• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.82-89
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• 2021

본 연구의 목적은 투자자의 은퇴 시점뿐만 아니라 시장의 예측 변동성을 동시에 고려하여 Target Date Fund의 위험자산 편입 비율을 동적으로 조정하는 새로운 Glide Path를 제안하고, 은퇴 시점만 고려하여 위험자산 편입 비율이 정해지는 전통적 Glide Path와 투자 성과를 비교 분석하는 것이다. 시장 변동성의 예측치로는 역사적 변동성, 시계열모형인 GARCH 변동성, 그리고 변동성지수인 VKOSPI를 활용하였으며, 2003년부터 2020년까지의 분석 기간에서 변동성을 고려하는 새로운 동적 Glide Path의 투자 성과가 우수함을 보여주었다. 3가지 변동성 예측모형 모두에서 은퇴 시점만을 고려하는 Glide Path보다 수익률은 더 높고 위험은 더 낮아지면서 투자 성과 지표인 Sharpe Ratio가 개선되었다. 실증 분석 결과는 은퇴예정자뿐만 아니라 Target Date Fund 운용업계에 새로운 Glide Path의 활용 가능성을 제시하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.343-367
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• 1992

이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.205-216
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• 2018

본 논문에서는 모형 기반 GARCH 변동성, 실현변동성(realized volatility; RV), 역사적 변동성(historical volatility), 지수가중이동평균(exponentially weighted moving average; EWMA) 등 다양한 변동성 추정 방법을 소개하고, 실현변동성에 비대칭 효과(leverage effect)를 반영한 분계점 실현변동성(threshold-asymmetric realized volatility; T-RV)을 제안하였다. 또한, 예시를 위해 KOSPI 고빈도 수익률 자료의 변동성을 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1163-1170
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• 2015

본 연구에서는 금융시계열 변동성 측정을 위한 다양한 방법들을 소개하고 비교분석 하였다. 최근 들어 활발한 연구가 이루어지고 있는 고빈도(high frequency) 자료에 기초한 변동성 측정방법을 국내 주가에 적용시켜 1분 단위 고빈도 주가로부터 일별 변동성을 계산하였다. 또한, 모형 기반 방법인 GARCH와 자료 기반 방법인 역사적 변동성(historical volatility)을 융합하여 새로운 변동성 측정법을 제안하였다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.293-308
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• 2010

본 연구는 2003년 1월 3일부터 2007년 6월 29일 동안의 실현변동성 측정방법에 따른 KOSPI200 지수의 변동성 예측성과를 비교 분석하였다. 또한 VKOSPI 선물이 상장되면 기초자산인 VKOSPI의 예측이 중요한 이슈가 되므로 어떤 변동성이 VKOSPI를 잘 예측할 수 있는지에 대한 분석도 실시하였다. 본 연구에서는 고빈도 자료를 사용하여 실현변동성을 산출할 때, 우리나라 주식거래의 특성인 동시호가제도를 반영할 수 있는 방법과 야간변동성과 주간변동성의 차이를 고려해주기 위하여 기존의 연구에서는 일간수익률(daily return)을 사용한 것과는 달리 일중수익률(intradaily return)을 사용하여 조정해주는 방법을 제시하였다. 새롭게 제시된 실현변동성은 기존의 실현변동성 측정방법과는 t-검증과 F-검증에서 0.01% 이하 유의수준에서 차이가 있고 기초통계량측면에서 보다 안정적(stable)인 것으로 나타났다. 변동성 측정 방법에 VKOSPI의 예측성과를 상관분석, 회귀분석, 교차타당성 (cross validation) 성과를 통한 검증에서 본 논문에서 새롭게 제시한 실현변동성 측정방법이 가장 예측력이 높았다. 회귀분석을 통한 미래 실현될 실현변동성에 대한 예측 검증결과 변동성지수인 VKOSPI가 역사적 변동성이나 CRR 내재변동성보다 우수함을 기존의 방법론과 새롭게 제시된 방법론에서 동시에 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.222-235
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• 2019

2011년 발생한 후쿠시마 원전사고 이후 국제사회에서 원자력정책은 침체기에 접어들었으나 우리나라는 박근혜 정부까지 약 60여 년 동안 친원전 정책을 유지하는 경로의존성을 보여주었다. 하지만 2017년 탈원전 정책을 공약으로 내세운 문재인 정부 출범 이후 기존의 친원전 정책은 경로의존성에서 이탈하는 양상을 보이게 되었다. 본 연구는 역사적 제도주의를 중심으로 2008년 이명박 정부 시기부터 2018년 문재인 정부 까지 한국의 원자력정책 변동 과정을 고찰하였다. 연구결과 후쿠시마 원전 사고라는 외부 환경은 중대한 전환점이 되어 정부의 원자력 정책의 변동을 초래하였다. 제도적 맥락 측면에서 원자력정책의 패러다임, 정책결정구조, 법령 등에 영향을 미쳤고 행위자 측면에서도 정치 이념 및 국민 수용성에 영향을 주었다. 2017년 문재인 정부출범 이후 탈원전 정책이 제도적 기반을 확보하고 기존의 친원전 정책에서 탈원전으로 근본적인 정책 변동이 이루어지게 되었다. 이를 통해 문재인 정부의 에너지 정책은 이전 정부들의 원전 중심의 경로의존성에서 벗어나 단절적 균형이 발생하였고 재생에너지 중심으로 정책이 변동되었음을 확인할 수 있었다.

• 가정과삶의질연구
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• 제13권2호
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• pp.1-10
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• 1995

산업화로 특징되는 사회변동과 전통사회로부터 근대사회로 변화하는 역사적 배경을 주축으로 하는 한국사회의 거시적 맥락이 가족내 청소년 발달이라는 미시적 과정에 어떻게 관련되는가를 탐색해보는 시도로서 핵가족화와 가치관 변화가 청소년 발달에 미치게 되는 영향을 논의하였다 핵가족화는 단순한 가족형태상의 변화로서 청소년 발달에 관련되기 보다 는 산업화 과정에서 다른 가족구상의 변화와 맞물려 청소년 발달에 긍정적 또는 부정적 측 면에서 검토되어야 함을 강조한다 가족가치관의 변화를 역사적 맥락에서 이해하면서 전통적 집단주의 기능성이 이기적가족주의로 변용되어 청소년 발달에 미치ㅔ 되는 역기능적 실상이 학문적 노력과 정책적 주도하에 극복되어야 함을 시사한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1507-1520
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• 2014

본 연구는 금리변동성이 금리수준과 양의 상관관계가 있음을 밝힘으로써 현행 위험기준 자기자본제도 하에서 금리리스크의 측정에 사용되는 금리변동계수가 금리수준에 따라 달라질 필요가 있음을 제시한다. 이를 위해 본 연구는 국공채 금리 자료를 이용, 이자율의 역사적 변동성을 측정하여 이자율 수준과 금리변동성 간의 비례관계를 확인한다. 또한 균형이자율 모형 중 지수형 Vasicek 모형과 Cox-Ingersoll-Ross 모형을 통해 금리수준과 금리변동성의 상관관계를 분석한다. 이후 국공채 자료에 기반하여 두 이자율 모형의 모수를 추정하고 이에 따라 금리수준별 금리변동성을 측정한다. 이에 따르면 금리수준이 높을수록 금리변동성 역시 크게 나타난다. 금리가 2.8%일 경우 지수형 Vasicek 모형과 CIR 모형에서는 금리변동계수가 각각 0.9와 1.1로 현 제도 하에서 금리하락 시 적용되는 금리변동계수 1.5보다 작게 나타난다. 이는 금리리스크에 대응하여 보험사가 보유해야 하는 자기자본이 현재 수준의 60%와 73% 로 낮춰질 수 있음을 의미한다. 본 연구에서는 이러한 결과를 반영하여 수정 금리변동계수를 이자율 모형에 따라 금리수준별로 제시한다. 금리수준과 금리변동계수를 연동시킴으로써 금리리스크를 보다 합리적으로 측정하고 관리하는 방안을 제시하였다는 점에 본 연구의 의의가 있다.

• 경제분석
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• 제25권1호
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• pp.1-33
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• 2019

본 연구는 어떠한 경제요인이 분산프리미엄의 동역학과 관련되어 있는지 확인하고, 분산 프리미엄의 예측력과 관계된 경제지표를 검증하였다. 국내외 선행연구 등에서 주가/경기를 예측하는 정보력을 보유한다고 알려진, 11개의 일반경기변수, 8개의 금리연관변수, 3개의 금융시장변수, 11개의 투자자 심리 및 활동변수를 이용하여 단변량/다변량 회귀분석을 통해 분산프리미엄과 유의한 관련을 가지는 변수를 추출하였다. 그 결과 분산프리미엄의 변동성을 설명하는 변수는 원달러환율, 외환보유액, 역사적/내재 변동성, 그리고 금리변수들로 한정되었으며, 이 변수들의 분산프리미엄에 대한 수정결정계수는 65% 이상으로 높은 설명력을 보여주었다. 다음으로 분산프리미엄에 유의한 설명력을 가진 변수들을 이용해 1~6개월의 미래 주식수익률 및 변동성 변화를 예측함으로써 어떠한 변수의 정보력이 분산 프리미엄의 예측력과 관련되어 있는지 검증하였다. 예측분석을 수행한 결과, 분산프리미엄의 동역학과 관련된 변수들 중, 원달러환율만이 수익률/변동성에 대한 공통적으로 유의한 예측력을 보유하고 있었다. 이러한 결과는 분산프리미엄이 글로벌 위험요인과 관련되어 있다는 선행연구의 결과와 일관되며(Londono, 2012; Bollerslev et al., 2014), 분산프리미엄의 예측력이 대외변수에 대한 경제의 민감도와 관련이 있다고 해석할 수 있다.