• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.191-212
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• 2003

주가지수선물의 도입은 현물주식시장의 정보 비효율성을 완화시켜 현물주식시장에서 변동성의 비대칭성이 줄어든다는 주가지수선물의 도입 효과를 살펴보기 위하여 KOSPI 200 주가지수 선물 도입 전 후를 대비하여 현물주식시장의 변동성에 대한 비대칭성 정도를 비교분석 하였다. 변동성의 비대칭성을 반영하는 TGARCH 모형을 이용하여 비대칭 비율(asymmetry ratio)을 추정하고 모형의 적합성 검진(diagnostic test)을 통해 비대칭성을 반영하지 않는 GARCH 모형과 비교분석 하였다. 분석결과에 의하면 주가지수선물 도입 이후 현물주식시장의 변동성은 비대칭적 현상이 줄어들었고 그 결과 주가지수선물 도입 이후에는 비대칭성을 고려한 모형과 그렇지 않은 모형간에 적합성의 차이가 미미하게 나타났다. 그러나 현물주식시장의 비대칭적 변동성의 정도는 시장 상승국면에서 보다는 시장 하락국면에서 더 심하게 나타나는데 주가지수선물이 도입되어도 시장하락국면에서 비대칭성이 더 강하게 나타났다. 하만 도입 이전보다는 어느 정도 완화된 것으로 나타나 현물주식시장에서 주가지수선물 도입의 완화 효과를 부정할 수 없을 것으로 판단된다. 한편 동일한 분석기간 동안 주가지수선물시장에서도 변동성의 비대칭성이 발견되었다. 그러나 비대칭적 변동성의 정도가 현물주식시장에 비해서는 상대적으로 적게 나타나 현물주식시장보다는 정보가 가격에 신속하게 반영되고 현물주식시장 보다 공매가 용이하여 양방향의 정보에 모두 자본화할 수 있기 때문으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7018-7024
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• 2014

본 연구에서는 GPH(Geweke and Porter-Hudak, 1983) 추정량을 이용하여 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률을 장기기억속성이 있는지 실증분석을 수행하였다. GPH는 장기기억보전 시계열 모수 d를 직선회귀에 의해서 추정하였으며 이를 GPH 추정량이라고 하며 이는 대역폭 m에 의존한다. m값에 따른 GPH추정량의 자취를 확인하여 추정 값이 안정적인 구간을 확인하여 m을 결정한다. 분석 결과 KOSPI200지수의 제곱수익률과 절대수익률은 0< d <0.5를 만족하여 장기기억 속성을 가지고 있는 것으로 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제16권1호
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• pp.223-243
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• 1999

포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.83-92
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• 2011

주식은 그 자체로도 투자의 대상이며, 또한 옵션의 기초자산으로서 옵션의 가격을 평가하는 기본도구로 사용되고 있기에, 주식에 대한 정확한 예측값 도출은 매우 중요하다고 불 수 있다.주식의 가치평가를 위하여 기존 연구들은 대표적으로 GARCH 류의 모형과 SV(stochastic volatility, 확률변동성)류의 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 SV 모형에 대해서 초점을 맞추어 KOSPI200 지수를 실증분석하였다. 특히 Durham (2008)의 방법론에 따라서 로그 SV 모델에 변동성지수(VKOSPI 지수)를 추가로 고려하여 모델의 정확도 향상을 기대하였다. VKOSPI 지수는 KOSPI200의 옵션으로부터 계산된 미래에 대한 기대 변동성으로, 주식과 옵션간의 유기적 관련성을 바탕으로 추정하기에 그 의미가 있다. 자료는 2003년 1월2일부터 2010년 9월 24일을 기간으로 사용하였다.

• 재무관리연구
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• 제26권1호
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• pp.65-94
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• 2009

본 연구는 KOSPI 200주가지수의 구성종목 변경 사건에 대한 시장반응을 재검증하는 데 초점을 두었다. 국내에서 두 차례 이루어진 과거 실증연구들에서는 KOSPI 200지수종목의 변경이 정보력이 없는 사건으로 분석되었으며, 일부 표본에 대해서만 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 실증적 결과가 변경기업의 속성과 주식시장의 장세에 따라 다르게 나타날 수 있다고 판단하여 기업규모와 시장상황에 따라서 샘플을 구분하여 분석하였다. 실증분석의 결과 지수종목에 신규로 포함되는 기업의 경우 평균적으로 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 또한 종목들을 기업규모와 시장상황에 따라 나누어서 분석해보면 주가반응이 크게 나타났던 년도의 표본수가 많지 않았기 때문에 시장의 평균적 반응을 살펴보면 정보력이 없거나 가격압박가설을 지지하는 것처럼 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 거래량분석을 통해서도 지지되었는데, 시가총액이 큰 기업은 공시일 전에 새로운 지수종목으로 진입될 것을 예상되기 때문에 공시일 이전에 거래량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 지수종목에서 탈락되는 기업의 경우에서는 장기적인 주가반응이 뚜렷하게 나타났지만 거래량에 의한 추가적 설명은 부족한 것으로 분석되었다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.243-266
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• 2006

본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.508-510
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• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.

• 재무관리논총
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• 제7권1호
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• pp.153-170
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• 2001

선물의 만기효과는 선물의 만기일에 가까워질수록 선물가격의 변동성이 증가하는 현상으로 사무엘슨 효과라고도 하는데, 이는 선물가격의 행태를 이해하고 투자전략과 헤지전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 그 동안 미국을 비롯한 선진국에서 이에 대한 많은 실증연구가 있었다. 본 연구에서는 KSE의 KOSPI 200 지수선물과 KOFEX의 CD 금리선물, 국채선물, 미국달러선물, 금선물을 대상으로 선물가격의 만기효과를 검정하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Conover 제곱순위검정과 F-검정의 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 증가하는 만기효과가 나타난 반면에 CD 금리선물과 국채선물에서는 만기일에 가까워질수록 변동성이 오히려 감소하는 역 만기효과가 나타났다. 그러나 미국달러선물과 금선물에서는 만기효과를 판단하기가 어려웠다. 나아가, 연도효과를 통제한 회귀분석 결과, KOSPI 200 지수선물에서는 5% 수준에서 유의한 만기효과가 나타났다. 이는 금융선물에서 만기효과를 처음으로 발견한 Milonas(1986)의 연구와 일치하지만, Chen-Duan-Hung(1999)의 연구와는 상반된다. 그리고 CD 금리선물에서는 1% 수준에서, 그리고 국채선물에서는 5% 수준에서 각각 유의한 역 만기효과가 나타났으며, 미국달러와 금 선물에서는 만기효과가 나타나지 않았다. 또한 CD 금리선물을 제외한 KOSPI 200 지수, 국채, 미국달러 및 금 선물에서 모두 1% 수준에서 유의한 연도효과가 나타났다. 이는 Milonas-Vora(1985), Khoury-Yourougou(1993), Galloway-Kolb(1996) 등의 연구와 일치한다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.37-49
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• 2017

자본시장에서의 동적관련성(dynamic relationship)이란 동일한 자산이 상호 밀접하게 연관되어 있는 서로 다른 시장에서 거래되는 경우 새로운 정보가 가격에 반영되는데 있어 시장들 간에 시간적 차이가 존재함을 의미한다. 시장들 간의 정보전이효과에 대한 특성을 분석하는 것은 시장효율성과 관련한 시장의 미시구조적인 특성을 밝히는데 중요한 의미를 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장들 간의 가격적 동적관련성에 관해 분석을 하였다. 구체적으로는 현물시장과 선물시장 간의 선-후행관계, 그리고 현물시장과 옵션시장 간의 선-후행관계를 분석하였다. 분석기간은 2012년 06월부터 2014년 12월까지이며, 이 기간 동안 5분 단위로 측정된 거래자료를 이용하여 산출된 수익률을 분석에 이용하였다. 실증적 분석을 위해 각 수익률 시계열에 대해 자기상관관계분석, 두 시계열 간의 교차상관관계분석 그리고 시계열 간의 회귀분석을 통해 시장들 간의 동적관련성을 단계적으로 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 현물지수의 경우 약 10분 전부터 자기상관관계가 존재하지만 선물가격과 옵션가격의 경우에는 약한 자기상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 교차상관관계분석에서 선물 및 옵션가격이 약 15분 정도 현물수익률에 선행하는 경향이 강하게 나타나고 있으며, 현물지수가 선물가격과 옵션가격에 선행하는 경향은 약한 것으로 나타났다. 셋째, 다중회귀분석을 통한 결과에서 선물가격은 10-15분 전부터 현물가격에 선행하여 정(＋)의 방향으로 영향을 미치며, 현물가격은 선물가격에 약 5분 정도 선행하는 것으로 나타났다. 옵션가격의 경우 약 5-10분 정도에서 현물가격에 선행하고 있으며, 현물가격이 옵션가격에 선행하는 정도는 아주 약한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 선물 및 옵션시장이 개설된 이후 약 11개월 동안의 자료를 이용하여 분석한 김찬웅과 문규현(2001)의 연구결과와 비교하면 선물가격 및 옵션가격이 현물지수에 선행하는 시간이 약 10분 정도 단축되었으며, 현물지수가 선물가격 및 옵션가격에 선행하는 시간은 약 5분 정도 단축된 것으로 나타났다. 이는 파생상품시장의 개설된 초기에 비해 약 20년이 지난 시점에서 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장 간의 시장효율성이 다소 향상된 것을 의미한다고 볼 수 있다.