본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 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 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
본 연구에서는 비모수적 분위수 인과관계 검정 방법을 이용하여 국제유가의 변동이 산업별 주가의 움직임에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 본 연구의 분석 대상은 1998년 1월부터 2021년 4월까지 WTI 가격, KOSPI 지수 및 18개 산업별 주가지수의 주별 데이터이다. 비모수 분위수 인과 검정 결과에서 유가 변화가 KOSPI 지수에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 지수에 포함된 여러 산업의 주가 반응이 서로 다르기 때문이라고 생각된다. 유가 변화에 대한 산업별 주가지수의 반응을 살펴보면, 주식 수익률을 0.1분위부터 0.9분위까지 0.05단위로 나눈 인과관계 결과에서 전체 18개 산업 중 섬유의복, 종이목재, 의약품 등을 포함한 9개 산업에서 인과성이 유의하게 나타났으며, 나머지 9개 산업에서는 유가와의 인과성을 보이지 않았다. 이 산업들 중 세 분위 이상에 걸쳐 연속적으로 인과성이 나타난 산업은 의약품과 통신업(0.45분위 ~ 0.85분위), 섬유의복(0.15분위 ~ 0.45분위), 건설업(0.5분위 ~ 0.6분위) 등 4개 산업으로 인과성이 나타난 구간은 업종마다 차이가 있다. 검정결과를 통해 유가의 변화에 대한 주가 반응에는 산업별로 큰 차이가 있었고, 한 산업에서도 시장 상황에 따라 다르게 나타남을 알 수 있다. 이것은 유가 변화 시기에 투자자들은 포트폴리오를 산업별로 재조정할 필요가 있음을 보여준다. 또한, 정부의 산업정책과 고용정책 등 거시경제정책도 유가 변화 영향이 산업별, 시장 상황별로 차이나는 점을 충분히 고려하여 운영되어야 할 것이다.
Stock market volatility largely depends on firms' value and growth opportunities. However, with the globalization of world economy, the effect of the synchronization in major countries is gaining its importance. Also, domestically, the business cycle and cash market of the country are additional factors needed to be considered. The main purpose of this research is to attest the application and usefulness of System Dynamics as a general stock market forecasting tool. Throughout this research, System Dynamics suggests a conceptual model for forecasting a KOSPI(Korea Composite Stock Price Index), taking the factors of the composite stock price indexes in traditional researches. In conclusion of this research, System Dynamics was proved to bean appropriate model for forecasting the volatility and direction of a stock market as a whole. With its timely adaptability, System Dynamic overcomes the limit of traditional statistic models.
본 논문에서는 비선형 시계열 자료를 이용한 Quasi-Score 추정함수를 정의하고 Quasi-Score 추정함수로부터 얻은 추정량의 극한분포를 제시한다. 그리고 금융외환시장의 불확실성을 나타내는 환율, 금리, 주가지수 등의 연관성에 관한 시계열 모형을 수립하고 Quasi 우도추정법을 이용하여 모수추정을 실시한다.
본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.
한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.
본 연구에서는 한국주식시장의 대표적 주가지수인 KOSPI 200 진입기업과 제외기업의 주가 행태에 어떤 변화가 있는지를 분석하였다. 1994년 6월 이후부터 1999년 정기변경때까지의 기간에 KOSPI 200에 새로 진입한 종목과 제외된 종목을 검증표본으로 하고 이와 유사한 특성을 가지는 기업들을 대응표본으로 삼아 두 집단간에 나타나는 비정상수익률 및 누적비정상수익률의 특성과 비정상수익률과 비정상거래량간의 관계를 비교 분석하였다. 사건일의 비정상수익률과 사건기간동안의 누적비정상수익룰에 대한 분석결과는 KOSPI 200에 새로 포함되거나 제외되는 종목의 주가행태에 뚜렷한 변화가 있다는 결과를 보여주지는 못하고 있다. 그러나 일부 표본의 분석결과는 KOSPI 200에 새로 진입하거나 제외되는 정보가 공시일 이전에 시장에 반영되는 모습을 보여주며, 외환위기 이후기간에 발생한 정기변경진입종목에 나타난 주가행태 변화와 주가변동과 거래량 변동간의 관계는 일부 가격압박가설로 설명될 수 있음을 보여준다. 그러나 본 연구의 분석결과는 지수 신규편입 종목들이 펀드에 신규로 편입되는 과정에서 거래량이 증가해 초과수익이 발생한다는 기존의 가격압박가설의 내용을 충분히 지지하지는 못하고 있다.
본 연구는 물류관련 기업들의 주가 상승률과 변동성을 파악하고자 한다. 이를 위해 종합주가지수와 운수창고업지수, 코스닥지수와 운송업지수를 선정하여 지난 2000년 6월부터 2016년 10월까지 총 197개 동안의 월별자료를 이용하였다. 본 연구의 목적은 운수창고와 운수업의 주가지수 수익률을 산출하여 종합주가지수 및 코스닥지수와 비교 분석하여 물류산업의 발전 가능성과 향후 관련기업들의 투자 가치가 높은지를 판단하는데 있다. 이를 위해 각 지수의 기초통계량과 상관관계, 상승률동향 등을 다양하게 실증분석하고 운수창고와 운수업을 각 시장수익률과 비교하였다. 분석결과 지난 197개월 동안 운수창고와 운송업이 각 시장수익률보다 높은 수준으로 나타났다. 상관관계는 종합주가지수 경우 운수업 및 운수창고와 매우 높은 관계를 보였으나 코스닥지수와는 무관한 관계를 보여 서로 영향을 주지 않는 것으로 판단되었다. 운송업은 고위험 고수익을 나타내고 코스닥지수는 고위험 저수익 시장을 나타내고 있어 운송업이 상대적으로 효율적인 투자로 판단되었다. 향후 물류관련 산업의 발전 가능성과 운수창고 및 운송업이 시장수익률 대비 높은 상승률을 보일 것으로 기대하고 있어 새로운 투자대상으로 부각되기를 기대하고 있다.
디지털 경제를 맞이하여 대부분 자산을 부동산에 투자하고 있어 향후 부동산 가격에 많은 관심을 보이고 있다. 다양한 변수들이 주택 등 부동산 시장에 영향을 미치고 있다. 그 중 대표적으로 세대주와 생산가능인구, 금리, 주가지수 등 4가지 변수들을 선정하여 어느 변수가 서울아파트 가격에 얼마나 통계적으로 유의하게 영향을 미치는지 살펴보았다. 본 연구는 실증적으로 서울아파트가격의 결정모형을 구축하는데 목적이 있다. 분석결과 주가지수만 서울아파트와 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 세대주나 생산가능인구는 기존의 연구처럼 서울아파트와 방향성은 동일하지만 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 독립변수 중에서 서울아파트 가격의 결정요인으로 주가지수만 주요 변수로 선정되었다. 본 연구결과 향후 주택 등 부동산시장의 예측하기 위해서는 주식시장의 전망이 선행되어야 할 것이다.
본 연구는 게임 및 e-business 컨텐츠 등을 중심으로 한 디지털컨텐츠업종의 주가가 해외주식시장 모멘텀에 어떻게 반응하는지를 분석하였다 이를 위하여 디지털컨텐츠 관련 기업의 상장과 거래가 이루어진 1999년부터 최근에 이르는 기간 동안의 KOSDAQ시장 디지털컨텐츠업종 지수를 대상으로 미국 NASDAQ 지수 및 일본 NIKKEI225지수와의 주가동조화를 분석하였다. 분석 결과, 국내 KOSDAQ시장내 디지털컨텐츠업종의 시장가치가 미국 디지털 IT 관련기업 중심의 NASDAQ시장에 유의한 (+)의 관계로 동조하는 것이 확인되었다. 따라서 국내에서 디지털컨텐츠업을 영위하는 기업이라 할지라도 자신의 시장가치가 미국 NASDAQ 시장의 등락에 영향 받아 변동될 수 있음을 인지하여야 할 것이며, 나아가 그에 기초한 기업가치 관리를 행하는 것이 바람직할 것이다. 한편 일본의 대표적 주가지수인 NIKKEI225 지수와의 동조화 여부를 분석한 결과, 양자간의 유의한 인과관계는 발견되지 않았다. 이는 NIKKEI225 지수가 디지털 IT 기업을 중심으로 구성된 지수가 아님에 따른 결과로 이해되었으며, 따라서 일본시장과 관련한 디지털컨텐츠기업 시장가치 변동을 이해하는데 있어서는 NIKKEI225 지수 동향에만 의존하여서는 안 될 것이라는 시사점이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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