• 재무관리연구
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• 제25권3호
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• pp.111-130
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• 2008

이 논문은 분수공적분 개념을 이용하여 KOSPI200지수와 지수선물가격간에 장기균형관계가 있는지를 살펴보고 있다. 이것을 위해 로그변환 현 선물가격 각각의 분수차분계수를 주파수영역 (frequency domain)의 GPH 추정량을 구한 다음, 현 선물 회귀식의 추정을 통해 도출한 균형오차의 차분계수와 비교하였다. 이 방법은 전통적인 공적분방법에서 규명하지 못한 금융시계열자료의 통계적인 특성을 분석할 수 있는 장점이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정수차원의 차분구조모형에서는 공적분검정을 통한 장기균형관계의 증거를 찾기가 어려웠다. ADF 단위근 검정과 KPSS 정상성 검정에서 상반된 결과가 제시되어 두 시계열을 I(1)으로 확정하기가 불가능하였다. 둘째, GPH 추정량를 이용하여 차분계수를 추정한 결과, 두 시계열 모두 불안정한 장기기억구조를 가지는 것으로 식별되었고 균형오차는 정상적인(stationary) 장기기억구조를 가져 현 선물가격간에 분수공적분관계가 있는 것으로 파악되었다. 이 논문은 선물시장과 현물시장이 장기균형관계를 국내 선행연구에서 이용하지 않았던 분수공적분을 이용하여 분석했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 재무관리연구
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• 제12권1호
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• pp.109-127
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• 1995

본 연구는 일본주가지수선물시장에서의 증거금 변화와 선물시장행태와의 관계를 알아보았다. 선물 증거금의 조정은 선물 가격변동성에 통계적으로 유의적일 정도의 영향을 미치지는 않았다. 또한 증거금의 조정이 선물거래활동(futures trading activity)에 미치는 영향을 실증분석하였는데, 일관성 있는 영향을 주지 못하는 것으로 나왔다. 이 결과에 의하면 증거금 규제는 선물시장에서의 가격 변동성 및 선물거래 활동을 통제하기 위한 적절한 도구는 아니라는 것을 의미한다. 또한 본 연구는 선물증거금의 조정을 야기시키는 변수가 무엇인가를 알아보았는데, 일본 주가지수선물시장에서의 네번의 증거금 조정중 두번의 경우에만 가격변동성이 중요한 변수로 작용했다. 또한 놀랍게도 선물증거금의 수준은 선물거래활동의 증가함수라는 결과를 보였다. 보편적인 관점에 의하면, 선물거래활동가 활성화되면 즉, 거래량과 미청산약정고가 증가하면 유동성이 증가하여 위험이 감소하게 되고 이는 곧 증거금의 수준을 낮추게 된다. 그러나 일본의 경우는 이러한 관점과 정반대의 결과를 보였다. 이러한 재미있는 결과의 세부적인 분석을 위해, 본 연구는 일본 증거금 규제기관이 증거금의 수준을 결정하는데 있어서 어떤 기준이 있다면 그 기준을 적용하는데 일관성을 가지는지를 살펴보았는데, 분석 결과는 일본의 증거금 규제당국이 일관성을 가지지 못하는 것으로 나왔다.

• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.227-251
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• 2000

한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.

• 재무관리연구
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• 제25권2호
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• pp.165-190
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• 2008

선물 및 옵션의 만기결제와 관련된 정보비대칭 상황은 각 투자자 집단의 거래활동에 가시적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 가능성을 조사하기 위해서 본 연구는 만기일을 제외한 파생상품의 life cycle을 시간의 경과에 따라 3개의 구간으로 설정한 후, 각 투자자 유형의 거래활동이 각 구간별로 보이는 변화 패턴을 조사하였다. 조사된 KOSPI200 지수 파생상품시장의 투자자 유형별 거래행태는 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형을 통해서 해석되었다. 한편, 투자자 유형별로 KOSPI200 지수 파생상품의 만기결제와 관련된 정보우위성을 측정 및 비교함으로써 정보비대칭 정도 및 정보거래자의 확인(identification) 문제에 조금 더 접근할 수 있었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 투자자 집단의 거래활동은 KOSPI200 지수 파생상품의 life cycle에 따라 3가지 유형(ㄱ자형, L자형, U자형)의 패턴으로 요약된다. ㄱ자형은 만기일 이전 1주일 동안 거래활동을 축소하는 패턴이고, L자형은 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이고, U자형은 만기일 이전 1주일과 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이다. 둘째, 개인투자자는 파생상품 life cycle과 관련하여 대형주 종목군을 대상으로 ㄱ자형 거래패턴(선물만기 기준)과 U자형 거래패턴(옵션 단독만기 기준)을 보인다. 이러한 거래패턴은 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였다. 셋째, 파생상품 life cycle과 관련하여 외국인투자자의 거래행태는 부분적으로 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였으나, 기관투자자의 거래행태는 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 무관하였다. 우리나라 주식시장의 전체 거래규모에서 가장 큰 비중을 차지하는 개인투자자가 파생상품의 만기와 관련하여 전략적으로 유동성 거래를 수행한다는 점은 파생상품의 life cycle이 주식시장에 주기적으로 영향을 주는 중요한 경로임을 의미한다. 본 연구는 이러한 경로를 새로이 규명하였다는 점에서 의미를 가진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.49-57
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• 2021

최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.

• 무역학회지
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• 제48권4호
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• pp.189-208
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• 2023

본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 분석하였다. 본 논문은 2015년 2월 2일부터 2021년 12월 30일까지의 한국 탄소배출권 거래가격, WTI원유 선물가격, 코스피지수의 일별 자료를 이용하여 실증분석하였다. 우선, GARCH 모형을 사용하여 세 시장의 변동성에 대해 분석한 후, 이변량 DCC-GARCH 모형을 사용하여 세 시장 간의 동태적 조건부 상관관계를 연구하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 ETS시장이 주식시장보다 투자 수익률과 투자 위험도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 한국 ETS시장의 수익률 변동성이 외부 충격의 영향을 가장 많이 받고, 시장 자체의 변동성 정보로부터 받는 영향이 가장 작은 것으로 나타났다. 셋째, 한국 ETS시장이 WTI원유 선물시장보다 주식시장과의 상관관계의 지속성이 더 강한 것으로 나타났다. 본 논문은 한국 ETS시장, 에너지시장 및 주식시장 간의 상관관계를 분석하여 한국 ETS시장의 금융화 수준이 상당히 낮은 것을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제11권10호
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• pp.73-79
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• 2013

Purpose - This study examines the impact of oil price volatility on economic activities in Korea. The new millennium has seen a deregulation in the crude oil market, which invited immense capital inflow into Korea. It has also raised oil price levels and volatility. Drawing on the recent theoretical literature that emphasizes the role of volatility, this paper attends to the asymmetric changes in economic growth in response to the oil price movement. This study further examines several key macroeconomic variables, such as interest rate, production, and inflation. We come to the conclusion that oil price volatility can, in some part, explain the structural changes. Research design, data, and methodology - We use two methodological frameworks in this study. First, in regards to the oil price uncertainty, we use an Exponential-GARCH (Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity: EGARCH) model estimate to elucidate the asymmetric effect of oil price shock on the conditional oil price volatility. Second, along with the estimation of the conditional volatility by the EGARCH model, we use the estimates in a VECM (Vector Error Correction Model). The study thus examines the dynamic impacts of oil price volatility on industrial production, price levels, and monetary policy responses. We also approximate the monetary policy function by the yield of monetary stabilization bond. The data collected for the study ranges from 1990: M1 to 2013: M7. In the VECM analysis section, the time span is split into two sub-periods; one from 1990 to 1999, and another from 2000 to 2013, due to the U.S. CFTC (Commodity Futures Trading Commission) deregulation on the crude oil futures that became effective in 2000. This paper intends to probe the relationship between oil price uncertainty and macroeconomic variables since the structural change in the oil market became effective. Results and Conclusions - The dynamic impulse response functions obtained from the VECM show a prolonged dampening effect of oil price volatility shock on the industrial production across all sub-periods. We also find that inflation measured by CPI rises by one standard deviation shock in response to oil price uncertainty, and lasts for the ensuing period. In addition, the impulse response functions allude that South Korea practices an expansionary monetary policy in response to oil price shocks, which stems from oil price uncertainty. Moreover, a comparison of the results of the dynamic impulse response functions from the two sub-periods suggests that the dynamic relationships have strengthened since 2000. Specifically, the results are most drastic in terms of industrial production; the impact of oil price volatility shocks has more than doubled from the year 2000 onwards. These results again indicate that the relationships between crude oil price uncertainty and Korean macroeconomic activities have been strengthened since the year2000, which resulted in a structural change in the crude oil market due to the deregulation of the crude oil futures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.819-829
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• 2017

가격의 추세가 형성되면 그 방향으로 진행하려는 price momentum 현상은 여러 국가의 거의 모든 주식, 채권 및 통화 시장에서 관찰되고 있다. KOSPI200선물을 대상으로 거래량 패턴과 일중 price momentum을 분석하였다. KOSPI200선물에서 장이 열릴 때와 닫힐 때 거래량이 집중되는 U자형 거래량 패턴이 관찰되었다. 9시 10분의 가격 수익률이 9시 시초가 대비 양 (+)이면 매수, 음 (-)이면 매도 진입하여 종가에 청산하는 전략의 유효성을 확인함으로써 일중 price momentum 현상이 존재함을 확인하였다. 또한, 9시부터 9시 10분까지 수익률이 점점 증가되는 J자형 가격 패턴 경우는 그렇지 않은 패턴 경우보다 price momentum 현상이 더 강함을 분석하였다. J자형 가격 패턴 여부를 판단하는 방법으로 DTW 분석 방식을 사용하였다. DTW 분석은 일중 가격 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.