• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.429-442
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• 2015

변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.213-231
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• 2003

본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권4호
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• pp.46-54
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• 2020

본 연구의 목적은 음의 변동성위험프리미엄 특성에 기반한 전통적인 옵션 양매도전략의 문제점을 개선하기 위해, 변동성 예측을 이용한 양매도 포지션의 선택적 진입전략을 제안하고 그 투자 성과를 분석하고자 하였다. 선택적 진입전략은 비대칭적 변동성 전이효과와 SVM 모형을 결합하여 KOSPI 200 주가지수옵션시장의 장중 변동성이 하락이나 횡보로 예측되는 날만 양매도 포지션을 진입하는 옵션의 스트래들 매도전략이다. 2008년부터 2014년까지의 실험데이터에서 변동성의 최적 분류 모형을 찾아내고, 2015년부터 2018년까지의 검증데이터에 적용해 본 결과 제안모형이 비교모형보다 수익은 증가하고 투자 위험은 감소하는 우수한 결과를 보여주었다. 따라서 투자성과지표인 Sharpe Ratio가 증가하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 제안 모형은 옵션 거래자들에게 언제 포지션을 진입하고 언제 진입하지 말아야 하는지에 대한 가이드라인을 제시하고 있다.

• East Asian Economic Review
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• 제18권4호
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• pp.367-394
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• 2014

In this study, we examined the fractal structure of the Nikkei225, HangSeng, Shanghai Stock Exchange and Straits Times Index of Singapore. Empirical analysis was performed via non-parametric, semi-parametric long memory tests and also fractal dimension calculations. In order to avoid spurious long memory features, besides the Detrended Fluctuations Analysis (DFA), we also used Smith's (2005) modified GPH method. As for fractal dimension calculations, they were conducted via Box-Counting and Variation (p=1) tests. According to the results, while there is no long memory property in log returns of any index, we found evidence for long memory properties in the volatility of the HangSeng, the Shanghai Stock Exchange and the Straits Times Index. However, we could not find any sign of long memory in the volatility of Nikkei225 index using either the DFA or modified GPH test. Fractal dimension analysis also demonstrated that all raw index prices have fractal structure properties except for the Nikkei225 index. These findings showed that the Nikkei225 index has the most efficient market properties among these markets.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.1-19
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• 2019

이 연구에서는 시장의 상황에 따라 이질적으로 나타나는 유가변동성지수(Oil Volatility Index : OVX)가 주식시장에 미치는 효과를 분위수회귀모형을 이용하여 분석하였다. 특히 전체적인 주식시장뿐만 아니라 산업별로 상이하게 나타나는 효과를 분석하기 위하여 2007년 5월부터 2019년 2월까지의 종합주가지수(KOSPI)와 함께 22개 산업별 주가지수 수익률을 사용하였다. 이와 함께 유가변동성지수의 변화율이 증가하는 경우와 감소하는 경우를 구분하여 강세와 약세 시장에서 산업별 주가지수에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 각 산업별 주식시장이 약세일 때 유가변동성지수가 미치는 음의 효과가 상대적으로 강하게 나타났으며, 이러한 효과는 강세시장으로 갈수록 사라지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 해당 산업의 주식시장이 약세일 때 유가변동성의 증가는 12개 산업에서 통계적으로 유의한 강한 음의 효과를 주는 것으로 나타났으며, 이와는 달리 강세 시장에서는 섬유의복, 기계, 서비스업에서 통계적으로 유의한 양의 효과를 주는 것으로 나타났다. 특히 강세 시장에서 유가변동성 증가가 감소하는 경우 제조업을 포함한 12개 산업에서 주가 수익률에 통계적으로 유의한 음의 효과를 주는 것으로 나타났다. 결과를 통하여 부정적인 소식에 상대적으로 더욱 민감하게 반응하는 주식시장의 특징이 약세시장에서 더욱 명확하게 나타난다는 것을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.57-62
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• 2023

본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.129-139
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• 2023

변동성의 예측은 자산의 리스크에 대비하는 데에 중요한 역할을 하기때문에 필수적이다. 인공지능을 통하여 이러한 복잡한 특성을 지닌 변동성 예측을 시도하였는데 기존 시계열 예측에 적합하다 알려진 LSTM (1997)과 GRU (2014)은 기울기 소실로 인한 문제, 방대한 연산량의 문제, 그로 인한 메모리양의 문제 등이 존재하였다. 변동성 데이터는 비정상성(non-stationarity)과 정상성(stationarity)을 모두 가지고 있는 특성이 있으며, 자산 가격 하방 쇼크에 더 큰 폭으로 상승하는 비대칭성과 상당한 장기 기억성, 시장에 큰 사건이 발생할 때 기존의 값들에 비해 이상치라 할 수 있을 정도의 예측할 수 없는 큰 값이 발생하는 특성들이 존재한다. 이렇게 여러 가지 복잡한 특성들은 하나의 모형으로 구조화되기 어려워서 전통적인 방식의 모형으로는 변동성에 대한 예측력을 높이기 어려운 면이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 1D CNN의 발전된 형태인 causal TCN (causal temporal convolutional network) 모형을 변동성 예측에 적용하고, 예측력을 최대화 할 수 있는 TCN 구조를 설계하고자 하였다. S&P 500, DJIA, Nasdaq 지수에 해당하는 변동성 지수 VIX, VXD, and VXN, 에 대하여 예측력 비교를 하였으며, TCN 모형이 RNN 계열의 모형보다도 전반적으로 예측력이 높음을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.685-695
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• 2021

This study explores the impact of stochastic volatility in option pricing. To be more specific, we compare the option pricing performance between stochastic volatility option pricing model, namely, Heston option pricing model and standard Black-Scholes option pricing. Our finding, based on the market price of SET50 index option between May 2011 and September 2020, demonstrates stochastic volatility of underlying asset return for all level of moneyness. We find that both deep in the money and deep out of the money option exhibit higher volatility comparing with out of the money, at the money, and in the money option. Hence, our finding confirms the existence of volatility smile in Thai option markets. Further, based on calibration technique, the Heston option pricing model generates smaller pricing error for all level of moneyness and time to expiration than standard Black-Scholes option pricing model, though both Heston and Black-Scholes generate large pricing error for deep-in-the-money option and option that is far from expiration. Moreover, Heston option pricing model demonstrates a better pricing accuracy for call option than put option for all level and time to expiration. In sum, our finding supports the outperformance of the Heston option pricing model over standard Black-Scholes option pricing model.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.101-133
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• 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.

• 대한수학회보
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• 제59권2호
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• pp.507-528
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• 2022

We propose a path integral method to construct a time stepwise local volatility for the stock index market under Dupire's model. Our method is focused on the pricing with the Monte Carlo Method (MCM). We solve the problem of randomness of MCM by applying numerical integration. We reconstruct this task as a matrix equation. Our method provides the analytic Jacobian and Hessian required by the nonlinear optimization solver, resulting in stable and fast calculations.