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.
본 연구에서는 비모수적 분위수 인과관계 검정 방법을 이용하여 국제유가의 변동이 산업별 주가의 움직임에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 본 연구의 분석 대상은 1998년 1월부터 2021년 4월까지 WTI 가격, KOSPI 지수 및 18개 산업별 주가지수의 주별 데이터이다. 비모수 분위수 인과 검정 결과에서 유가 변화가 KOSPI 지수에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 지수에 포함된 여러 산업의 주가 반응이 서로 다르기 때문이라고 생각된다. 유가 변화에 대한 산업별 주가지수의 반응을 살펴보면, 주식 수익률을 0.1분위부터 0.9분위까지 0.05단위로 나눈 인과관계 결과에서 전체 18개 산업 중 섬유의복, 종이목재, 의약품 등을 포함한 9개 산업에서 인과성이 유의하게 나타났으며, 나머지 9개 산업에서는 유가와의 인과성을 보이지 않았다. 이 산업들 중 세 분위 이상에 걸쳐 연속적으로 인과성이 나타난 산업은 의약품과 통신업(0.45분위 ~ 0.85분위), 섬유의복(0.15분위 ~ 0.45분위), 건설업(0.5분위 ~ 0.6분위) 등 4개 산업으로 인과성이 나타난 구간은 업종마다 차이가 있다. 검정결과를 통해 유가의 변화에 대한 주가 반응에는 산업별로 큰 차이가 있었고, 한 산업에서도 시장 상황에 따라 다르게 나타남을 알 수 있다. 이것은 유가 변화 시기에 투자자들은 포트폴리오를 산업별로 재조정할 필요가 있음을 보여준다. 또한, 정부의 산업정책과 고용정책 등 거시경제정책도 유가 변화 영향이 산업별, 시장 상황별로 차이나는 점을 충분히 고려하여 운영되어야 할 것이다.
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.
The purpose of this research is to understand the effects of Quality Management Award on stock prices movement and to examine the comparative advantages of quality award system in Korea and the U.S. This study compares the performances of QM Award companies in the stock market with those of the market index in both countries. We develop Korean Quality Award Index(KQA Index) based on the Baldrige Index of NIST in the U.S. We inspect three studies. Study 1 tests if the performances of MB Award winners and S&P500 index have a difference in the stock market. Study 2 tests if the performances of KQA winners and KOSPI(Korean Composite Stock Price Index) have a difference in the stock market. Study 3 tests if the performances of KQA winners and MB Award winners have a difference in the stock market. From the empirical tests, the performances of KQA winners are superior to those of KOSPI and the performances of MB Award winners are superior to those of S&P500 and the performances of MB Award winners are superior to those of KQA winners.
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.
본 연구에서는 1998년 7월부터 2001년 6월까지의 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 가격발견기능의 특성에 관한 세 가지 가설을 검증하였다. 먼저 현물시장의 공매제약으로 인한 가격발견기능의 변화 여부를 검증하기 위한 '가격발견기능은 상승장보다 하락장에서 강하게 나타난다. '는 가설은 상승장보다 하락장에서 선도시간이 더 길게 보고되었고 이는 예상대로 현물시장의 공매제약으로 인한 하락장에서의 정보 실현의 난점으로 인하여 하락장에서의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 다음으로 주식시장의 빈번하지 않은 거래 효과가 가격발견기능에 미치는 영향을 살펴본 '현물시장의 거래량의 증가로 인하여 가격발견기능은 감소한다' 는 가설은 현물시장이 거래량이 많은 경우보다 적은 경우에 선물시장의 가격발견기능이 크게 나타났다. 현물시장의 거래량이 미약할 때 빈번하지 않은 거래효과로 인하여 주가지수를 구성하는 종목들이 시장에 새로 진입한 정보를 빠르게 소화하지 못하여 현물 시장에 대한 선물시장의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 마지막으로 차익거래가 가격발견기능에 대한 영향을 간접적으로 살펴보기 위한 '만기일의 가격발견기능은 만기일전과 다르다' 는 가설은 만기일과 만기일전의 가격발견기능에는 특정한 차이가 없음을 밝혀냈다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.25-39
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2016
Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.
In this paper, machine learning models employed in various fields are discussed and applied to KOSPI200 stock index return forecasting. The results of hyperparameter analysis of the machine learning models are also reported and practical methods for each model are presented. As a result of the analysis, Support Vector Machine and Artificial Neural Network showed a better performance than k-Nearest Neighbor and Random Forest.
The study investigates the stock market using emotion index calculated from SMD based on investors' emotion. In the VAR anlaysis, we find that the correlation between the KOSPI200 return and emotion score sum is highest in 2- or 3- day lag. This study concludes that explanatory power of the SMD emotion index is limited in explaining the Korean stock market yet.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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