본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제15권6호
/
pp.825-835
/
2008
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
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 연구에서는 M&A동기 중 기업의 궁극적인 목표인 기업가치 극대화를 위한 목적으로 이루어진다는 가치극대화동기이론을 바탕으로 정기선 해운기업 간 M&A가 인수 합병기업 가치의 증대를 가져올 것이라는 가설을 설정하고 사건연구법 중 시장조정수익률모형을 활용하여 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 정기선 해운기업 간 M&A 사례를 조사하고, M&A가 인수 합병기업의 가치에 어떠한 영향을 미쳤는지 주가자료를 바탕으로 사건일을 M&A 공시일로, 사건기간을 M&A공시 전 후 30일간으로 정하여 단기성과를 분석하였다. 즉 공시 후 초과수익률이 이전에 비해 높은지를 검정하였으며, 누적수익률의 추이 조사를 통해 기업가치가 증가하였는지도 살펴보았다. 그 결과, 분석기간(-30, +30)동안 비정상수익률(AR)이 -1% ~ 1% 사이에 시현되고 있었으며, 누적초과수익률(CAR)은 지속적으로 상승하다 +24일에 최고를 기록한 후 소폭 하락하는 추이를 보였다. 이처럼 초과수익률의 분석에서는 어느 정도 기업가치가 상승하는 것으로 나타나 연구가설을 어느 정도 지지하고 있다. 하지만 정기선 해운기업의 M&A 후 시현된 초과수익률이 통계적으로 유의하지 않아 M&A가 인수 합병기업의 기업가치 증대에 영향을 미쳤는지에 대한 실증적 증거는 약한 것으로 나타났다. 이 연구에서 표본으로 하고 있는 정기선 해운기업 간의 M&A는 인수 합병기업이 해운시장에서 시장지배력을 높이고 글로벌네트워크를 한층 더 넓게 구축하며, 규모와 범위의 경제효과를 통해 비용절감 및 이윤창출 등의 효과를 얻고자하는 보다 장기적인 관점에서 이루어지는 경영전략으로 활용되고 있기 때문이기도 한 것으로 생각된다.
본 연구는 상장기업 311개 업체를 표본으로 하여 독립변수인 상장 이전 연구개발비에 대해 종속 변수인 상장 이후 기업 성과에 미치는 영향을 회귀분석을 통하여 실증 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, IPO 직전년도 연구개발비는 IPO 당해년도 기업 성과인 평균 시가총액/자산은 모든 모형에서 유의한 양(+)의 상관관계를 미치고 있고, 평균 주가에는 모든 모형에서 유의한 결과를 보이지 않았으나 양(+)의 결과를 보였다. 또한 연구개발비 지출에 대한 매출액과 주당 순 자산의 변화는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, IPO 이전 3년 평균 연구개발비에 대한 IPO 당해포함 이후 3년 평균 기업성과는 평균시가 총액/자산에는 모든 모형에서 유의한 양(+)의 결과를 보였다. 평균 주가에 자산화 된 연구개발비에 따른 평균 주가 변동은 유의한 양(+)의 결과를 보였고 비용 화된 연구개발비의 경우는 유의한 음(-)의 영향을 미치고 있다. 이러한 결과는 기업들의 연구개발비에 따른 신호효과(singnal effect)로 인한 주가에 미치는 영향은 단기 혹은 중장기(3-5년)에 긍정적으로 나타나는 것으로 추정되나 원초적으로 기술 수준이 낮은 벤처 및 일반기업 등은 연구개발비가 기업성과에 단기적으로 수익성 제고에 부정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다.
본 연구는 2010년 1월 4일부터 2022년 10월 31일까지의 일별 자료를 기반으로 Copula-CoVaR 방법을 통해 해운선사 주가에 미치는 BDI의 위험 전이효과를 분석하였다. 주요 실증분석 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 결과에 따르면, BDI와 해운선사 주가 사이는 약한 의존성이 존재하는 것으로 나타났으며, PAN, KOR, YEN은 동적 Student-t copula가 가장 적합한 모형으로 선정되었으며, HMM은 rotated Gumbel copula, KSS는 Gumbel copula가 선정되었다. 둘째, CoVaR의 결과에서, 모든 해운선사에서 상·하방 CoVaR가 상·하방 VaR과 크게 다르다는 것을 확인하였다. BDI가 해운선사에 상당한 위험 전이효과가 있다는 것을 의미한다. 또한 위험 전이효과는 일반적으로 하방 위험이 상방 위험보다 낮으므로, 하방과 상방 위험 전이효과는 비대칭적인 것으로 나타났다. 따라서 정책입안자들은 BDI 충격으로 인한 체계적인 위험을 방지하기 위해 외부 위험 감독을 강화하고, 국내 여건에 맞는 차별화된 정책을 수립해야한다. 그리고 투자자들은 BDI 변동으로 인한 외부 위험을 투자 결정에 반영하고 위험을 피하기 위해 최적의 투자 포트폴리오를 구성해야 한다. 한편, 투자자들은 투자를 결정할 때 상·하방 위험의 비대칭적 특성을 고려하여 투자 포트폴리오를 조정해야 할 것을 제안한다.
주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.
국내증시는 1992년 1월 자본시장이 개방되고, 외국 자본의 비율이 꾸준히 증가하여 2022년 현재 국내 시장의 30%를 차지하고 있다. 따라서 국내 증시는 국내의 이슈보다는 외국의 이슈에 더 많은 영향을 받고 있다. 외국자본의 매매 동향은 환율변동과 유사한 흐름을 보이고 있다. 환율이 외국자본의 매매에 미치는 영향을 피어슨 상관관계를 이용하여 분석하고, 환율변동에 따른 투자전략을 마련하고 거시경제지표 중 하나인 환율의 변동을 미리 예측하여 선제적으로 주식투자에 활용할 수 있다면 높은 수익률을 기대할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 환율과 외국자본의 매매 패턴을 비교 분석하여 국내증시 전반에 영향을 미치는 중요한 요인인 환율에 따른 외국인 변수를 예측하여 매수와 매매의 타이밍을 판단하여 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 진행하였다.
본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.
This study Investigates the short and long-run dynamic relationships between the domestic and U.S. stock markets for the period of declining stock prices. It Is well known that the domestic stock market variations are largely caused by the U.S. stock market movements. Multivariate causal tty test Is utilized to examine the lead-lag relationships among four stock prices of KOSPI and KOSDAQ In the domestic part and DOWJONES and NASDAQ In the U.S. part. When the stock prices tend to decrease In the long run, It Is found that both KOSPI and KOSDAQ have closer relations with NASDAQ than DOWJONES. When both of domestic stock markets are severely fluctuate, bidirectional causal relationships appear to exist between NASDAQ and each of KOSPI and KOSDAQ. On the other hand. when the domestic stock markets are relatively stable, unidirectional causality Is found to exist between NASDAQ and each of KOSPI and KOSDAQ. which is explicitly validated by the analysis of variance decomposition.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.