• 재무관리연구
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• 제13권1호
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• pp.341-357
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• 1996

Some empirical studies have shown that asset prices respond to announcements of economic news, however, others also have found little evidence. This study assesses how market participants of the S&P 500 Index Futures reacted to the U.S. economic news announcements. For this purpose, using a GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model, we use several U.S. news variables, its each surprise component and interest rates. We find that some economic news variables affected significantly on the S&P 500 Index Futures. In other words, we find that weekend variable, lagged volatility, and surprise component of trade deficit increased level of volatility. However, interest rate, M1, unemployment announcements caused the variance of the S&P 500 Index Futures to reduce, and each of the surprise component of M1 and trade deficit increased it. The result suggests that resolution of uncertainty, through economic news announcement, while, in some cases, causes market participants to reduce their forecast of volatility, a large difference between the market's forecast and the realization of the series causes the volatility to increase.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제9권3호
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• pp.5-9
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• 2019

Purpose - This paper examines whether fiscal and monetary expansion would affect output in Australia. Research design, data, and methodology - An extended IS-LM model which describes the equilibrium in the goods market and the money market is applied. The real effective exchange rate and the real stock price are included in order to determine whether there may be any substitution or wealth effect. The sample consists of Annual data ranging from 1990 to 2018. The GARCH process is used in empirical work to correct for potential autoregressive conditional heteroscedasticity. Results - Expansionary fiscal policy reduces output; whereas, expansionary monetary policy raises output. In addition, real appreciation of the Australian dollar, a lower U.S. interest rate, a higher real stock price or a lower expected inflation would increase output. The finding that expansionary fiscal policy has a negative impact on real GDP suggests that the negative crowding-out effect on private spending dominates the positive impact. Conclusions - Fiscal prudence needs to be pursued. Real depreciation of the Australian dollar hurts output. Monetary tightening in the U.S. generates a negative effect on Australia's output. A healthy stock market is conducive to economic growth as higher stock prices tend to result in the wealth and other positive effects, increasing consumption and business spending.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.297-308
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• 2020

본 논문에서는 고빈도 함수적 ARCH 모형을 소개하고 근사모형으로써 다변량 변동성 모형을 고려하였다. 이를 기반으로 함수형 변동성 분석에서 중요한 요소인 일중 로그 수익률의 적절한 시간 간격을 찾아보았다. 또한 함수적 ARCH 모형에서 l-시차 후 변동성 예측식을 제시하고 고빈도 KOSPI 자료에 적합하여 예시하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.913-921
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• 2021

The objective of the study is to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia stock market. The study relied on the data of the daily closing stock market price index Tadawul All Share Index (TASI), and the number of daily cases infected with COVID-19 during the period from March 15, 2020, to August 10, 2020. The study employs the Vector Auto-Regressive (VAR) model, the Impulse Response Function (IRF) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) models. The results of the correlation matrix and the Impulse Response Function (IRF) show that stock market returns responded negatively to the growth in COVID-19 infected cases during the pandemic. The results of ARCH model confirmed the negative impact of COVID-19 pandemic on KSA stock market returns. The results also showed that the negative market reaction was strong during the early days of the COVID-19 pandemic. The study concluded that stock market in KSA responded quickly to the COVID-19 pandemic; the response varies over time according to the stage of the pandemic. However, the Saudi government's response time and size of the stimulus package have played an important role in alleviating the impacts of the COVID-19 pandemic on Saudi Arabia Stock Market.

• Wind and Structures
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• 제31권3호
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• pp.269-285
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• 2020

The statistical characteristics of typhoon wind speed records tend to have a considerable time-varying trend; thus, the stationary wind model may not be appropriate to estimate the wind characteristics of typhoon events. Several nonstationary wind speed models have been proposed by pioneers to characterize wind characteristics more accurately, but comparative studies on the applicability of the different wind models are still lacking. In this study, three landfall typhoons, Ampil, Jongdari, and Rumbia, recorded by ultrasonic anemometers atop the Shanghai World Financial Center (SWFC), are used for the comparative analysis of stationary and nonstationary wind characteristics. The time-varying mean is extracted with the discrete wavelet transform (DWT) method, and the time-varying standard deviation is calculated by the autoregressive moving average generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (ARMA-GARCH) model. After extracting the time-varying trend, the longitudinal wind characteristics, e.g., the probability distribution, power spectral density (PSD), turbulence integral scale, turbulence intensity, gust factor, and peak factor, are comparatively analyzed based on the stationary wind speed model, time-varying mean wind speed model and time-varying standard deviation wind speed model. The comparative analysis of the different wind models emphasizes the significance of the nonstationary considerations in typhoon events. The time-varying standard deviation model can better identify the similarities among the different typhoons and appropriately describe the nonstationary wind characteristics of the typhoons.

• 국제지역연구
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• 제20권1호
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• pp.3-22
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• 2016

본 연구에서는 1995년부터 1월에서 2015년 10월까지의 5,323개 일별자료로 다변량 GARCH BEKK모형을 이용하여 금리, 환율, 주가 상호간 충격전이효과를 분석하였다. 전체표본기간에서의 변동성 충격전이를 분석한 결과로는 우선 대칭모형상으로 금리변동의 충격은 주가에만 충격을 주었고 환율변동의 충격은 다른 두 변수들에 별다른 영향을 미치지 못하였는데 주가변동은 금리와 환율 모두에 유의미한 충격을 주는 것이 확인되었다. 비대칭모형상으로는 금리의 상승충격은 환율에만, 환율의 상승충격은 금리에만 상호간 유의미한 영향을 미쳤고 주가의 하락충격은 환율에만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 외환위기국면 소표본기간에서는 비대칭모형에서 금리의 상승충격이 환율과 주가에 영향을 미쳤고 주가의 하락충격은 환율에만 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 글로벌 금융위기국면 소표본기간의 비대칭모형에서는 주가의 하락충격만이 금리에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 종합하면 한국의 주식시장 변동충격은 나머지 두 변수에 유의미하게 영향을 미쳤고 금리의 충격은 시기별로 주가와 환율에 영향을 미쳤으나 환율의 충격은 전체적으로 그리 크지 않게 나타남으로써 주식시장의 안정화 유도책이 시장변수의 충격을 완화시키기 위한 선결과제임이 입증되었다.

• 산학경영연구
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• 제12권
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• pp.119-138
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• 1999

본 연구는 정보흐름과 의견차이가 우리나라 주식시장과 KOSPI 200 선물시장의 거래량결정에 어떻게 복합적으로 영향을 미치는가에 관한 실증적 연구이다. 본 연구에서는 우리나라 선물시장 개장일인 1996년 5월 3일에서 1997년 9월 11일까지의 3개월물 선물의 종가 및 거래량, 동일 기간동안의 주식시장 932개 개별종목 종가 및 거래량, 동일 기간의 선물 미결제계약수와 대주잔고 일별자료를 이용하여 실증에 적합한 분석기법들을 사용하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보흐름이 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 우리나라에서는 시장전반적 정보보다는 기업특수적 정보에 의해 거래가 많이 이루어지는 것이 특이하다. 둘째, 선물시장의 경우는 미결제계약수 변동이, 주식시장의 경우에는 대주잔고의 변동이 각 시장의 거래량을 결정하는 요인으로 상호 비교되었다. 이러한 분석 결과는 거래자들의 의견차이가 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것을 의미한다. 셋째, 주식 및 선물 거래량의 요일효과가 분명하게 나타나고 있으며 이러한 현상은 거래시간이 짧은 토요일에 더욱 두드러지게 나타났다. 넷째, 선물시장의 경우, 만기일이 가까울수록 거래량이 증가하는 현상 즉, 만기효과도 뚜렷히 나타나고 있다. 다섯째, 주식과 선물 거래량에 있어서도 시간의존적 이분산성을 보이는 ARCH효과가 분명히 존재함을 확인 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.