본 연구는 KOSPI 200 선물시장의 거래자료를 이용하여 시장의 미시구조에 의한 하루중 수익률, 변동성 및 거래량 형태를 검토하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 지수선물시장의 하루중 변동성과 거래량 형태는 일말효과보다 일초효과가 크게 나타나는 조잡한 W자형 형태이다. 이러한 형태는 Brock-Kleidon(1992)의 시장폐장이론에 의해 설명되지만, 동시호가제 등 국내시장의 운영제도에 의해서도 영향을 받고 있음을 보여준다. 둘째, 현물시장의 폐장시간대의 변동성 감소는 한 금융시장의 폐장에서 다른 관련 금융시장의 가격변동성 하락을 예측한 King-Wadhwani(1990)의 이론적 연구결과와 일치한다. 셋째, 수익률의 하루중 형태는 요일에 따라 상이하며 매우 노이즈한 행태를 보여주었다. 그리고 수익률의 요일효과 분석에서 일주일 중 가장 낮은 수익률이 화요일에 발생하는 화요일 효과를 발견하였다. 월요일 효과도 발견되었지만, 그 크기면에서 화요일 효과가 지배적이었다.
본 연구에서는 우리나라 채권시장의 변동성 분석과 추정을 위하여 Markov-Switching ARCH (SWARCH)모형과 GMM모형 및 I-GARCH모형을 적용하였다. 관측된 자료는 1993년 1월에서부터 1996년 4월까지의 주별 91일물 양도성 예금증서 수익률이다. 본 연구에서 채권 수익률 분산과정의 추정을 위해 사용하는 SWARCH 모형은 경제나 채권시장의 국면전환으로 말미암아 채권수익률의 변동성이 이질적인 분포에서 오는 경우 서로 다른 분산 국면의 확률적 식별이 가능할 뿐만 아니라 지속성이 GARCH모형보다 작아서 조건부 변동성의 예측력이 뛰어난 모형으로 알려져 있다. 또한 SWARCH모형은 베이즈이론에 의한 확률의 개념으로 국면전환을 추정하기 때문에 주관적인 국면전환시점의 판단이 불필요하다는 장점을 가진다 여러 가지 모형들의 추정결과 I-GARCH 모형과 SWARCH 모형등이 우리나라 단기 채권수익률의 조건부 변동성을 비교적 잘 설명해 내는 것으로 나타났으며 우리나라 단기 채권시장은 1993년 6월부터 1993년 12월초까지, 1994년 7월경부터 1995년 5월경까지 비교적 높은 변동성을 유지하였으며 그후로는 변동성이 등락을 계속하는 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과 아직은 태동단계에 머물러 있는 한국 채권시장의 시계열적 특성을 체계적으로 문서화하고 정교하고 다양한 최근 계량기법을 체계적으로 정리하고 응용하여 시장 참가자들의 기회비용과 시행착오의 기간을 단축시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.
In this paper, we systematically analyzed the variation of KOSPI returns using a GARCH-ARJI(auto regressive jump intensity) model. This model is possibly to capture time varying volatility as well as time varying conditional jump intensity. Thus, we can decompose return volatility into usual variation explained by the GARCH model and unusual variation that resulted from external news or shocks. We found that the jump intensity implied on KOSPI return series clearly shows time varying. We also found that conditional volatility due to jump is generally smaller than that resulted from usual variation. We also analyzed the effect of 9.11 and the 2008 financial crisis on the volatility of KOSPI returns and conclude that there is strong and persistent impact on the KOSPI from the 2008 financial crisis.
본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.708-710
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2014
최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.
This study examined on the volatility feedback hypothesis through the use of threshold GARCH-in-Mean (GJR-GARCH-M) model developed by Glosten, Jaganathan, and Runkle (1993) in the stock markets of 14 emerging countries during the period of January, 1996 to May, 2009. On this study, I found successful evidences which can support the volatility feedback hypothesis through the following three estimation procedures. First, I found relatively strong positive relationship between the expected market risk premiums and their conditional standard deviations from the GARCH-M model in the basis of daily return on each representative stock market index, which is appropriate to investors' risk-averse preferences. Second, I can also identify the significant asymmetric time-varying volatility originated from the investors' differentiated reactions toward the unexpected market shocks by applying the GJR-GARCH-M model and further find the lasting positive risk aversion coefficient estimators. Third, I derived the negative signs of the regression coefficient of unpredicted volatility on the stock market return by re-applying the GJR-GARCH-M model after I controlled the positive effect of predicted volatility through including the conditional standard deviations from the previous GARCH-M model estimation as an independent explanatory variable in the re-applied new GJR-GARCH-M model. With these consecutive results, the volatility feedback effect was successfully tested to be effective also in the various emerging stock markets, although the leverage hypothesis turned out to be insufficient to be applied to another source of explaining the negative relationship between the unexpected volatility and the ex-post stock market return in the emerging countries in general.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5671-5676
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2011
Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.
본 연구에서는 한국을 포함한 4개국의 주식시장을 대상으로 주식시장에 도달하는 정보의 유형 즉, 정보가 나쁜 뉴스(bad news)이냐 또는 좋은 뉴스(good news)이냐에 따라 주가변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 주가변동성은 투자위험을 나타내는 것으로 위험프리미엄(risk premium)과 관련이 있으며, 주가변동성이 높을수록 위험프리미엄이 커져서 기대수익률이 높아지게 된다. 따라서 주가변동성에 관한 연구는 자산가격결정 등 투자자산 관리에 있어서 매우 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 실증분석결과에 의하면 전체기간(1991년~2004년)에서 4개국 모두 예상하지 못한 음(-)의 수익률이 예상하지 못한 양(+)의 수익률보다 주가의 변동성을 더욱 증가시킨 것으로 나타났다. 그리고 그 반응 정도의 크기는 한국이 가장 낮게 나타나고 있다. 즉 주식수익률의 정보의 비대칭성은 4개국 모두 볼 수 있으며, 이중 한국에서 정보의 비대칭성이 가장 약하다는 결과로 해석할 수 있다. 본 연구의 이러한 분석결과는 4개국 모두 주식시장에서 정보유형에 따른 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재한다는 것을 실증적으로 보여주는 것이다. 또한 두 개의 하위기간(IMF 전후기간)에서도 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재하는 것으로 나타났으며, 특이한 점은 주가변동성의 비대칭적 반응을 나타내는 계수값이 한국, 일본, 홍콩 등 아시아 국가들은 IMF 이후기간에서 감소하는(특히 한국의 경우 대폭 감소함) 반면, 미국의 경우에는 대폭 증가하였다. 이는 아시아권의 경우 금융위기를 겪으면서 투자자들이 나쁜 뉴스에 대해 다소 둔감하게 된 결과인 것으로 해석할 수 있다.
본 연구는 주식간 상관관계 속성을 검증하고자 하는 연구의 일환으로, 한국주식시장에서 1980년 1월부터 2003년 5월까지 기간동안에 수익률 측정기간단위 변화에 따라 주식수익률간 상관관계에 어떤 영향이 관찰되는지를 검증하고자 하였다. 즉, 주식수익률간 상관관계가 시간의 함수(시간종속성)인지를 관찰하고자 하였다. 또한, 수익률의 측정기간단위에 따라 영향을 받는 주식수익률간 상관관계가 주식수익률에 영향을 미치는 요인의 어떤 변화에 기인하는 것인지를 시장모형을 이용하여 개별주식수익률 변동성의 구성요소로 분해 및 분석함으로써 그 원인을 찾고자 하였다. 검증결과에 의하면, 수익률의 측정기간단위가 증가함에 따라 주식수익률간 상관관계는 증가하는 경향을 나타냄에 따라 시간의 함수임을 부정할 수 없었고, 또한 측정기간단위가 단기에서 장기로 변화함에 따라 개별주식수익률의 변동성 구성요소에서 개별기업요인에 기인하는 부분은 감소되고 시장요인에 기인하는 부분은 증가하는 것을 알 수 있었다. 즉, 수익률 측정기간단위는 주식수익률간 상관관계에 유의적인 영향을 미치고, 이러한 영향은 주식수익률에 영향을 미치는 요인 중, 시장요인의 변화를 야기하는 것에서 원인을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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