• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2006년도 추계학술발표대회 발표논문집
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• pp.107-120
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• 2006

This thesis examines the relationship between the trading volume and price return in the korean stock Index Futures until June 2005. First, the volume of KOSPI200 futures doesn't play a primary role with the clear explanation of return model. Second, an unexpected volume shocks are negatively associated with the return in case of the KOSPI200 futures, but it is a meaningless relation in the KOSDAQ50 futures. In the case of open interest, it's difficult to find any mean in a both futures. Third, The changes in the trading volumes by foreign investors are positively associated with the return and the volatility, but individuals and domestic commercial investors are negatively associated with the return. This empirical result seems that foreign investors are initiatively trading the korean stock index futures, individuals and domestic commercial investors follow the lead made by foreign investors.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.409-419
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• 2022

This paper examines the post-IPO price volatility in the first trading days after the IPO of SOEs that carry out equitization, on a sample of 76 IPOs on the Hanoi Stock Exchange (Vietnam) in the period 2013-2018. Oversubscription rate, firm size, issuance size, internal equity ownership, and listing delay are all factors that influence IPO price volatility in a primitive stock market. The results showed that the average initial market-adjusted return for the first three trading days was -11.95%; -9.58% and -7.29% and the level of price volatility is related to the rate of oversubscription and company size. Issuance price, issuance size, internal equity holdings, and listing delay do not seem to contribute significantly to post-IPO share prices. Individual investors based their valuation on information released during and after the IPO. In general, the number of IPOs that yield positive and negative returns in the first trading days is about the same, indicating that the two phenomena of undervaluation and overvaluation still occur in the process of valuing shares of Vietnamese SOEs for IPOs.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권3호
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• pp.61-67
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• 2021

The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.15-22
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• 2021

This study aims to obtain a stock investment strategy model based on the industrial sector in Indonesia Stock Exchange (IDX). This study uses IDX data for the period of January 1996 to December 2016. This study uses the Markov Regime Switching Model to identify trends in market conditions that occur in industrial sectors on IDX. Furthermore, by using the Logit Regression Model, we can see the influence of economic factors in determining trends in market conditions sectorally and the probability of trends in market conditions. This probability can be the basis for determining stock investment decisions in certain sectors. The results showed descriptively that the stocks of the consumer goods industry sector had the highest average return and the lowest standard deviation. The trend in sectoral stock market conditions that occur in IDX can be divided into two conditions, namely bullish condition (high returns and low volatility) and bearish condition (low returns and high volatility). Differences in the conditions are mainly due to differences in volatility. The use of a Logit Regression Model to produce probability of market conditions and to estimate the influence of economic factors in determining stock market conditions produces models that have varying predictive abilities.

• East Asian Economic Review
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• 제20권4호
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• pp.469-491
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• 2016

In this paper, we estimate the exchange rate exposure, indicating the effect of exchange rate movements on firm values, for a sample of 1,400 firms in seven East Asian countries. The exposure estimates based on various exchange rate variables, return horizons and a control variable are compared. A key result from our analysis is that the long term effect of exchange rate movements on firm values is greater than the short term effect. And we find very similar results from using other exchange rate variables such as the U.S. dollar exchange rate, etc. Second, we add exchange rate volatility as a control variable and find that the extent of exposure is not much changed. Third, we examine the changes in exposure to exchange rate volatility with an increase in return horizon. Consequently the ratio of firms with significant exposures increases with the return horizons. Interestingly, the increase of exposure with the return horizons is faster for exposure to volatility than for exposure to exchange rate itself. Taken as a whole, our findings suggest that the socalled "exposure puzzle" may be a matter of the methodology used to measure exposure.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.117-129
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• 2015

인터넷을 활용한 정보 검색이 보편화됨에 따라, 상대적으로 정보가 부족했던 개인 투자자들이 인터넷 검색을 통해서 관심 기업의 정보를 지속적으로 '주의(attention)'하고 이를 통하여 시의 적절하고 유용한 정보를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 능동적 정보검색을 통해 유도된 주의 효과가 투자자에게 정보전달의 역할을 하는지 개별 기업 주식의 변동성과 동조화를 중심으로 규명하고자 한다. 특히 기업의 본질적 가치에 대한 정보획득 및 판단이 쉽지 않은 정보기술 서비스 중심의 IT 기업을 대상으로 최근 10년간의 키워드 검색 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 인터넷 검색을 통한 기업정보의 수집 및 확산의 용이성은 투자자가 기업의 가치를 보다 정확히 평가하는데 도움을 주고 결과적으로 시장에서의 탈동조화를 유인함을 알 수 있다. 즉, 투자자의 주의는 시장에 내재된 불완전성에 의해 본질적인 요소와 상관없이 주식들의 수익률이 동시에 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상을 약화시키는데 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 기업 규모가 클수록, 연도별 분석에서는 최근에 가까울수록 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 잘 알려진 기업일수록 인터넷 검색으로 획득할 수 있는 정보의 양이 많고, 또한 시간이 지날수록 정보가 쌓이면서 이러한 현상은 더 심화될 것으로 예측할 수 있다. 반면, 인터넷 검색량과 기업의 변동성은 규모가 큰 기업의 경우에만 유의한 양의 관계를 보여주었다. 본 연구는 투자자의 주의효과를 인터넷 검색량을 이용하여 실증 분석하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 기업 주식의 변동성 및 동조화 현상에 대한 이해를 높이고 투자자의 투자결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권12호
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• pp.1-7
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• 2021

The study examines the influence of COVID-19 on the stock market returns of Saudi Arabia. The data was analyzed through event study methodology using daily price data of Tadawul All Share Index (TASI). The study examines the behavior pattern of the Saudi Arabian stock market in different phases during the event period by selecting six-event windows with a range of 10 days. The results report a negative Abnormal Return (AR) of -0.003 on the event date, while the abnormal returns reversed the next day to 0.005 positively. The result of Cumulative Abnormal Return (CAR) is negative and significant at the 1 percent level in all the six-event windows starting from the event date to day 59 after the event for the TASI index. Even though the influence of the COVID-19 pandemic decreased after 30 days of the event date, it increased during the last ten days of the event window. The stock market volatility of Saudi Arabia increased during the post-event period compared to the pre-event period with a negative mean return of -0.326 and a greater standard deviation. In a conclusion, the study found a significant influence of the COVID-19 pandemic on the stock market returns of TASI.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.281-282
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• 2015

주식시장에서 주식수익률과 수익률변동성은 음의 관계를 갖는 것으로 알려져 있으나 개별기업 수준에서 양의 관계가 나타나기도 한다. 본 논문에서는 상황에 따라 양/음으로 다르게 나타나는 수익률-변동성 관계가 실물옵션 존재 유/무에 기인할 수 있음을 제안하고자 한다.