본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 사용하여 생성된 퍼지규칙과 비중복면적 분산 측정법에 의해 추출된 최소의 특징입력을 이용하여, 1일 후의 KOSPI 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM은 KOSPI의 최근 32일 동안의 CPPn,m(Current Price Position of day n for n-1 to n-m days)을 이용하여 1일 후의 KOSPI 상승과 하락을 예측한다. 특징입력으로써 CPPn,m과 최근 32일간의 CPPn,m을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 추출된 5개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 1991년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과 평균 67.62%의 예측율을 나타내었다.
This paper investigates factors underlying a decrease in trading values in KOSPI 200 futures/options market on the basis of the current state of the markets. Among the factors that could affect trading values in KOSPI 200 derivatives market, we focus on the market activity of underlying assets as it has an impact on the trading of financial derivatives. Trading value and volatility are designated as market activity and the empirical results confirm that the market activity of the underlying assets is significant in explaining the decrease in trading values in KOSPI 200 futures/options market. To figure out fundamental reasons of the decrease in trading values in this market, we examine mitigation of home bias and decrease in leverage incentives as they are presumed to have influence on KOSPI 200 index market. As the global and local financial environment is time-varying, the degree of home bias and the leverage demand also changes. It implies that institutional change and/or policy effort to promote the trading of KOSPI 200 financial derivatives should be made taking into account the fact that considerable portion of the change in trading values in financial derivatives market depends on the state of the market.
본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을 분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에 대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에 대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.
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.
본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.
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 논문은 GARCH-ARJI(auto regressive jurnp intensity) 모형을 활용하여 KOSPI 주가지수의 변동을 체계적으로 분석하였다. GARCH-ARJI 모형은 변동성과 점프 인텐시티의 시간 가변성을 동시에 고려하는 모형으로, 수익률의 조건부 변동성을 GARCH 모형으로 설명할 수 있는 일상적인 변동과 점프에 의해 설명되는 변동의 두 부분으로 나눌 수 있는 장점이 있다. 실증분석 결과, KOSPI 주가 수익률에 내재된 점프 인텐시티가 상수가 아니라 자기 희귀 과정을 따르는 시간 가변성을 뚜렷이 확이할 수 있었고, KOSPI 수익률의 조건부 변동성은 점프로 인한 변동성이 GARCH에 의해 설명되는 일상적인 변동성보다 다소 작게나타나는 것을 발견할 수 있었다. 추가적으로, 9.11 위기와 2008 금융위기 등의 외부 충격으로 인한 KOSPI 수익률의 변동성에 대한 영향을 분석한 결과, 점프에 의한 영향력은 2008년 금융위기 기간이 9.11 기간보다 크고 지속적임을 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 IMF 금융위기 전후 국내 주식시장의 1월효과 여부 및 효율성 상태에 대해 실증하는 한편, 연구결과에 따른 제언을 하고자 한다. 연구목적을 수행하기 위해 국내 주식시장을 IMF 금융위기를 전후로 2개 구간으로 설정하는 한편, KIS-VALUE에서 제공하는 보통주 시가총액을 지표로 월별 증감률을 계산하여 연구에 활용하였다. 본 연구의 주요결과로써, IMF 금융위기 이전인 KOSPI 1구간에서 1월효과 및 소형주 중심의 규모효과가 확인된 반면, IMF 금융위기 이후인 KOSPI $2-{\alpha}$ 및 ${\beta}$구간에서는 1월효과를 확인할 수 없었다. 또한 1월효과가 확인된 KOSPI 1구간은 시계열 분석 등을 통해 비효율적 시장상태를 실증하였지만, 1월효과가 관측되지 않은 KOSPI 2(${\alpha}$ & ${\beta}$)구간에서는 약형 효율적 시장상태를 검증하였다. 이러한 연구결과를 토대로 시사점을 제시하는 한편, 본 연구가 갖는 한계점을 제시하였다.
본 연구는 K-IFRS도입 후 회계이익의 질을 상장기업(KOSPI, KOSDAQ)을 대상으로 하여 비교분석하였다. 분석결과를 보면 첫째, KOSPI가 KOSDAQ보다 발생액의 질이 높게 나왔고 보고이익과 현금이익의 지속성 및 예측력도 일관되게 더 양호함을 볼 수 있다. 둘째, KOSPI와 KOSDAQ 모두 일관되게 미래현금흐름에 대한 예측능력이 현금이익보다는 회계이익이 더 양호함을 볼 수 있다. 셋째 발생액의 정도에 따른 이익의 지속성과 예측력은 KOSPI와 KOSDAQ 모두 발생액의 질이 양호한 집단일수록 이익의 지속성과 예측력이 더 높음을 볼 수 있고 회계이익의 미래현금흐름 예측능력이 또한 더 양호함을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구를 통해 K-IFRS도입 후 회계이익의 질은 KOSDAQ보다 KOSPI가 더 양호함을 볼 수 있고 발생액이 높을수록 그 차이는 더 큼을 볼 수 있다.
KOSPI 200 index options market has the highest trading volume in the global options markets. The risk and return structure of options contracts are very complex. Volatility complicates options trading because volatility plays a central role in options pricing process. This study develops a trading system for KOSPI 200 index options trading using KOSPI 200 volatility index. We design a database system to handle the complex options information such as price, volume, maturity, strike price, and volatility using Oracle DBMS. We then develop options trading strategies to test how the volatility index is related to the prices of complicated options trading strategies. Back test procedure is presented with PL/SQL of Oracle DBMS. We simulate the suggested trading system using historical data set of KOSPI 200 index options from December 2008 to April 2012.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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