본 연구는 정보흐름과 의견차이가 우리나라 주식시장과 KOSPI 200 선물시장의 거래량결정에 어떻게 복합적으로 영향을 미치는가에 관한 실증적 연구이다. 본 연구에서는 우리나라 선물시장 개장일인 1996년 5월 3일에서 1997년 9월 11일까지의 3개월물 선물의 종가 및 거래량, 동일 기간동안의 주식시장 932개 개별종목 종가 및 거래량, 동일 기간의 선물 미결제계약수와 대주잔고 일별자료를 이용하여 실증에 적합한 분석기법들을 사용하였다. 본 연구에서 제시하고 있는 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보흐름이 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 우리나라에서는 시장전반적 정보보다는 기업특수적 정보에 의해 거래가 많이 이루어지는 것이 특이하다. 둘째, 선물시장의 경우는 미결제계약수 변동이, 주식시장의 경우에는 대주잔고의 변동이 각 시장의 거래량을 결정하는 요인으로 상호 비교되었다. 이러한 분석 결과는 거래자들의 의견차이가 선물시장 및 주식시장의 거래량 결정에 양(+)의 상관관계를 가지는 것을 의미한다. 셋째, 주식 및 선물 거래량의 요일효과가 분명하게 나타나고 있으며 이러한 현상은 거래시간이 짧은 토요일에 더욱 두드러지게 나타났다. 넷째, 선물시장의 경우, 만기일이 가까울수록 거래량이 증가하는 현상 즉, 만기효과도 뚜렷히 나타나고 있다. 다섯째, 주식과 선물 거래량에 있어서도 시간의존적 이분산성을 보이는 ARCH효과가 분명히 존재함을 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 우리나라에서 주가지수선물이 처음 거래된 1996년 5월 이래 선물의 거래활동과 현물주식시장 변동성의 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 선물시장 활동 정도를 보여주는 거래량 및 미결제약정수량과 현물 주식시장의 변동성 사이의 동시적 관계 및 인과관계를 규명하고, 추가적으로 주가지수선물의 만기에 따른 현물의 변동성 변화를 살펴보았다. 선물의 거래량과 미결제약정수량은 과거의 자료로부터 예측가능한 부분과 예측불가능한 부분으로 나누어 측정하였고, 현물의 변동성은 GJR-GARCH 모형으로 추정하였다. 선물거래활동과 현물의 변동성의 동시대적 관계 검증 결과, 예측가능 거래량은 예측불가능 거래활동의 일중 변동성과 매우 강한 양의 관계를 가지고 있음을 볼 수 있었다. 반면 선물 거래활동은 대체적으로 현물 변동성과 약한 음의 관계에 있거나 유의하지 않았다. 인과관계 검증 결과, 선물의 거래량이 일중 현물의 변동성을 강하게 선도하고 있는 반면, 선물의 거래량은 밤중 현물의 변동성에 의하여 강하게 선도되고 있음을 알 수 있다. 이는 하루 중 거래가 진행되고 있는 동안에는 선물의 거래량 충격에 의하여 현물의 변동성이 선도되고 밤중에는 현물 변동성에 의하여 선물의 거래량 충격이 선도됨을 의미하는 것이다. 이들 사이의 충격반응 검증결과 어느 한 변수에 대한 다른 변수의 반응은 모두 양의 관계를 가지고 있다. 이를 종합해 보면 거래가 이루어지고 있는 동안에는 선물의 거래가 현물의 변동성을 증가시키고 있었고, 거래가 이루어지지 않는 밤중 사이의 현물의 변동성은 선물의 거래를 증가시키는 관계에 있음을 알 수 있었다. 그러나 선물의 만기 부근에 현물의 변동성이 높아진다는 증거를 찾기는 어려웠다.
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.
Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.
비대칭 점프확산 모형은 자산 가격의 비대칭적 변동을 효과적으로 설명하는 모형으로 활용되어 왔다. 그러나 다변량 모형으로 확장한 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형은 가능도함수가 닫힌 해로 존재하지 않아 모형의 추론에 한계가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 자료 확장 기법을 제안하고 새로운 베이지안 추론 방법을 개발한다. 본 논문에서 제안된 모형은 단일 점프와 공통 점프 뿐만 아니라 모든 가능한 조합으로 발생하는 점프를 반영한 확장된 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형이다. 이러한 모형을 분석하기 위해 붕괴된 깁스 샘플러를 고안한 베이지안 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안된 모형과 방법을 모의실험 자료 및 2005년 1월 3일부터 2015년 9월 30일까지 관찰된 일별 KOSPI, S&P500, 그리고 Nikkei225에 적용하여 효율성을 검증하였다.
본 연구는 여성 고용이 양성평등을 측정하고 실현하는 데 있어 중요한 지표라는 인식을 기반으로 제조업의 기업특성이 여성고용비율에 미치는 영향을 고용 형태별로 살펴보았다. 2011년부터 2019년까지 유가증권시장(KOSPI)에 상장된 제조업 중 재무 자료 이용이 가능한 5,729개 기업을 대상으로 기업 규모, 상장 기간, 외국인 지분율과 정규직, 무기 계약직, 기간제, 전체 직원 수에서 여성이 차지하는 비율, 전체 여성고용비율 중 기간제 여성비율의 관계에 대해 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과 대부분의 고용 형태에서 가설이 채택되었다. 기업규모와 외국인지분율이 증가할수록 정규직과 무기계약직, 기간제, 전체 직원 수에서의 여성고용비율이 증가함을 확인할 수 있었으며, 상장기간이 길어질수록 무기계약직, 기간제, 전체 직원 수에서 여성고용비율이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기업의 객관적 재무자료를 토대로 여성고용비율에 영향을 미치는 기업 특성을 규명함으로써 적극적 고용개선조치 등 양성 평등한 고용 정책을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.
본 논문에서는 고빈도 함수적 ARCH 모형을 소개하고 근사모형으로써 다변량 변동성 모형을 고려하였다. 이를 기반으로 함수형 변동성 분석에서 중요한 요소인 일중 로그 수익률의 적절한 시간 간격을 찾아보았다. 또한 함수적 ARCH 모형에서 l-시차 후 변동성 예측식을 제시하고 고빈도 KOSPI 자료에 적합하여 예시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.475-483
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2009
본 연구에서는 한국종합주가지수 데이터를 이용하여 다양한 비선형 시계열 모형들을 소개하였다. 조건부 평균의 선형 모형으로는 상수항 모형, 자기회귀 모형을 살펴보았으며, 비선형 모형으로는 분계점 자기회귀 모형, 지수적 자기회귀 모형을 살펴보았다. 조건부 분산 모형으로는 일반 자기회귀 이분산 모형과 지수적 일반 자기회귀 이분산 모형, Glosten 등 (1993)의 모형 그리고 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형을 살펴보았다. 한편, 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형은 대표적 비대칭성 이분산성 모형인 Zakoian (1993) 모형과 Li와 Li (1996) 모형을 효과적으로 통합할 수 있는 변형된 모형이다. 본 연구에서는, 한국종합주가지수 데이터를 분석하여 새로운 모형의 효율성을 증명하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1333-1343
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2014
본 연구는 일변량 금융지수의 변동성 모형에서 GARCH(1,1) 모형이 여러 복잡한 GARCH 확장 모형에 비교해서 결코 뒤쳐지지 않는다는 Hansen과 Lunde (2005) 연구를 다변량 변동성으로 확장한다. 또한 모형의 비교 방법으로 예측값에 기반한 평균제곱예측오차 (MSPE) 뿐 만 아니라 리스크 관리 측면에서 최대 손실 금액을 나타내는 VaR 및 사후 검정인 실패율을 동시에 고려하였다. 모의실험 결과 다변량 변동성의 경우에서도 GARCH 모형이 예측력은 크게 다르지는 않았으나 리스크 관리 측면에서는 좀 더 신중한 판단을 요구함을 보인다. 또한 최근 10년동안의 KOSPI, NASDAQ 및 HANG SENG의 주가 지수 실증 자료를 통하여 리스크 관리 측면에서의 다변량 GARCH 모형 선택에 대해서 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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