변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.
변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p, q)-GARCH(r, s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.
기존의 기업부도 예측모델들은 장부가치를 기준으로 한 회계적 자료에 의존하여 부도확률을 평가함으로써 시장의 상황변화를 민감하게 반영하지 못하며, 이론적 배경도 약하다는 약점을 가지고 있었다. 그러나 시장정보형 부도예측모형은 기업의 부도예측에 시장가치를 이용함은 물론 Black-Scholes(1973)의 옵션가격결정이론이라는 옵션이론을 배경으로 하고 있어 최근 들어 많은 기업들이 신용리스크를 평가하는 데 사용하고 있으며 그 대표적인 모형이 KMV이다. 우리나라 기업들도 최근 들어 KMV를 많이 사용하고 있으나, 미국기업들과 부채구조가 다른 데도 미국에서 사용하는 KMV모형을 그대로 사용함으로써 부도시점 예측 시 오차가 발생한다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 부채구조가 다를 경우 KMV모형을 그대로 사용하면 안 되고 부도확률 산출 시 부채구조를 감안하여야 함을 실증적으로 입증하였다. 즉, KMV모형을 국내에 적용할 경우, 부도확률계산 시 고정부채의 편입비율 50%로 일률적으로 적용하는 것보다는 부채구조를 감안하여 20% 이하로 고정부채편입비율을 조정해야 부도예측능력이 제고된다는 것을 확인함으로써 기업의 신용리스크관리에 중요한 시사점을 제공하고 있다. 또한 IMF 외환위기와 같은 외부충격이 기업부도에 미치는 영향을 확인하였으며, 한국기업들의 경우 유동비율보다는 유동부채비중이 부도점 산정에 보다 중요함도 확인하였다.
Stochastic volatility (SV) 모형은 시변 변동성을 모델링하는 주요한 수단 중 하나이며, 특히 금융시장 변동성의 추정 및 예측, 옵션의 가격 결정 등의 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 본 논문은 SV 모형을 활용하여 비트코인 시장의 시변 변동성을 모델링하고자 한다. 시장의 변동성은 국면 전환의 특성을 갖고 있다고 알려져 있으며, 시장의 변동 국면을 나누기 위해 시계열의 패턴을 인식하는 작업에 유용한 hidden Markov model(HMM)을 결합하여 사용하고자 한다. 본 연구는 암호화폐 거래 사이트 업비트의 비트코인 데이터를 활용하여 비트코인의 변동성 모형을 추정하였으며 SV 모형의 성능을 높이기 위하여 시장의 변동 국면을 나누어 분석을 진행하였다. MCMC 기법이 SV 모델의 모수를 추정하는 데 사용되며 MAPE, MSE 등의 평가 기준을 통하여 모델의 성능을 확인하고자 한다.
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.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based)상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 Template-based Reasoning 방법론을 제안한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론 (Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품 조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다. 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
변동성지수는 옵션가격에 내재된 미래 기초자산의 변동성을 나타내는 지수이며, 투자자들이 예상하는 향후 주가 변동 가능성을 측정한 시장의 기댓값이다. 현재 한국거래소(KRX)에서 한국시장구조에 맞는 변동성지수를 개발하여 2009년 4월 13일부터 변동성지수(VKOSPI)를 발표하고 있다. 본 연구는 2002년부터 2008년까지 일별 데이터를 이용하여 기업규모, 시장기치 대 장부가치 비율 및 베타의 특징들로 그룹화된 포트폴리오의 미래 수익률에 대한 변동성지수의 예측력을 검증하였다. 그 결과 VKOSPI의 변화율은 미래수익률에 대해 강한 음(-)의 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 Ang et al.[2]의 결과와 일치하고, 이는 VKOSPI가 수익률 결정요인이라 할 수 있다. 시장총변동성 추정치의 부호에 대해 Ang et al.은 시장 총변동성위험과 개별주식 수익률간의 음(-)의 관계로 설명하였다. 이는 시장 총변동성위험이 높아질 때, 시장변동성과 상관관계가 높은 주식은 시장위험에 대한 주식의 민감도, 즉 베타가 낮아져 개별주식 수익률이 하락한다는 것이다. 또한 포트폴리오를 그룹화하는데 베타가 포함되어진다면, 미래 수익률에 대한 VKOSPI의 예측력이 강하다는 것으로 나타났다.
본 연구는 한국증권거래소의 현금배당락조치 폐지 이전과 1998년 7월 현금배당락 조치 폐지 이후의 표본을 이용하여 인위적인 거래소의 배당락조치 변경이 배당락일의 주가행태에 미치는 효과를 분석하였다. 실증분석 결과 현금배당락조치 폐지 이후 거래소 배당락기준가격의 오차는 예상대로 더욱 확대된 것으로 나타났다. 두 기간 모두 배당락일의 주가가 금기예상실효배당금과 거래소가 배당락조치를 위해 인위적으로 산정한 배당금과의 차이인 거래소 배당락기준가격의 오차를 반영할 수 없었다. 또한, 김성민(1997)과 일관되게 단기차익 거래의 유용성은 표본그룹에 관계없이 금기예상실효배당금에 대한 정보소유자가 연말 폐장일에 배당부종가로 구입하여 배당락일인 연초 개장일에 배당락 종가로 매도하는 것이 배당락 시가로 매도하는 것보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 그리고, 이러한 차익거래를 통한 보유기간 세후 수익률은 현금배당락조치 폐지 이전인 1997년(4.7%)에 비해 현금배당락조치 폐지 이후 현금배당락을 시키지 않은 $1998{\sim}1999$년(8.9%) 기간에 더 증가하였다. 단기차익을 위한 차익거래가 실질적으로 이루어 졌는지 연초 배당락일 주변의 초과거래량을 분석한 결과 $1997{\sim}1998$ 회계년도의 배당락일에는 유의적인 양(+)의 초과거래량이 발생하였지만 1999 회계년도의 배당락일에는 유의적인 음(-)의 초과거래량이 발생하여 이에 대한 결론을 내릴 수 없었다. 본 연구는 금기예상현금배당에 대한 완전예측을 가정함으로써 배당락일의 주가하락과 주주총회에서 실현될 주당배당금의 괴리는 차익을 제공할 수 있으나 무위험 차익거래 기회가 아님을 밝혀 둔다.효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.e 측정치에 의해 평가했을 때, 회사채가 주식보다 더 우수한 것으로 평가되었으나 Treynor 측정치에 의한 평가를 했을 때는 정기예금이 가장 우수했다. 그리고 Jensen 측정치에 따라 투자대상을 평가했을 때는 회사채와 국채가 주식보다 앞섰다. 마지막으로, 종합적인 평가를 했을 때는 회사채가 주식보다 우수했고 정기예금은 주식과 동일한 수준으로 평가되었다. 유의성은 없었다.의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.
본 논문에서는 블랙-숄츠 옵션가격결정이론을 토대로 개발된 KMV 모형을 활용하여 건설업체 예상부도확률(Expected Default Frequency; EDF)을 측정하여 건설업체 경영상태 변동 특성을 건설업체 규모별로 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 시공능력평가순위 50위권 내에서 국내에 상장된 건설업체 중 28개 업체를 선정하여 상위 14개 업체, 하위 14개 업체로 구분하여 분석에 활용하였다. KMV 모형을 통해 예상부도확률을 측정하기 위해서는 자산가치와 자산가치변동성, 채무불이행점(Default Point)을 먼저 산출하고 이를 기초로 부도거리(Distance to Default)를 측정하여 최종적으로 예상부도확률을 측정하였다. 또한 본 논문에서는 예상부도확률을 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지 분기별로 측정하였다. 분석결과 선험적으로 인지하고 있듯이, 대규모 회사가 중소규모 회사보다 재무적으로 건전함을 확인할 수 있었다. 중소규모 회사의 경우 경영상태 변화 추이가 경기변동과는 매우 둔감하게 나타났다. 즉 상대적으로 규모가 작은 회사는 열악한 재무환경이 지속적으로 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한 대규모 회사의 경우 전반적으로 중소규모 회사보다 재무적으로 안정적이었지만 경기에 매우 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이에 따라 급격한 경기변동이 발생했을 때 중소규모 회사보다 체감적으로 재무상황이 급격히 나빠지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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