• 재무관리연구
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• 제14권2호
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• pp.57-81
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• 1997

본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.13-23
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• 2022

본 연구는 2015년 1월부터 2020년 4월까지 건화물선 시장의 일별 운임수익률에 대한 레버리지 효과를 포착하기 위한 확률 변동성(stochastic volatility) 모형을 제안하고 운임수익률을 분석한다. 확률 변동성 분석에서 수익률과 변동성 간에 존재하는 음의 상관관계에 기초한 레버리지 효과에 대한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 방법을 포함하는 추정은 건화물선 운임수익률은 레버리지 효과를 포함하는 추정이 일반적인 SV 모형에 기초한 분석보다 유사한 추정치를 나타내지만 레버리지 효과에 대한 상관성 추정에서 통계적으로 유의미함을 나타낸다. 즉, 실증분석 결과는 수익률과 변동성의 상관도, 변동의 크기와 부호에 따라 상이함을 나타내며, 이는 SV 모델이 레버리지 효과를 고려하는 것이 추정치의 적합도를 향상시킴을 나타낸다. 추정모형의 레버리지 효과에 대한 통계적 유의성에 추가적으로 로그 예측력 점수를 통한 분석은 레버리지 효과를 고려하는 모형의 예측력이 향상된 추정 결과를 제시한다. 이러한 실증분석 결과는 레버리지 효과를 포함하는 확률 변동성 모형이 해양 산업의 운임 리스크 모델링에 중요함을 통계적으로 제시하는 유의미한 실증분석 결과다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 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.

• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.45-65
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• 2000

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.

• 재무관리연구
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• 제14권1호
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• pp.141-169
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• 1997

본 논문은 시장개설 초기 4개월간의 주가지수 선물수익률과 기초자산인 현물(KOSPI 200) 수익률간의 선도-지연효과를 두 개의 모형을 이용하여 실증검증하였다. 첫 번째 모형은 설명 변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하고 종속변수로 현물수익률을 사용했다. 두 번째 모형은 설명변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하는 것은 첫 번째 모형과 같으나 종속변수로 ARMA모형에서 구한 현물수익률의 오차항(return innovations)을 사용하였다. 또, 여러 시장조건에서 현물수익률과 선물수익률사이의 선도-지연효과가 특정한 양상을 보이는가를 분석하였다. 좋은 정보와 나쁜 정보, 거래량이 많은 경우와 적은 경우, 변동성이 높은 경우와 낮은 경우로 나누어서 선도-지연효과를 살펴보았다. 실증검증의 결과 KOSPI 200 현물수익률은 ARMA(2,3) 모형이 적합하며 선물이 현물을 10분 이내로 선도한다. 하지만 그 관계는 일방적인 것이 아니어서 15분후에는 현물이 선물을 선도하는 피드백(feed-back) 현상이 나타났다. 좋은 정보(good news)에서는 선물이 현물을 5분정도 선도하고 나쁜 정보(bad news)하에서는 선물 선도현상이 약해진다. 보통 정보(morderate news)하에서는 현물이 선물을 10분내로 선도한다. 거래량이 많은 경우와 변동성이 높은 경우에는 선물이 현물을 선도하는 것이 뚜렷하나 거래량이 적은 경우와 변동성이 낮은 경우에는 선물과 현물간에는 특정한 선도-지연현상이 나타나지 않는다.

• 경영과정보연구
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• 제31권4호
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• pp.593-609
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• 2012

본 연구는 우리나라 주식시장을 대상으로 2004년 1월 2일부터 2012년 8월 31일까지 일별자료를 이용하여 외국인투자자 거래행태의 대용치인 순매수강도의 비기대변동성이 KOSPI 일별종가수익률, 밤수익률 그리고 낮수익률의 변동성에 대해 정보이전효과가 존재하는 지에 대해 금융위기 전 후로 구분하여 분석하였다. 분석결과에 의하면 전체 분석기간 및 금융위기 전 후 하위기간 동안 전일(t-1) 및 당일(t) 외국인투자자 순매수강도의 비기대변동성이 KOSPI 일별종가수익률 변동성에 대해 각각 음(-)과 양(+)의 정보이전효과가 있는 것으로 나타났다. 여기서 음(-)의 정보이전효과는 전일 외국인투자자 순매수강도의 비기대변동성이 다음날 주식수익률의 변동성을 감소시키는 역할을 하고 있음을 의미하고 양(+)의 정보이전효과는 당일 외국인투자자 순매수강도의 비기대변동성이 당일 주식시장의 변동성 크기를 증가시킨다는 것을 의미한다. 한편, 전일 외국인투자자 순매수강도의 비기대변동성은 밤수익률의 변동성에 대해 정보이전 효과가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 낮수익률의 변동성에 대한 외국인투자자 비기대변동성의 정보이전 효과는 전체기간과 동일한 결과를 보였다.

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.171-187
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• 2006

본 연구에서는 미국 뉴욕증권거래소에 상장된 중국의 7개 기업들의 원주와 ADR간의 정보전이효과 분석을 위해 AR(1)-GJR모형에 외생변수를 첨가하여, 중국 A주 시장이 개방된 2002년 12월 이후부터 시가와 종가 자료를 사용하여 실증분석 하였다. 실증분석을 통하여 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 본국시장주도가설이 성립하는 것으로 나타났다. 원주의 일중수익률은 밤중수익률 보다 높은 변동성을 나타내고 있으며, ADR의 경우에는 반대로 밤중수익률이 일중수익률보다 더 큰 변동성을 나타내고 있다. 둘째, 일반적으로 기존의 연구들에서는 변동성 전이효과가 수익률 전이효과보다 크게 나타나는데 본 연구에서는 수익률전이효과가 변동성 전이효과 보다 크게 나타나고 있다. 셋째, 상해석화(SHI) 한 기업만이 유의수준은 낮지만 중국 원주와 미국 ADR간에 상호 영향을 주는 피드백효과가 나타나고 있다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.107-113
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• 2003

최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.

• 경영과정보연구
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• 제28권4호
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• pp.93-108
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• 2009

본 연구는 변동성의 비대칭적 반응과 관련하여 주식시장에 비하여 상대적으로 많은 연구가 이루어지지 않은 채권시장에 대해서 살펴보았다. 이를 위하여 국채시장과 유가증권시장을 대상으로 분석을 실시하였으며, 분석모형은 가장 일반적인 대칭모형인 GARCH모형과 비대칭모형으로는 GJR-GARCH모형을 이용하였다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. KOSPI수익률의 경우에는 변동성의 비대칭성을 나타내는 계수와 모형의 적합성을 나타내는 우도비(LR) 통계량이 유의수준 1%에서 유의한 것으로 나타나고 있어서, 기존의 선행연구들과 같이, 주식시장에 비대칭적 변동성이 존재한다는 것을 재확인할 수 있다. 반면에 국고채수익률의 경우에는 비대칭적 변동성을 나타내는 계수가 통계적으로 유의하지 않고 모형의 적합성을 검정하는 우도비(LR) 통계량 또한 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다. 이는 국고채수익률의 경우에는 비대칭적 변동성이 존재하지 않으며, 변동성의 군집화현상과 시간 가변적인 특성을 포착하기 위해서 대칭모형인 GARCH(1,1)모형을 이용하는 것만으로 충분하다는 것을 보여주고 있다. 이러한 결과는 미 재무성채권을 대상으로 한 연구에서 채권시장에는 비대칭적 변동성이 존재하지 않는다는 Hoti, Maasoumi, McAleer & Slottje(2005)와 Cappiello, Engle & Sheppard(2006)의 연구결과와도 일치하는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2011

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.