• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.337-364
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• 1999

본 연구에서는 국내 주가지수선물시장과 현물시상간의 일중 가격 및 가격변동성의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 동적관련성을 살펴보고자 하였다. 먼저, 상관관계분석의 결과는 KOSPI 200 주가지수선물수익률과 현물수익률, 그리고 주가지수선물수익률자승과 현물수익률 자승간에 유의한 교차상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 수익률의 선-후행관계를 살펴보기 위한 주가지수선물수익률의 시차변수들과 현물수익률간의 다중회귀분석의 결과는 주가지수선물수익률이 현물수익률을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 현물수익률에 존재할 수 있는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 비록 그 강도가 약하기는 하지만 여전하였다. 다음으로, 수익률 변동성의 선-후행관계를 살펴보기 위해 Grammatikos-Saunders (1986)가 제시한 무조건부 변동성의 추정치인 로그수익률자승을 사용하여 분석한 결과 주가지수선물수익률의 변동성이 현물수익률의 변동성을 약 10분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 동일하였다. 또한, Nelson(1991)의 EGARCH모형을 사용하여 수익률의 변동성을 추정한 후 이를 갖고 분석한 결과, 특히 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에는 주가지수선물시장과 현물시장의 수익률 변동성간에 선-후행관계가 존재한다는 것을 부정할 수 없었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.263-297
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• 1998

본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.199-216
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• 2005

본 연구에서는 한국을 포함한 4개국의 주식시장을 대상으로 주식시장에 도달하는 정보의 유형 즉, 정보가 나쁜 뉴스(bad news)이냐 또는 좋은 뉴스(good news)이냐에 따라 주가변동성에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 주가변동성은 투자위험을 나타내는 것으로 위험프리미엄(risk premium)과 관련이 있으며, 주가변동성이 높을수록 위험프리미엄이 커져서 기대수익률이 높아지게 된다. 따라서 주가변동성에 관한 연구는 자산가격결정 등 투자자산 관리에 있어서 매우 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 실증분석결과에 의하면 전체기간(1991년~2004년)에서 4개국 모두 예상하지 못한 음(-)의 수익률이 예상하지 못한 양(+)의 수익률보다 주가의 변동성을 더욱 증가시킨 것으로 나타났다. 그리고 그 반응 정도의 크기는 한국이 가장 낮게 나타나고 있다. 즉 주식수익률의 정보의 비대칭성은 4개국 모두 볼 수 있으며, 이중 한국에서 정보의 비대칭성이 가장 약하다는 결과로 해석할 수 있다. 본 연구의 이러한 분석결과는 4개국 모두 주식시장에서 정보유형에 따른 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재한다는 것을 실증적으로 보여주는 것이다. 또한 두 개의 하위기간(IMF 전후기간)에서도 주가변동성의 비대칭적 반응이 존재하는 것으로 나타났으며, 특이한 점은 주가변동성의 비대칭적 반응을 나타내는 계수값이 한국, 일본, 홍콩 등 아시아 국가들은 IMF 이후기간에서 감소하는(특히 한국의 경우 대폭 감소함) 반면, 미국의 경우에는 대폭 증가하였다. 이는 아시아권의 경우 금융위기를 겪으면서 투자자들이 나쁜 뉴스에 대해 다소 둔감하게 된 결과인 것으로 해석할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.95-120
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• 1995

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.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.79-99
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• 1996

본 논문의 목적은 한국증권시장에서 주가의 상하한 제한폭이 얼마수준에서 적정한가를 실증적으로 분석하는 것이다. 이 분석을 하기 위해서 주가제한폭이 늘어남에 따라 주가변동성이 얼마나 늘어나는가에 대한 민감도 분석을 하여야 하는데 이를 위해 먼저 주가제한폭하에서의 주가변동성에 대한 공식을 도출하였다. 이 공식에 따르면 주가변동성은 주가제한폭이 존재하지 않을 경우의 고유의 주가변동성과 기대수익률과 그리고 주가제한폭의 함수이다. 이 공식을 이용하여서, 유동성을 아주 적게 저해하면서 비정상적인 주가폭락 및 주가폭등을 조기에 제어할 수 있는 가능한 한 낮은 주가제한 폭으로 15%가 적합하다는 결론을 얻었다.

• Management & Information Systems Review
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• v.33 no.5
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• pp.249-260
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• 2014

This paper explores the relationship between firm-specific volatility and some firm characteristics such as size, the market-to-book ratio of equity, PER, PBR, PCR, PSR and turnover in KOSDAQ market. In addition, I investigate whether portfolios with difference to realized range-based volatility and firm-specific volatility have different investment performance using CAPM and FF-3 factor model. The main findings of this study can be summarized as follows. First, firm-specific volatility have mostly positive relationship between firm-specific volatility and some firm characteristics. Second, this study found that realized range-based volatility and firm-specific volatility are positively related to expected return. It means that portfolios with high idiosyncratic volatility have significantly higher expected return than portfolios with low firm-specific volatility.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.6 no.1
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• pp.203-221
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• 2000

본 연구는 선진국들의 주가변동이 우리나라 증시에 미치는 영향, 아시아 각국과 우리나라 주가변동의 상관관계, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 상관관계의 시계열적 안정성, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 전이의 방향 및 시차에 관하여 분석 하였다. 우리나라 증시 개방시점을 전후하여 1981년 1월$\sim$1991년 12월을 제1기간, 1992년 1월$\sim$1999년 8월을 제2기간으로 한 각국 주가지수의 월별수익률과 1999년 1월 4일$\sim$1999년 8월 24일 기간중 각국 주가지수의 일별수익률을 자료로 상관분석과 회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 증시에 영향을 미친 선진국으로는 제1기간중에는 영국, 일본, 미국의 순이며, 제2기간중에는 전적으로 일본과의 상관관계가 높게 나타났다. 특히 일본과의 상관관계는 제1기간보다도 제2기간중에 더욱 상승하였다. 또한 선진국들 간에는 독일, 영국, 프랑스 3국간 주가변동의 상관관계가 높게 나타났다. 둘째, 아시아 각국과 우리나라의 상관관계분석에서는 태국, 인도네시아, 말레이시아와는 상관관계가 높게 나타났으나, 대만, 싱가폴과는 상관관계가 비교적 낮게 나타났다. 그리고 아시아 각국간에는 홍콩, 말레이시아, 태국, 인도네시아 국가들의 상호간 상관관계가 높게 나타났다. 셋째, 상관관계의 시계열 안정성에 관한 분석에서는 1995년 이전까지는 전체적으로 우리나라와 각국간 주가변동의 상관관계가 낮거나 국가별로 매우 불안정한 상태를 나타내고 있으나, 1996년 이후부터는 상관관계가 점점 높아지는 추세에서 1998년도에만 우리나라의 IMF충격으로 인하여 일부국가들과의 상관관계가 일시적으로 낮아진 상태를 보이고 있다. 개별국가별로는 우리나라와 일본과의 상관관계가 지속적으로 높아지고 있으며 태국, 인도네시아와는 IMF사태이후 크게 높아진 것으로 나타났다. 넷째, 주가변동방향 및 시차분석에서는 미국, 영국, 독일의 주가변동이 1일의 시차를 두고 우리나라에 영향을 미치고 있으며, 일본을 비롯한 동남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.1
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• pp.97-123
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• 1993

본 연구는 소속부 변경이 주가, 주가변동성 및 유동성에 미치는 영향을 최근 7년간의 표본을 이용하여 실증분석하였다. 이는 소속부 변경이 주식시장에 미치는 영향에 관한 최초의 연구로 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 시장 제1부로의 승격은 변경일 이전에 통계적으로 유의적인 양의 초과수익률을 야기시키며, 시장 제2부로의 탈락은 통계적으로는 비유의적이나 음의 초과수익률을 가져온다. 둘째, 소속부 변경 일을 전후로 한 주가변동성은 ARCH 및 GARCH 모형에 의해 설명될 수 있으며, 변경일 이전에 주가변동성은 증가하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 세째, 유동성 측면에서는 시장 제1부 승격과 시장 제2부 탈락의 모든 경우에 있어서 변경전보다 변경후에 거래량이 감소함을 발견 하였다.

• Korean Business Review
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• v.16
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• pp.43-60
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• 2003

There are several stylized facts concerning stock return volatility. First, it is persistent, so an increase in current volatility lasts for many periods. Second, stock volatility increases after stock prices fall. Third, stock volatility is related to macroeconomic volatility, recessions, and banking crises. On the other hand, there are many competing parametric models to represent conditional heteroskedasticity of stock returns. For this article, I adopt the strategy followed by French, Schwert, and Stambaugh(1987) and Schwert(l989, 1990). The models in this article provide a more structured analysis of the time-series properties of stock market volatility. Briefly, these models remove autoregressive and seasonal effects from daily returns to estimate unexpected returns. Then the absolute values of the unexpected returns are used in an autoregressive model to predict stock volatility.