본 연구는 2010년 1월 5일부터 2013년 10월 31일까지의 일별자료를 이용하여 KOSPI200 현물에 대하여 KODEX200 ETF 또는 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성한 경우와 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성했을 때 헤지성과를 단순헤지모형, 최소분산모형, 벡터오차수정모형을 이용하여 상호 비교분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, KOSPI200과 KODEX200 ETF, KOSPI200 선물 그리고 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물 간에는 공적분 관계가 존재하여 이들 간에는 장기적으로 균형관계에 있는 것으로 나타났다. 둘째, 헤지성과는 모형들 간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 헤지성과는 KOSPI200 현물과 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성하는 것 보다는 KOSPI200 현물과 KODEX200 ETF 또는 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성하는 것이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 포트폴리오 관리자가 KOSPI200 현물에 대해 위험관리를 함에 있어서 헤지수단으로서 KOSPI200 선물 대신에 KODEX200 ETF를 이용하거나, KOSPI200 현물로 포트폴리오를 구성하는 대신에 KODEX200 ETF를 이용하고 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 취하는 것이 위험관리에 있어서 더욱 효과적임을 의미한다.
본 연구의 목적은 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 우리나라의 거시경제변수의 변동성으로부터 주식시장의 변동성으로 전이효과(spillover)가 존재하는지를 규명하는데 있다. 본 연구는 자본시장이 개방되기 시작한 1992년 1월부터 2007년 6월까지 186개월치의 KOSPI 지수 및 주요산업지수와 거시경제변수인 정부의 통화정책을 반영하는 콜금리, 미달러환율, 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수 자료에 근거하여 거시경제변수의 주식시장에 대한 변동성전이효과를 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과에 따르면 콜금리의 KOSPI 지수수익률에 대해 변동성전이효과는 통계적으로 비유의적으로 나타나 변동성전이효과가 없는 것으로 나타났으며 환율은 KOSPI에 대해 양(+)의 변동성전이효과가 존재함을 보였다. 이는 미달러환율의 기대치 않은 변동성이 주식시장의 변동성에 양(+)으로 충격을 준다는 것을 의미한다. 또한 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수(PPI)는 주식시장에 대해 변동성전이효과가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 강한 변동성전이효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이자율을 나타내는 콜금리를 제외하고 Cumhur, Arslan and Meziyet(2005)의 연구와 동일한 결과를 보였다.
선물 옵션시장의 급속한 성장에도 불구하고 시장참여자들이나 금융감독기관에서는 선물 옵션시장의 만기 등으로 인한 추가적인 변동성 등 시장교란효과 발생에 대한 우려를 나타내고 있다. 본 연구는 한국증권거래소에 상장되어 있는 KOSPI200 지수 관련 파생상품의 만기일에 KOSPI200 지수의 비정상적인 수익률, 수익률의 변동성, 거래량 및 가격반전 등이 존재하는지 분석한다. 일별 자료를 이용한 기존 국내 연구에서 만기일효과(expiration day effects)가 존재하지 않았던 것과는 달리 고빈도 자료를 이용할 경우 만기일 폐장 전 10분을 중심으로 강한 만기일효과가 존재함을 보인다. 또한, 이러한 결과가 우리나라 선물 옵션시장의 결제제도에 영향받았을 가능성에 대해서도 논의한다.
주식시장에서 트레이딩 시스템(trading system)은 투자 위험을 줄이면서 수익을 극대화하기 위해 일정한 규칙을 컴퓨터에 적용하여 기계적으로 거래를 실행하는 자동매매시스템이다. 그러나 단일 자산을 거래 대상으로 하는 트레이딩 시스템 개발은 그 자산의 움직임에 의해 수익 구조가 결정되는 문제점을 가지고 있기 때문에 위험을 초래할 우려가 존재한다. 따라서 두 자산 간 상대적 가치를 활용하여 한 자산의 위험 발생 시 다른 자산의 거래를 통해 안정적인 수익을 창출할 수 있는 트레이딩 시스템 개발에 대해 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 두 개의 주가지수 선물 간의 상대적 가치를 이용한 규칙기반 트레이딩 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 차익거래 전략 시 활용되는 두 자산의 가격비율을 기반으로 기술적 지표(technical indicator)들을 생성하고, 데이터 마이닝 기법인 러프 집합 분석을 이용하여 거래규칙을 생성하였다. 생성된 거래규칙의 유용성을 확인하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방법을 사용하여 거래 시뮬레이션을 적용하였으며, KOSPI 200 지수선물과 S&P 500 지수선물을 분석 대상으로 선정하여 성과를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 시장의 흐름과 상관없이 절대적인 수익을 발생하는 것을 확인 할 수 있었다.
신경회로망은 과거 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 주가지수의 이동 방향을 예측하는데 사용되어 왔다. 주가 지수의 상승 또는 하락 방향을 예측하는 기존 연구는 지수의 작은 변화에도 상승이나 하락을 예측하므로 이를 기반으로 지수 연동 ETF를 매매 하면 손실이 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 ETF 매매 손실을 줄이고 매매 당 일정 이상의 수익을 내기 위한 일별 KOrea composite S0tock Price Index (KOSPI)의 이동 방향을 예측하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이동 방향 예측을 위해 전일 대비 지수 변동률이 상승(변동률${\geq}{\alpha}$), 하락(변동률${\leq}-{\alpha}$)과 중립($-{\alpha}$<변동률<${\alpha}$)을 표시하는 출력을 갖는다. 예측이 상승이면 레버리지 Exchange Traded Fund (ETF)를, 하락이면 인버스 ETF를 매수한다. 본 논문에서 구현된 신경회로망 모델 중 PNN1의 Hit ratio (HR)은 학습에서 0.720, 평가에서 0.616이다. 평가용 데이터로 ETF 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 8.39 ~ 16.32 %를 보인다. 또한 제안된 이동 방향 예측 신경회로망 모델이 주가지수 예측 신경회로망 모델 보다 ETF 매매 성공률과 수익률에서 더 우수하다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 주식시장을 통해 세계경제의 동조화 현상을 실증적으로 입증하기 위한 하나의 시도로 우리나라의 KOSPI, 북미지역을 대표하는 미국의 DOW와 NASDAQ, 아시아 지역내 일본의 NIKKEI, 유럽지역내 독일의 DAX 등 국내외 주가지수 시계열자료를 수집한 후 VAR모형을 이용하여 분석하였다. 원시계열의 불안정성을 해소하기 위해 수익률시계열로 변환하여 분석한 주요 결과들은 다음과 같다. 첫째, 우리나라 주가지수수익률과 관련 국가들의 주가지수수익률 간에는 통계적으로 유의한 인과성(causality)이 존재하였다. 둘째, 일정한 시차를 두고 시장수익률 간의 환류효과(Feedback effect)가 존재하였다. 셋째, 5개 주가지수수익률 시계열 간에 4개의 공적분 관계가 발견되었다. 넷째, 충격반응 분석결과 여타 시계열 간의 충격과 반응에 비해 외국 주가지수수익률이 우리나라 지수수익률에 전달한 충격에 대한 반응이 상대적으로 민감하다는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로 주가지수수익률의 동조화 현상(synchronization)은 뚜렷하게 관찰되었고, 이에 따라 아시아를 넘어 북미, 유럽지역의 경제적 환경 변화에 따라 유사한 시장변화가 우리나라에서도 발생하게 됨이 확인되었다. 따라서 이러한 세계경제의 동조화에 대한 보다 다양하고 심도있는 연구들이 시급히 이루어져야 함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.
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.
본 연구는 결정적변동성 옵션가격결정모형보다 더 일반적인 조건에서도 성립되는 옵션의 레버리지효과와 기초자산을 일차원확산과정으로 제약할 경우에만 성립되는 여분가정의 성립여부를 실증적으로 검증하였다. 다음으로 여분가정이 기각될 경우 해당원인을 규명하기 위해, 기초자산과의 선형적인 관계하에서의 레버리지 이외에 KOSPI 200 지수옵션의 가격동학에 내재된 추가적인 체계적 위험요인들을 규명하였다. 분석결과 이론과 일치하는 레버리지패턴이 존재하였지만 여분 자산가정은 기각되었다. 여분가정이 기각되는 원인을 분석한 결과, 선형적인 레버리지하에서의 기초자산의 불확실성에 대한 프리미엄 이외에, 비선형적인 수익구조하에서의 체계적 고차적률에 대한 선호와 체계적 확률변동성위험에 대한 음의 프리미엄이 옵션의 시장가격에 반영되어 있는 것으로 나타났다. 그러나 점프위험에 대한 선호여부는 명확하지 않으며 이에 대한 추가적인 연구가 요구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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