• 재무관리연구
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• 제26권4호
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• pp.191-234
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• 2009

주식시장에서의 수익률과 변동성 간의 역의 상관관계에 대하여는 이미 1980년대 이후부터 선진국 주식시장을 통해 많이 분석되어 왔다. 이는 예기치 않은 수익률의 음(-) 또는 양(+)의 충격이 변동성에 비대칭적으로 영향을 미치고 특히 음(-)의 충격 국면에서 변동성이 급격히 증가되어 과잉반응이 형성된다는 것으로 귀결된다. 그런데 이렇게 증가된 변동성이 거꾸로 수익률에 지속적인 음(-)의 영향력을 나타낸다고 하는 변동성 반응가설(Volatility Feedback Hypothesis)에 대하여는 아직까지 학계에서 일치된 검정결과를 보이지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이제까지 총체적인 연구가 되지 못하였던 14개 신흥국 주식시장을 대상으로 이러한 변동성반응가설 즉, 변동성의 수익률에 대한 지속적인 음(-)의 영향력 효과가 발견되는지에 대하여 세계공통의 위험요인(Global Risk Factors)과 개별국가 고유의 위험요인(Country-specific Risk Factors)으로 설명변수를 구분한 GJR-GARCH in Mean 모형을 사용하여 심층적인 검정을 시도하였다. 그 결과 신흥국 주식시장에서는 개별국가 고유의 위험요인보다는 세계공통의 위험요인이 보다 중요한 체계적인 설명요인으로 작용한다는 것이 입증되었고 나아가 이러한 위험요인들을 통제한 이후의 시변적 변동성도 수익률에 지속적으로 음(-)의 영향력을 미친다는 변동성 반응가설이 대상 14개국 중 12개국에서 지지되는 것으로 밝혀졌다. 즉, 신흥주식시장의 수익률 하락충격에서 형성된 변동성 증가는 투자자들의 위험 프리미엄 증가로 연결되고 이후 지속적인 수익률 하락압력으로 작용한다는 것이 입증되었다.

• 재무관리연구
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• 제26권3호
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• pp.199-226
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• 2009

본 논문은 우리나라 주식시장과 외환시장의 기대 수익률과 조건부 변동성간의 시계열적 관계를 2요인 자본자산가격결정모형(two-factor ICAPM)을 이용하여 실증 분석하였다. 주가와 환율의 조건부 분산은 GARCH 모형과 비대칭성을 반영한 GJR(1993) 모형으로 추정하였으며, 주가와 환율과의 조건부 공분산은 Bollerslev(1990)의 일정 상관관계(CCC) 모형과 Engle(2002)의 동태적 조건부상관관계(DCC) 모형을 이용하여 추정하였다. 실증 분석모형은 MGARCH-M 모형을 사용하였으며, 추정방법은 준최우추정법(QMLE)을 사용하였다. 실증 분석결과 외환위기 이후에 주식시장의 기대 수익률은 주가의 분산에 대해, 그리고 환율과의 공분산에 대해 유의한 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 그러나 외환시장에서 기대 수익률은 조건부 분산과 조건부 공분산에 대해 유의하지 않은 것으로 나타났다. 조건부 분산의 추정에서는 GJR 모형이 GARCH 모형에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. 그리고 DCC 모형이 CCC 모형에 비해 설명력이 더 높은 것으로 나타났다. 본 논문의 분석결과는 주식시장에서 환율 변동이 위험 요인으로 작용하고 있기 때문에 포트폴리오 구성이나 위험 관리 등에서 환율 변동을 고려할 필요가 있고, 변수들간의 상관관계는 시변하는 모형을 사용할 필요가 있음을 시사한다.

• 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.