재무경제학에서 많은 연구들이 주식가격과 거시경제활동과의 이론적 모형을 설정하고 이를 점증하고자 하였다. 이 분야에서 지금까지 주로 ARMAX 모형이나 VAR 모형들이 사용되어 왔으나, 이러한 방법들은 주식가격과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 파악할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 이러한 한계점을 극복할 수 있는 VECM을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 규명하고자 함에 있다. 검증결과, 모든 변수들의 시계열이 불안정적인 것으로 확인된 관계로, 다변량시계열의 공적분 관계를 검증하는 Johansen 검증을 VECM 모형의 구조 안에서 실시하였다. 종합주가지수와 거시경제변수들간에는 장기적 안정관계를 나타내는 공적분관계가 있는 것으로 나타났으며, 종합주가지수와 거시경제변수들간의 관계는 대부분 이론적인 관계에서 예상하는 부호와 동일한 부호를 갖으며 통계적으로도 유의하였다. 그리고, VECM의 설명력이 종래에 주로 사용하였던 VAR 모형의 설명력보다 더 우월하게 나타났다.
본(本) 연구(硏究)는 한국증권시장에서 대표적 대용시장(代用市場)포트폴리오인 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)와 동일가중지수(同一加重指數)의 효율성에 대한 검증을 Hansen(1982)의 다변량의 GMM에 의하여 실시하고자 하였다. 이를 위하여 먼저, 주식수익률자료(株式收益率資料)에 근거한 산업별(産業別)포트폴리오수익률과 초과시장수익률모형(超過市場收益率模型)의 오차항(誤差項)이 정규분포(正規分布)를 벗어남을 증명함으로써 GMM검증방법(檢證方法)의 정당성을 찾고자 하였다. 정규분포에 대한 검증방법(檢證方法)으로서 왜도와 첨도의 검증과 이를 결합한 Jarque-Bera(1980)검증(檢證)을 실시하였다. 둘째로, Hansen(1982)의 GMM을 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性) 검증(檢證)에 적용하는 방법에 대한 연구들인 Mackinlay-Richardson(1991), Harvey-Zhou(1993)와 Campbell-Lo-Mackilay(1997) 등을 기초로하여 이들의 방법론을 개선한 3가지의 효율성(效率性) 검증방법(檢證方法)을 제시하였다. 셋째로, 이상의 검증방법(檢證方法)들을 토대로 1980년 1월부터 1997년 6월까지 월별주식수익률(月別株式收益率)의 자료(資料)를 11업종으로 분류하여 산업별(産業別)포트폴리오수익률(收益率)과 초과시장수익률모형(超過市場收益率模型)에 의한 오차항(誤差項)이 정규분포(正規分布)를 따르는지와 아울러 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성을 검증하였다. 검증결과(檢證結果), 산업별(産業別)포트폴리오수익률과 오차항(誤差項)은 대부분 정규성이 기각(棄却)되어 GMM검증방법(檢證方法)의 정당성이 입증되었다. 따라서 GMM에 의한 효율성(效率性)을 검증한 결과, 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)의 경우에는 평균-분산(平均-分散)프론티어(mean-variance frontier)상(上)에서의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)은 기각(棄却) 할 수 없는 것으로 나타났으나 평균수익률(平均收益率)이 GMVP의 수익률보다 낮았기 때문에 효율적(效率的) 프론티어(efficient frontier)상(上)의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)은 기각(棄却)되어 대용시장지수로서의 문제점이 있는 것으로 나타났다. 그러나 동일가중지수(同一加重指數)는 평균수익률이 GMVP의 수익률보다 높을 뿐만아니라 효율적(效率的) 프론티어상(上)의 대용시장(代用市場)포트폴리오의 효율성(效率性)도 채택되어 한국종합주가지수(韓國綜合株價指數)보다 우월한 지수(指數)인 것으로 나타났다.
주가과잉반응(overreaction)이라 함은 투자자들이 특정 투자정보를 과대평가하여 주가에 반응하는 현상인데, 본 연구는 우리나라 주식시장에서의 주가과잉반응가설(株價過剩反應假說)(overreaction hypothesis)을 여러 가지의 대체적 방법을 사용하였으며, 따라서 우리나라 주식시장의 주가반전현상에 대하여 보다 체계적인 결론을 얻는데 목적을 두었다. 특히 위험요소를 고려하기 위하여 시장조정수익률모형, 위험조정수익률모형을 이용하였으며, 규모차이를 고려하기 위하여 자기자본총액에 따라 각각의 포트폴리오를 재구성하여 분석하였다. 그리고 초과수익률 산출시 대용되는 시장포트폴리오수익률을 종합주가수익률(KCI)과 동일가중주가지수수익률(EWI)을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 1980년에서 1992년까지의 월별개별주가수익률을 이 용하였으며, 연구방법론에 있어서 국내의 기존연구에서 사용된 연구방법을 이용하였는데 이는 방법론차이로 인해 분석 결과가 상이해질 우려를 배제하고 일관성 있는 결론을 내림과 동시에 비교측면을 제고시키기 위한 배려였다. 이와 같은 여러 대체적 분석방법을 사용하여 얻은 결과에 따르면 국내외 여러 연구와는 달리 우리나라 주식시장에서의 주가과잉반응현상(株價過剩反應現象)은 투자자들이 입수한 정보에 대해 과민반응함으로써 주가가 본질적(本質的) 가치(價値)로부터 이탈되는 것이 아니고, 주로 기업규모효과(企業規模效果)(firm-size effect)와 신년효과(新年效果)(turn-of-the-year effect)등이 중첩(重疊)되어 나타나는 이례적(異例的) 현상(現象)(anomalies)으로 인한 주가반전현상(株價反轉現象) 이라고 말할 수 있겠다.
본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.
This study used for KOSPI, KOSDAQ, entertainment culture and digital contents index that is related to cultural contents industry. There was investigated the each stock price index and return trends for a total 597 weeks to July 2015 from March 2004. They looked the content-related stocks about investment worth to comparative analysis the return, volatility, correlation, synchronization phenomena etc. of each stock index. When we saw the growth potential of the cultural contents industry forward, looked forward to the investment possibility of related stocks. Analysis Result cultural content related stocks showed a higher rate after the last 2008 global financial crisis. Recent as high interest in the cultural contents industry, we could see that the investment merit increases slowly. In the future, the cultural content industry is expected to continue to evolve. The increase of investments value in the cultural content related businesses is much expectation.
자본시장에서 자산가격결정이론의 대부분은 투자자산의 기대수익률과 변동성이 시간의 흐름에 따라 일정한 것으로 가정하여 왔다. 그러나 최근의 연구 성과에 의하면 주식수익률의 변동성이 동분산이라기 보다는 이분산일 가능성이 높다는 것이다. 1982년 Engle에 의하여 개발된 자기회귀 조건부 이분산모형(ARCH)이 제시된 이래 ARCH형태의 모형개발이 계속 이루어져 왔다. 본 논문은 ARCH형태의 이분산모형 가운데서 EGARCH모형을 이용하여 위험프레미엄과 조건부 이분산과의 관계와 더불어 기대하지 않은 수익률변화와 변동성과의 관계를 규명하고자 노력하였다. 1980년에서 1994년까지의 주가자료를 전체기간과 세부기간(4기간)으로 분류하여 기술 통계량 분석을 행하고, 종합주가지수초과수익률, 동일 가치 가중지수초과수익률, 대형주 주가지수초과수익률, 소형주 주가지수초과수익률에 대하여 EGARCH모형 을 적용하여 실증분석 하였다. 그 결과 위험프레미엄과 조건부 이분산은 시간이 지남에 따라 일정한 관계를 보여주지 못하고 있어 투자자의 위험회피도(危險回避度)가 변화함을 보여주었다. 기대하지 않은 수익률변화와 변동성 관계에서는 기대하지 않은 음(陰)(-)의 주식수익률이 기대하지 않은 양(陽)(+)의 주식수익률보다 상대적으로 더 큰 변동성을 가져오는 것으로 보여 우리나라 주식시장에서 주식수익률의 변동성 정보의 비대칭 반응효과가 존재하는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.2
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pp.271-283
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2012
In this paper, we predicted the rise or the fall in eleven major industrial stock price indices unlike existing studies dealing with the prediction of KOSPI that combines all industries. We used as input variables not only domestic economic indices but also foreign economic indices including the U.S.A, Japan, China and Europe that have affected korean stock market. Numerical analysis through SAS E-miner showed above or below about 60% accuracy using the logistic regression and neural network model.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.278-281
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1998
This paper examines the mutlivariate nearest neighbor forecasting model which considers the volume traded as well as the stock price. The empirical results using the data from KOSPI indicate that the predictive power of the nearest neighbor model increases as the model becomes mutlivariate.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.388-390
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2006
본 논문은 종합주가지수, 코스닥 지수의 시계열 일간 데이터의 위상분석을 통해 시계열간의 연관성을 분석하였다. 시계열의 데이터는 비선형, 비정상이다. 따라서 위상성분의 정확한 추출을 위해서 전통적인 수학적 방법이 아닌 순간 위상값을 이용한 새로운 신호분석 방법을 사용하여 두 시계열의 연도별 위상차의 왜도와 첨도값을 기준으로 시계열의 상관특성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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