• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.107-122
• /
• 2017

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.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제58권2호
• /
• pp.86-94
• /
• 2020

목적: 전통적인 알지네이트와 체적 안정성을 개선한 두 종류의 extended-pour 알지네이트에서 혼합 방법과 보관 시간에 따른 체적 안정성 차이를 평가하고자 한다. 재료 및 방법: 금속 주모형을 제작하여 한 종류의 전통적인 알지네이트와 두 종류의 extended-pour 알지네이트로 군 당 40개 씩(수동 혼합 20개, 자동 혼합 20개) 인상 채득 후 즉시, 2일, 5일, 6일 보관 기간에 따라 군당 5개씩의 석고 모형 제작하였고, 3D 테이블 스캐너로 모델 스캔 후 스캔 데이터를 중첩하여 변화량을 측정하였다. 통계 분석으로 일반선형모형을 사용하였고 Tukey의 방법으로 사후검정 시행하였다 (P < .001). 결과: 혼합 방법에 따른 정확도에서는 통계학적으로 유의한 차이가 없었고 모든 군에서 즉시 석고 주입한 경우 가장 적은 부피 변화를 보였다. 2일 보관 후 석고 주입 시 군 간에 통계학적으로 유의한 차이가 나타났고, 보관 5일 후 extended-pour 알지네이트의 경우 전통적인 알지네이트에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 전통적인 알지네이트는 2 - 5일에서, extended pour alginate의 경우 5 - 6일에서 급격한 부피 변화를 보였다. 결론: 알지네이트의 혼합 방법은 체적 안정성에 영향을 주지 않으며, extended-pour 알지네이트가 전통적인 알지네이트보다 장시간 체적 안정성이 우수하나 가급적 빠른 시간 내에 석고를 주입하는 것이 권장된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제12권3호
• /
• pp.65-79
• /
• 1992

본(本) 연구(硏究)는 2골절(滑節) 강재(鋼材) 아치의 최적설계(最適設計)에 관(關)한 것으로 아치구조(構造)의 정확(正確)한 해석(解析)과 구조(構造)를 안전(安全)하며 경제적(經濟的)으로 설계(設計)하는 데 목적(目的)을 둔다. 구조해석(構造解析) 방법(方法)은 해석과정(解析過程)에서 구조물(構造物)의 처짐울 고려(考慮)하는 유한차분법(有限差分法)을 도입(導入)하므로 해석오차(解析誤差)를 소거(消去)하여 구조물(構造物)의 단면력(斷面力)을 결정(決定)할 수 있는 방법(方法)을 사용(使用)한다. 최적화문제(最適化問題)는 설계변수(設計變數)를 단면(斷面)의 칫수들(B, D, $t_f$, $t_w$)로 하는 목적함수(目的函數)와 제약건식(制約件式)으로 형성(形成)한다. 목적함수(目的函數)는 아치구조(構造)의 총(總) 중량(重量)으로하고 제약조건(制約條件)은 한국(韓國) 도로교(道路橋) 표준시방서(標準示方書)에 규정(規定)된 허용응력(許容應力), 플랜지와 복부(腹部)의 최소칫수에 관한 규준(規準)을 사용(使用)하고 I형(形) 단면(斷面)의 경제적(經濟的) 높이 조건(條件)과 복부(腹部)의 상한계(上限界) 칫수와 플랜지 폭(幅)의 하한계(下限界) 칫수를 포함(包含)하여 유도(誘導)된다. 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 비선형계획문제(非線型計劃問題)를 풀기 위해 수정(修正) Newton Raphson 탐사법(探査法)을 사용(便用)하는 SUMT 기법(技法)을 도입(導入)하여 수치예(數値例) 통(通)하여 시험(試驗) 본다. 본(本) 연구(硏究)에서 개발(開發)된 아치구조(構造)의 최적화(最適化) 프로그램은 여러 아치구조(構造) 수치예(數値例)를 통하여 시행(試行)하고 고찰(考察)한다. 이러한 수치결과(數値結果)를 통(通)하여 본 알고려즘의 최적화(最適化) 가능성(可能性), 적용(適用) 가능성(可能性) 및 수검성(收檢性)과 타(他) 문현(文獻)(30)을 사용(使用)한 수치결과(數値結果)와도 비교분석(比較分析)한다. 본(本) 연구(硏究)의 최적단면적(最適斷面績)과 2차(次)모멘트의 상관관계식(相關關係式)은 많은 수치적(數値的) 최적설계(最適設計) 결과(結果)로부터 도출(導出)한다.