• 재무관리논총
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• 제12권1호
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• pp.183-213
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• 2006

본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.169-176
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• 2019

최근 한국경제는 일본의 경제보복조치와 미국과 중국 간 무역전쟁, 한국은행의 0.25% 기준금리 인하, 한국의 경제성장률 전망치 수정으로 혼잡한 상황이다. 본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지이고, 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 정도를 분석하였다. 본 연구는 수치분석에서 상관계수와 회귀분석을, 모형분석에서 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response를 살펴보았다. 이를 통해 각 지수별 변동성과 동행성을 찾아보았다. 분석결과 종합주가지수는 매출실적과 국고채금리 순으로 높은 동행성과 변동률을 보인 반면 소비자물가지수와는 매우 낮은 상관관계를 보여 주었다. 앞으로 종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 받을 것으로 보여 꾸준한 관심이 필요해 보인다.

• 재무관리연구
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• 제17권2호
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• pp.125-141
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• 2000

이 논문에서는 비선형 마코브과정에 의하여 주가가 생성되며 비선형 마코브과정간에 공시운동이 존재하고 이 공시운동에 의하여 주가가 생성되고 있는지의 여부를 검토하는데 목적이 있다. 공시운동은 벡터시계열을 구성하고 있는 단일시계열들의 작용에 의하여 형성되는 관계이다. 종합주가지수를 비롯한 산업별 주가지수가 모두 41개인데 이 지수들의 수익률 시계열들이 비선형 마코브과정을 데이터 생성함수로하여 생성된다고 할 때 정상성 어고딕성이 성립하고 있는 지수수익률시계열이 있고 그렇지 않은 시계열도 있다. 종합주가지수와 대기업, 소기업은 정상적 어고딕 비선형 마코브과정을 따르고 있다. 비선형 마코브과정의 공시운동은 두 시계열간의 관계이다. 종합주가지수의 수익률 시계열과 각 산업주가지수의 수익률시계열간의 공시운동은 시장 1부, 시장 2부 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있지 않으며, 중기업 산업 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제15권2호
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• pp.279-337
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• 1998

이 논문에서는 주가가 확률과정, 즉 확률미분방정식에 의하여 생성되는가를 검정하고 주가의 운동법칙을 규명한다. 일별종합주가지수가 양수의 완전시계열상관을 갖고 있으며, 더욱이 3년 정도의 시차까지 의미있는 시계열상관을 갖고 있음이 발견되었다. 수익률과 가격변화의 시계열상관도 존재하고 시계열은 정상성(定常性)을 갖고 있다. 마팅게일에 의하여 주가가 생성되고있지 않음이 밝혀졌다. 한국증권거래소에서 계산하고 있는 일별 종합주가지수를 포함한 41개 산업별 지수를 사용하여 자본시장의 운동법칙을 규명하기 위하여 가장 많이 이용하고 있는 세개의 확률미분방정식을 검정하였다. 각 주가지수들이 온스타인 울렌벡 브라운 운동과정과 평균회귀과정을 따르지 않고 있다는 것이 발견되었다. 그러나 주가가 편류를 갖는 일반 기하 브라운 운동과정에 의하여 생성되고 있음이 검정을 통하여 확인되었다. 평균회귀과정에 의하여 주가가 생성되지 않는다는 발견은 의외라 할 수 있다. 주가가 온스타인 울렌벡 과정을 따르지 않는다는 것은 주가가 제 1계 정상적 자기회귀과정이 아니라는 것을 의미한다. 일별종합주가지수는 제 4계 자기회귀과정에 의하여 생성된다. 가격변화와 수익률의 생성함수는 제 4계 자기회귀과정이다. 종합주가지수의 제 1계 시계열상관계수는 1이다. 상당히 큰 시차를 갖을 때까지 시계열상관이 대략적으로 1을 유지하고 있다. 따라서 지수가 마팅게일을 따르고 있지 않다. 이 점은 가격변화와 수익률에 있어서도 유사하다. 가격변화, 수익률, 대수수익률의 제 1계 시계열상관이 0.1로 유의적이다. 따라서 수익도 마팅게일 과정을 따르고 있지 않다. 증권가격은 세 번에 걸쳐 구조의 번화가 발생하였다. 구조의 변화가 발생할 때마다 평균가격이 상승하였다. 이와 같은 현상은 장기적 기대가격이 미지일 가능성이 배제되지 않는다. 단기적 기대 주가가 알려진 반면 장기적 기대 주가가 미지라면 평균회귀과정은 장기적 기대주가로 회귀하고 있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.

• 재무관리논총
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• 제12권1호
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• pp.1-17
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• 2006

쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.

• 재무관리연구
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• 제19권1호
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• pp.1-32
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• 2002

한국 종합주가지수는 한국증권거래소에 상장된 모든 기업들의 가치 가중치에 의한 포트폴리오의 가격의 시계열이라고 할 수 있다. 따라서 이 지수는 한국 경제의 현재의 활동과 미래의 활동에 대한 예상의 총합의 반영 또는 표상을 표현하는 정보라 할 수 있다. 본 논문에서는 시차변수가 독립변수로 도입될 수도 있으며, 시차변수가 아닌 변수가 독립변수로 도입되는 것이 허용되는 회귀모형을 통하여 구조변화의 회수와 구조변환점을 검정할 수 있는 통계량과 이 통계량의 확률분포를 분석하고 한국 종합주가지수에 적용하여 한국 종합주가 지수의 일별수익률에 구조변화가 발생하였는지의 여부와 발생했다면 발생회수와 변환점들을 발견하는데 그 목적이 있다. 한국 종합주가지수의 일별수익률은 분산의 변화 그리고 평균 및 분산의 동시변화가 1997년 9월 27일에 발생하였다. 자기회귀모형에 의할 때 증권시장의 구조변화는 1999년 11월 16일에 이루어졌다. 평균과 분산의 변화가 일어나 구조변화의 단계를 시작하고 구조변화에 알맞는 환경조성에 2년이 소요된 후에 1999년 11월 16일에 구조변화가 정착되었다. 정착이 이루어진 후에야 비로서 이 두 기간은 서로 다른 경제구조와 증권시장구조가 이루어지고 이에 입각하여 시장의 새로운 운동법칙이 전개되고 있다고 할 수 있을 것이다.

• 재무관리논총
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• 제13권1호
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• pp.1-17
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• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• 재무관리연구
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• 제10권2호
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• pp.239-262
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• 1993

본 연구에서는 한국 주식시장에서의 주가결정과정에 비합리적인 요소가 내포되어 있는지의 여부를 정가하기 위하여 Fama-French(1988)의 검증방법론을 이용하여 한국종합주가지수, 자본금규모별 주가지수, 산업 별 주가지수, 그리고 한경다우지수 등을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 주가의 평균회귀과정(mean-reverting process)이 주식수익률들간의 음의 자기상관관계를 유발한다는 관찰에서 출발한 본 연구는 미국에서의 실증분석 결과와는 판이하게 주식수익률들이 2년까지의 수익률계산기간(return horizon)에서 지속적인 양의 자기 상관을 갖고 있음을 발견하였다. 본 연구에서 발견된 실증분식결과는 대상주가지수에 관계없이 일관성있는 패턴을 유지하고 있는데, 이는 Fama-French(1988)의 결과에 정면으로 배치된다. 따라서 본 연구에서의 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 경우 주가에 비합리적인 평균회귀요소(mean-reverting components)가 포함되어 있다는 가설을 지지하지 않는 것으로 해석 될 수 있을 것이다. 물론, 이것이 반드시 우리 주식 시장에서의 주가결정이 합리적으로 이루어진다는 것을 의미하지는 않으며, 단지 본 연구에서 주장되고 있는 것은 우리 주식시장에서의 주가결정과정을 랜덤웍과 평균회귀과정의 합성 혹은 평균회귀과정 그 자체로 모형화하려는 시도는 실증적 증거에 뿌리를 두고 있지 않다는

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.320-322
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• 2000

본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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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.