나타나지 않는다. 일차항과 교차항은 변동성의 비대칭성을 설명하는 역할을 할 수 있으며 $h_t$의 회귀분석식의 형태로 볼 때 변동성 함수의 일반적인 이차형식(quadratic form)을 구성한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 변동성과 수익률들 사이의 교차항 및 일차항을 포함한 이차형식(quadratic form) 변동성 모형들을 소개하고, 국내 금융시계열 자료에 적용한 후 비교 분석하고자 한다.
Engle과 Ng (1993)가 제안한 뉴스 임팩트 커브(NIC)는 표준적인 GARCH 모형에 적용되는 대칭 커브이다. 최근들어 금융시계열의 변동성이 비대칭 성질을 가지는 경향이 있으며 이에 따라 분계점(threshlod) GARCH, 이중선형(bilinear) GARCH 등의 비대칭 모형이 연구되고 있다. 본 논문은 비대칭 모형의 변동성 커브에 대해 연구하고 있으며 LASSO를 통한 방법론을 제안하고 있다. 제시된 방법론을 국내 KOSDAQ 자료분석을 통해 예시해 보았다.
본 논문에서는 금융 시계열 비대칭 변동성을 모형화하기 위해서 다중 임계점을 가진 비대칭-ARCH 점화식(A-ARCH(1))을 제안하고 있다. 특히 임계점이 두 개인 간단한 모형에 초점을 맞추어 설명하고 있으며 미국 S&P500 자료 분석을 통해 예시하였다. 다양한 A-ARCH(1) 모형의 예측력 비교를 위해 모수적-붓스트랩을 활용하여 예측오차의 평가 및 예측구간의 정확도를 설명하였다.
본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 주식시장과 채권시장간의 정보 이전효과(information flow effect)를 살펴보기 위해 우리나라 KOSPI의 일일지수와 초단기 채권형 펀드(money market fund : MMF) 수익률 자료를 이용하여 분석하였다. 전체 분석대상 기간은 1997년 5월 2일부터 2019년 8월 30일까지 이다. 1997년 5월 2일부터 2008년 12월 30일 글로벌금융위기전 기간, 2008년 12월 30일부터 2019년 8월 30일까지 글로벌금융위기 후 기간과 전체기간으로 세분하여 실증분석을 하였다. 분석결과 비대칭적 변동성을 고려한 EGARCH 모형이 적합한 것으로 나타났다. 주식시장과 채권시장 간에는 가격이전효과와 변동성 이전효과가 양방향으로 존재하는 것으로 나타났으며, 가격이전효과는 두 시장 간에 글로벌금융위기전 기간이 후보다 더 크게 나타났다. 주식시장과 채권시장간의 정보에 대한 비대칭적 변동성이 두 시장에 존재하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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