본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 우리나라의 대표적인 상장지수펀드인 KODEX 레버리지와 KODEX 인버스가 KOSPI200 지수에 대해 가격발견의 역할과 이들 간에 동태적 상호의존성을 알아보기 위해 벡타오차수정모형을 이용하여 분석하고자 한다. 실증분석을 위해 2018년 4월 10일부터 2018년 7월 10일까지의 KODEX 레버리지, KODEX 인버스, KOSPI200 지수의 1분 데이터가 사용되었다. 실증분석에 대한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, KODEX 레버리지와 KOSPI200 지수 간에는 KODEX 레버리지가 가격발견에 있어서 우월한 역할을 한다는 증거를 발견하였다. 또한 KODEX 인버스와 KOSPI200 지수 간에는 앞의 결과와는 다르게 KOSPI200 지수가 가격발견에 대해 우위에 있는 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI200 지수는 KODEX 레버리지에 대에 상대적으로 강한 의존성을 가지는 것으로 나타났고, 이것은 KODEX 레버리지 지수가 KOSPI200 지수에 비해 가격발견에 있어서 우월한 역할을 수행한다는 것과 일관성을 가지는 결과라고 볼 수 있다. 한편 KOSPI200 지수는 KODEX 인버스 지수에 대해 의존성이 존재한다고 할 수 있으나 KODEX 레버리지 지수보다는 약한 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 자본시장에 참여하는 투자자들에게 투자의사결정에 있어서 유용한 정보가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 토픽 모델링과 장단기 기억(LSTM) 신경망을 결합하여 한국 종합주가지수(KOSPI) 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 이용해 금융 뉴스 데이터에서 금리 인상 및 인하와 관련된 10개의 주요 주제를 추출하고, 추출된 주제를 과거 KOSPI 지수와 함께 LSTM 모델에 입력하여 KOSPI 지수를 예측하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 과거 KOSPI 지수를 LSTM 모델에 입력하여 시계열 예측 방법과 뉴스 데이터를 입력하여 토픽 모델링하는 방법을 결합하여 KOSPI 지수를 예측하는 특성을 가진다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위해, 본 논문에서는 LSTM의 입력 데이터의 종류에 따라 4개의 모델(LSTM_K 모델, LSTM_KNS 모델, LDA_K 모델, LDA_KNS 모델)을 설계하고 각 모델의 예측 성능을 제시하였다. 예측 성능을 비교한 결과, 금융 뉴스 주제 데이터와 과거 KOSPI 지수 데이터를 입력으로 하는 LSTM 모델(LDA_K 모델)이 가장 낮은 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록하여 가장 좋은 예측 성능을 보였다.
본 연구는 KOSPI 200 주가지수선물이 현물시장의 유동성 및 변동성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 1996년 5월 3일 주가지수선물의 도입 전 후 각각 6개월간의 일중 매수 매도호가, 일중 최고가, 최저가, 종가, 거래량에 대한 109개 기업의 패널자료(panel data)를 일반화최소승자(GLS) 방법에 의하여 시계열횡단면회귀분석(time series cross-sectional regression)으로 실시하였다. 본 연구에서 발견된 결과는 다음과 같다. 첫째, 주가지수선물 도입이후 주식시장 전반적으로 매수 매도호가 스프레드 증가는 발견할 수 없었다. 그러나 KOSPI 200 지수 비채택종목의 스프레드는 증가하여 주가지수선물 도입이후 유동성의 감소를 보였고 KOSPI 200 종목군은 유의적인 변화가 없었다. 둘째, 스프레드의 설명변수중 가격변수는 주가지수선물의 도입 이전에 유의적 설명변수이었고, 주가지수선물 도입이후에도 구조적 차이의 변화를 발견할 수 없었다. 그러나 스프레드의 설명변수 중 주가지수선물의 도입 이전에는 유의적이지 못하였던 변동성과 거래량의 스프레드에 대한 민감도가 주가지수선물 도입이후에는 유의적인 차이변화를 나타냈다. 변동성은 KOSPI 200 지수 비채택종목군에서, 그리고 거래량은 지수채택종목과 비채택종목군 모두에서 통계적으로 유의적인 차이 변화를 나타내어 주가지수선물 도입이후 스프레드의 설명변수에 구조적 변화가 발생하였다. 셋째, 주가지수선물의 도입이후 가격변수를 설명변수로 조정하고 난 현물시장의 변동성이 유의적으로 증가하였고, 특히 지수비채택종목군에서 더 심한 증가를 보여 주었다. 이는 선물가격이 정보를 효율적으로 반영하지 못하여 현물시장의 변동성에 다소 영향을 미친 것으로 볼 수 있다.
본 연구는 KOSPI 200 선물을 이용하여 옵션복제방식에 의한 포트폴리오 보험전략을 구축하고 KOSPI 200 지수와 KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어지는 개별 포트폴리오들을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 포트폴리오 보험전략의 성과는 헤지의 대상이 되는 현물포트폴리오별, 보험수준별, 재조정 기준별로 차이가 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 지수포트폴리오에 대한 헤지는 대체로 약세시장에서 포트폴리오 가치하락을 감소시키면서 시세상승에 편승할 수 있는 것으로 나타났다. KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오에 대한 헤지는 수익성이 높고 베타값이 높으면서 시가총액이 큰 제조업이나 전기통신업에 속하는 기업의 주식으로 포트폴리오가 구성되었을 때 대체로 헤지성과가 높았다. 또한 KOSPI 200 지수포트폴리오는 보험수준을 낮게 할수록 헤지성과가 높은 것으로 나타난 반면, KOSPI 200 구성주식의 일부로 이루어진 포트폴리오의 경우에는 보험수준과 헤지성과간의 관계가 일정치가 않았다. 재조정 기준별로는 3% 재조정 기준을 적용하였을 때 헤지성과가 가장 높았으며, 가장 빈번하게 재조정을 해야하는 일별 재조정 기준에 의할 경우는 거래비용이 상대적으로 높았다.
본 논문은 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 1996년 5월 3일이후, 2000년 12월 14일까지 1,262일간의 근월물 월별 Data를 이용하여 시장도입초기의 실제가격의 이론가격에 대한 저평가 여부를 파악해보고, 이러한 실제가격과 이론가격간의 괴리로 인한 차익거래 기회의 존재를 거래비용을 고려하여 확인해 본 후, KOSPI 200 주가지수선물에서의 이론가격과 실제가격과의 괴리와 KOSPI 200 현물지수의 변동성과의 관계를 거래비용을 고려하여 파악해 보았다. 연구결과, KOSPI 200 주가지수선물은 이론가격에 비해 지속적으로 저평가 되어 있었다. 또한 개인 투자자의 입장에서 차익거래기회의 존재를 확인한 결과, 이론가격과 실제가격은 지속적인 괴리현상으로 인해 매도 매수 차익거래기회가 존재하였고, 거래비용을 고려한 경우에도 차익거래기회가 존재하였다. 또한 선물시장에서 괴리가 발생한 날과 그렇지 않은 날로 구분하여, KOSPI 200 현물지수의 변동성을 검증해 본 결과 괴리가 발생한 날의 변동성이 보다 더 크다는 결론을 얻었다.
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.
주식시장에서 종합주가지수를 부동산시장에서 서울지역아파트가격과 전국주택매매가격지수를 선정하여 경기선행지수와 함께 각 지표들 사이의 상관관계를 찾아보았다. 또한 각 지표들 사이의 흐름을 서로 비교하여 선행성이 성립되는지도 살펴보았다. 본 연구의 목적은 종합주가지수와 서울지역아파트가격, 전국주택매매가격, 경기선행지수의 상관관계와 선행성을 분석해 보는 것이다. 주식시장의 종합주가지수나 부동산시장을 예측하기 위해서는 이에 선행하는 지표를 찾아 그 추이를 먼저 분석해 보는 것이다. 지난 1987년 1월부터 2013년 12월까지 총 27년 동안 KOSPI의 상승률은 687%로 나타났으며 CLI은 443%, 서울아파트는 391%, HPPCI는 263% 순으로 높은 상승률을 보여주었다. 서울아파트와 CLI, KOSPI, HPPCI의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI는 상관계수 0.877인 HPPCI와 서울아파트는 상관계수 0.956인 CLI와 높은 상관관계를 보여주었다. 분석결과 CLI는 주식시장 및 부동산시장과 높은 상관관계를 보여주고 있어 주식시장 및 부동산시장을 예측하기 위해서는 CLI의 흐름을 먼저 살펴보는 지혜가 필요해 보인다.
본 논문은 KOSPI200 지수구성 종목의 변경이 해당 기업의 정보의 질에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 정보의 질은 발생액의 질을 이용하여 대용하였고, 변수의 추정에는 Francis et al.(2005)의 모형이 사용되었다. 실증분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 지수종목에 진입한 기업과 퇴출된 기업들 사이에는 정보의 질에 유의미한 차이가 존재하며, 진입한 기업들의 정보의 질이 보다 좋은 것으로 확인되었다. 둘째, 지수종목으로의 진입변수와 발생액의 질 사이에는 통계적으로 유의미한 음(-)의 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 이 결과들은 기업이 지수에 편입될 경우에는 정보위험이 완화되어 정보비대칭이 개선되는 반면에 지수에서 퇴출되면 해당 기업의 정보의 질은 낮아져서 정보비대칭이 악화된다는 것을 의미한다. 결론적으로 기업이 지수종목에 편입되거나 퇴출되는 일은 해당 기업의 정보비대칭에 상당한 영향을 미치는 중요한 사건이라고 판단된다.
한국증권거래소는 1996년 5월 3일부터 KOSPI 200을 대상으로 하는 주가지수선물을 거래하고 있다. 주가지수선물거래가 한국주식시장의 정보효율성에 어떠한 영향을 미쳤을까? Cox(1976)의 주장대로 주식시장의 효율성이 제고되었을까? 이에 대한 대답을 구하기 위해 본 논문에서는 오차수정모형의 구성을 통한 불균형충격반응분석과 예측오차의 분산분해를 이용하여 선물거래가 현물시장의 효율성에 미치는 영향을 직접적으로 검증하였다. 본 논문의 연구결과는 한국주식시장에서 선물거래의 도입 이후에 해외요인과 국내요인으로 대표되는 영구적 효과를 가지는 교란과 일시적 효과를 가지는 고유요인의 교란에 시장가격이 보다 신속히 반응하고 있음을 보여준다. 또한 KOSPI 200은 Non-KOSPI 200에 비해 해외요인의 교란에 보다 민감함을 보여주며, Non-KOSPI 200은 KOSPI 200에 비해 국내요인의 변동에 보다 민감하게 반응함을 보여준다. 고유교란에 대한 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200의 반응은 선물거래의 도입 이후에 교란에 대한 반응속도가 현저히 빨라졌음을 보인다. 그러나 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200간의 차이는 선물거래 도입 이후에 차별적인 변화를 보이지 못하고 있다. 예측오차의 분산분해결과는 전체적으로 선물거래의 도입 이후에 해외요인의 설명력이 커지고, 선물거래가 시장의 정보확산에 긍정적인 역할을 함을 보여준다. 이러한 연구결과는 한국주식시장에서 KOSPI 200 선물거래가 도입된 이후에 현물시장의 정보효율성이 약하나마 향상되었음을 보여주는 것이나 추가적인 연구가 필요함을 말해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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