• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제19권4호
• /
• pp.1305-1325
• /
• 2008

As index option markets grow recently, many analysts and investors become interested in forecasting the volatility of KOSPI 200 Index to achieve portfolio's goal from the point of financial risk management and asset evaluation. To serve this purpose, we introduce NN and SVM integrated with other financial series models such as GARCH, EGARCH, and EWMA. Moreover, according to the empirical test, Integrating NN with GARCH or EWMA models improves prediction power in terms of the precision and the direction of the volatility of KOSPI 200 index. However, integrating SVM with financial series models doesn't improve greatly the prediction power. In summary, SVM-EGARCH was the best in terms of predicting the direction of the volatility and NN-GARCH was the best in terms of the prediction precision. We conclude with advantages of the integration process and the need for integrating models to enhance the prediction power.

• 경영과정보연구
• /
• 제38권4호
• /
• pp.79-93
• /
• 2019

본 연구는 VPIN(volume synchronized probability of informed trading, 거래량 기반 정보거래확률)의 KOSPI200과 KOSPI200 선물에 대한 설명력과 예측력을 분석하였다. 실증분석결과 발견된 내용은 다음과 같다. 첫째, 동일시차의 회귀분석결과 VPIN의 수준이 높은 경우 KOSPI200의 수익률과 변동성이 높게 나타났다. 둘째, VPIN 측정 전후의 KOSPI200 수익률과 KOSPI200 선물의 수익률은 VPIN과 양(+)의 관계를 보였으며, VPIN을 측정한 시점 이후 KOSPI200 누적수익률에 약 10분까지 영향을 주는 것으로 나타났다, 그리고 KOSPI200 선물의 누적수익률은 약 15분까지 양(+)의 값을 보였다. 마지막으로 10분위로 구분한 포트폴리오별 결과, VPIN의 수준이 높은 포트폴리오는 KOSPI200수익률과 KOSPI200 선물수익률이 높게 관찰되고 있는 점을 발견하였으며, 이러한 결과는 거래전략 지표로서의 VPIN의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 사전적으로 KOSPI200과 KOSPI200 선물 시장의 변동성 예측과 미래가격 변화를 탐색할 수 있는 측정치로 금융시장에서 발생하는 위험에 대한 예고지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 재무관리연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.101-133
• /
• 2006

본 연구에서는 1992년 1월 3일부터 2003년 12월 30일까지의 표본기간동안 KOSPI 200 포트폴리오와 이에 대응하는 Non-KOSPI 200 포트폴리오를 구성하여 새로운 파생상품거래가 현물시장 변동성의 비대칭성에 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 연구결과는 파생상품 도입이후 현물시장의 변동성 비대칭성이 대체적으로 완화되었음을 보여준다. GJR-GARCH 모형을 이용한 분석결과는 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200을 비교할 때 새로운 파생상품 거래가 KOSPI 200 변동성의 비대칭 정토를 감소시키며, 파생상품거래의 효과는 제한적이나마 Non-KOSPI 200을 구성하는 종목들에게까지 영향을 미침을 보여준다. 음(-)의 수익률 충격에 의한 변동성과 양(+)의 수익률 충격에 의한 변동성의 비율인 변동성비율을 계산하여 분석한 결과는 KOSPI 200의 경우 주가지수옵션 도입 이후 및 외환위기 이후 변동성의 비대칭성이 크게 감소했으나 Non-KOSPI 200에서는 해당기간에 뚜렷한 효과가 나타나지 않는다. 특히, KOSPI 200에서 규제완화가 크게 이루어진 1999년 1월 이후기간에서 변동성비율이 현저히 낮아졌음을 확인할 수 있으며, 이는 변동성의 비대칭정도가 시장의 규제수준과 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 또한 본 연구의 결과는 레버리지효과와 환율변동이 한국유가증권시장의 변동성 비대칭성을 설명하는 중요 요인이 될 수 있음을 보여주고 있다.

• 재무관리연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.65-94
• /
• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권6호
• /
• pp.1471-1479
• /
• 2017

아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제23권3호
• /
• pp.203-213
• /
• 2016

We investigate volatility spillover aspects of realized volatilities (RVs) for the log returns of the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Hang Seng Index (HSI) from 2009-2013. For all RVs, significant long memories and asymmetries are identified. For a model selection, we consider three commonly used time series models as well as three models that incorporate long memory and asymmetry. Taking into account of goodness-of-fit and forecasting ability, Leverage heteroskedastic autoregressive realized volatility (LHAR) model is selected for the given data. The LHAR model finds significant decompositions of the spillover effect from the HSI to the KOSPI into moderate negative daily spillover, positive weekly spillover and positive monthly spillover, and from the KOSPI to the HSI into substantial negative weekly spillover and positive monthly spillover. An interesting result from the analysis is that the daily volatility spillover from the HSI to the KOSPI is significant versus the insignificant daily volatility spillover of the KOSPI to HSI. The daily volatility in Hong Kong affects next day volatility in Korea but the daily volatility in Korea does not affect next day volatility in Hong Kong.

• 경영과학
• /
• 제32권4호
• /
• pp.57-67
• /
• 2015

It is a familiar Wall Street adage that "It takes volume to make prices move." Numerous researches have found the positive correlation between trading volume and price changes. Recent studies have documented that informed traders have strong influences on stock market prices through their trading with distinctive information power. Ever since 1992 capital market liberalization in Korea, it is said that foreign investors make consistent profits with their superior information and analytical skills. This study aims at whether we can make a profitable trading strategy by using the foreign investors' trading information. We analyse the relation between the KOSPI index returns and the foreign investors trading volume using GARCH models and VAR models. This study suggests the profitable trading strategies based on the documented relation between the foreign investors' trading volume and KOSPI index returns. We simulate the trading system with the real stock market data. The data include the daily KOSPI index returns and foreign investors' trading volume for 2001~2013. We estimate the GARCH and VAR models using 2001~2011 data and simulate the suggested trading system with the remaining out-of-sample data. Empirical results are as follows. First, we found the significant positive relation between the KOSPI index returns and contemporaneous foreign investors' trading volume. Second, we also found the positive relation between the KOSPI index returns and lagged foreign investors' trading volume. But the relation showed no statistical significance. Third, our suggested trading system showed better trading performance than B&H strategy, especially trading system 2. Our results provide good information for uninformed traders in the Korean stock market.

• 대한수학회보
• /
• 제46권2호
• /
• pp.209-227
• /
• 2009

We examine a unified approach of calculating the closed form solutions of option price under stochastic volatility models using stochastic calculus and the Fourier inversion formula. In particular, we review and derive the option pricing formulas under Heston and correlated Stein-Stein models using a systematic and comprehensive approach which were derived individually earlier. We compare the empirical performances of the two stochastic volatility models and the Black-Scholes model in pricing KOSPI 200 index options.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2019

신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.83-92
• /
• 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.