본 연구에서는 우리나라 시장이 미국시장과 다른 점을 이용하여 시가와 종가를 비교하여 동시호가방식(同時呼價方式)과 접속매매방식(接續賣買方式)의 차이를 추정하는 것이 적절한 것인지와 거래가격에 대한 가격제한폭(價格制限幅)의 영향(影響)을 살펴보았다. 여기서는 가격제한폭의 영향을 고려하기 위해 수익률이 아니라 절대가격변동(絶對價格變動)을 대상으로 하였다. 결과는 다음과 같다. 1) 일별 그리고 하루중 가격변화의 분포는 정규분포라고 할 수 없다. 2) 종가가 아니라도 가격제한폭의 영향을 받으며 상한가가 하한가보다 2.5배 이상 주가 변동을 제약한다고 할 수 있다. 시간대로는 종가를 제외하고는 오전종가에서 그 영향이 가장 크다. 3) 동시호가와 접속매매 방식에서 분산과 자기상관계수의 일관성 있는 차이를 발견할 수 없었다. 따라서 시가의 분산이 종가의 분산보다 크다는 결과는 거래방식의 차이뿐만아니라 하루중 첫번째 거래와 마지막 거래라는 특정 시간대의 가격이기 때문에 갖는 특성도 중요하다. 4) 각 시간대 별 가격 변화가 동일한 분포를 갖는가를 비모수 검증 방법에 의해 검증했을 때 접속매매인 오전종가와 오후 접속매매 종가의 분포는 다르다고 할 수 없었으며 시가와 종가는 다른 시간대의 분포와 유의하게 달랐다. 5) 하루중 어느 시간대에 가격변화의 분산이 가장 큰가를 검증한 결과 오전시가에서 오전종가까지 시간에서 분산이 가장 켰다. 그 다음으로는 오후 접속매매 종가에서 오후동시호가 종가까지로 이 시간대는 거의 시간차가 없다는 점에서 놀라운 현상이라 하겠다. 6) 종가를 제외하고는 모든 시간대에서 가격반전현상이 있었다. 이러한 현상은 거래시간 동안은 시장에 새로운 정보가 계속 도달하지만 비거래시간에는 정보가 도달하지 않아 이전 정보에 대해 조정하게 되며 이 조정에서 관성을 갖는다고 할 수 있다.
본 논문은 조건부이분산모형을 이용하여 주가수준이 상대적으로 낮아지면 레버리지가 높아져서 변동성이 크게 나타난다는 레버리지효과 가설과 기업규모가 변동성에 미치는 영향을 우리나라 증권시장에서 실증분석하였다. 변동성(變動性)에 대한 레버리지효과(效果)에 관한 연구는 1992년 1월 3일에서 1996년12월 27일까지 5년간 표본기업 71개의 일별 주식수익률 퍼센티지자료를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용한 조건부이분산모형은 '수정된 EGARCH'모형이며 이 수정된 EGARCH모형의 분산식에 개별기업의 주가수준을 독립변수로 하여 레버리지효과를 분석하였다. 분석결과는 변동성의 주가탄력성 계수가 음(陰)(-)의 값을 보이긴 하였으나 통계적으로 유의적이지 못하였다. 그러나 유의수준 10% 이하에서 의미를 가지는 변동성 주가탄력성 파라메타를 가진 표본이 전체표본의 50.7%를 차지하여 경제적 의미를 과소평가할 수 없는 것으로 보였다. 또한 기업규모가 변동성과의 관계를 실증분석하기 위하여 비모수적인 방법인 스피어만 순위상관분석을 이용하였다. 그 분석결과 미국의 연구결과와는 달리 우리나라에서는 기업규모가 클수록 변동성의 주가탄력성이 커지는 것으로 나타났다. 이 같은 원인은 기관 및 법인투자가와 외국인투자가의 투자비중이 높아지면서 대형주 위주의 매매패턴에 기인하는 것으로 보여진다. 이상으로 볼 때 기업규모는 변동성의 또 다른 요인으로서 설명할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 코스닥시장에서의 증권시장의 이상현상(anomaly effect) 중의 하나인 월바뀜(TOM)효과에 대해 검증하고 이를 코스피시장의 연구 결과와 비교하여 코스피시장의 연구결과의 지지정도와 새로운 특징을 규명하고자 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 1996년 1월부터 2013년 12월까지(18years, 216months) KOSDAQ의 일별 표본자료를 기초 자료로 하여 연도별, 월별, 이벤트별 TOM효과를 검증하였다. 또한 코스피시장과 코스닥시장의 월바뀜효과를 명확히 비교 검증하기 위해 월바뀜(TOM)기간을 다소 달리하여 양시장의 TOM수익률과 나머지기간(ROM)의 수익률을 비교 검증하였다. 연구 결과를 보면 연도별, 월별, 이벤트별, TOM기간을 달리한 분석에서 TOM효과는 ROM효과에 비해 일반적으로 항상 존재하는 것으로 분석되어 양(+)의 TOM효과를 입증하였다. 또한 변동성이 큰 코스닥시장의 TOM효과가 코스피시장보다 컸으나 다소 연도별로 효과가 안정적이지 못하였으며, 분산이 비교적 크게 나타난 금융위기 전후 시기에는 코스닥에서 TOM효과가 더욱 뚜렷하게 나타나는 것으로 분석되었다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 분석하였다. 본 논문은 2015년 2월 2일부터 2021년 12월 30일까지의 한국 탄소배출권 거래가격, WTI원유 선물가격, 코스피지수의 일별 자료를 이용하여 실증분석하였다. 우선, GARCH 모형을 사용하여 세 시장의 변동성에 대해 분석한 후, 이변량 DCC-GARCH 모형을 사용하여 세 시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 연구하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 ETS시장이 주식시장보다 투자 수익률과 투자 위험도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 한국 ETS시장의 수익률 변동성이 외부 충격의 영향을 가장 많이 받고, 시장 자체의 변동성 정보로부터 받는 영향이 가장 작은 것으로 나타났다. 셋째, 한국 ETS시장이 WTI원유 선물시장보다 주식시장과의 상관관계의 지속성이 더 강한 것으로 나타났다. 본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 상관관계를 분석하여 한국 ETS시장의 금융화 수준이 상당히 낮은 것을 확인하였다.
본 연구는 투자자간의 의견차이가 수익률의 비대칭적 변동성 현상에 영향을 주는지 검증하고, 정보량이 비대칭적 변동성에 미치는 영향을 검증하였다. 2000년 1월 4일부터 2005년 12월 29일까지의 유가증권시장 주가지수의 일별 종가와 거래량을 표본자료로 이용하였으며, 일별 거래량과 시장가치 수준별로 개별기업을 대상으로 각각 포트폴리오를 구성하여 분석하였다. 실증분석에서 TGARCH 모형을 기본모형으로 이용하였으며, 투자자간 의견차이의 대용변수인 거래량을 추가한 수정모형을 통하여 분석하였다. 주가지수를 대상으로 기본모형을 분석한 결과는 비대칭적 변동성이 존재하는 것으로 나타났으나, 수정모형의 분석 결과에서는 비대칭적 변동성이 유의적으로 감소되는 것으로 나타났다. 그리고 포트폴리오를 대상으로 분석한 결과는 정보량(거래량, 시장가치)이 많을수록 비대칭성 계수와 비대칭성 비율이 대체적으로 높은 것으로 나타났으며, 또한 기본모형에 비해 수정모형에 의해 추정된 비대칭성 계수와 비율이 제한적이나마 유의적으로 감소하는 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 우리나라 증권시장에서 투자자간 의견차이가 비대칭적 변동성을 설명하는 요인 중의 하나라고 할 수 있으며, 정보량이 비대칭적 변동성에 제한적으로 영향을 미치는 것을 알수 있었다. 한편, 시장가치가 높은 포트폴리오일수록 비대칭적 변동성이 높게 나타났는데 이는 투자자간 의견차이 뿐만 아니라 정보의 신뢰성 차이에 기인한 투자자들의 의견수정 정도에 의해 나타난 것으로 사료된다.
변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.
본 연구는 한국주식시장의 고유변동성퍼즐 현상과 투자자별 거래량에 관하여 분석하였다. 먼저 1999년 1월부터 2013년 12월까지 한국거래소에 상장된 주식들을 FF-3요인 모형으로 고유변동성을 추정하고, 투자자별 순매수와 고유변동성을 기준으로 포트폴리오를 구성하였다. 유가증권(KRX)과 코스닥(KOSDAQ)을 포함시켜 1999년 1월부터 2013년 12월까지의 일별과 월별 자료를 사용하여 분석하였다. 투자자는 개인, 기관, 그리고 외국인으로 구분하였다. 결과, 고유변동성과 알파값(혹은 초과수익률) 간에 부(-)의 관계를 나타내는 고유변동성퍼즐 현상이 뚜렷하게 나타난 특정 포트폴리오들이 발견되었다. 특히 개인투자자의 순매수를 기준으로 분류한 포트폴리오의 경우, 최상위 순매수 포트폴리오들이 뚜렷한 고유변동성퍼즐 현상을 보였다. 그리고 기관 및 외국인의 경우, 최하위 순매수 포트폴리오들에서 고유변동성퍼즐 현상이 나타났다. 따라서, 국내 주식시장에서 개인투자자의 주식거래가 압도적으로 많은 상황에서, 고유변동성퍼즐은 주로 개인투자자에 의해서 발생했다고 할 수 있다.
주식시장에서 관찰되는 변동성은 시간에 따라 변하는 특징이 있는데, 변동성의 지속성을 기준으로 지속적인 변동성(long-lived volatility)과 일시적인 변동성(short-lived volatility)으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 한국 주식시장의 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하였으며, 지속적 변동성에서 관찰되는 주요 특징과 거시경제적 관련성을 분석하였다. 전체 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하기 위해 GARCH-MIDAS 모형을 사용하였으며, 지속적 변동성을 구성하는 정보변수로는 실현된 변동성(realized volatility)을 활용하였다. 1990~2009년의 표본기간에 대해 모형을 추정한 결과, KOSPI 수익률의 지속적 변동성에는 과거 3~4년까지의 정보가 주요하게 반영되는 것으로 나타났다 또한 . 1994~2009년 기간에 있었던 KOSPI 일별 변동성의 변화 중 약 2/3 정도가 지속적 변동성의 변화에 의한 것으로 나타났다. 한편, 주식시장의 변동성에서 관찰되는 장기적인 변화는 그에 상응하는 거시경제여건의 변화와 관련이 있을 수 있는데, 1994~2009년의 기간에 대해 분석한 결과 주식시장의 지속적 변동성은 경기역행적 특징을 보이는 가운데 물가상승률에 대해서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 거시경제적 불확실성이 상승하는 시기에는 주식시장의 지속적 변동성도 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 주식시장의 지속적 변동성과 거시경제여건과의 관련성에 대한 이상의 분석 결과는 경제안정화를 위한 거시경제정책이 주식시장의 변동성 완화에도 기여할 수 있음을 시사한다.
Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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