• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6084-6091
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• 2014

본 논문은 변동성 비대칭 모형인 GJR GARCH 모형을 이용하여, 수산물 시장에서의 가격변동성과 거래량간의 실증분석을 수행하였다. 실증분석을 위한 연구는 제주지역에서 양식 생산되고 있는 넙치를 분석대상으로 하였다. 주요 연구결과로, 우선 기존의 연구결과와 유사하게 본 연구에서도 양식넙치의 가격변동성에 대한 "변동성 군집(volatility clustering)" 현상이 나타나고 있음을 보였다. 다음으로 양식넙치의 거래량과 가격간에 유의적인 음(-)의 관계가 나타나 일반적인 공급의 법칙이 성립되고 있음을 증명하였다. 마지막으로는 양식넙치의 가격변동성이 거래량의 변동성에 비대칭적으로 반응함으로써 거래물량을 인위적으로 조절할 수 있는 정부정책(비축사업, 수급안정화사업 등)의 유용성을 결론으로 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.189-195
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• 2014

본 연구에서는 코스피200 주식시장, 선물시장, 옵션시장 등의 투자자별 거래량을 동시에 고려하여 각 시장의 변동성에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식시장 및 선물시장의 변동성은 다른 시장의 거래정보에 의해서도 영향을 받는다. 이는 한 시장의 변동성이 다른 시장의 거래정보에 의해서 영향을 받는다는 것이다. 변동성에 대한 거래정보의 교차시장효과(cross-market effect)가 존재함을 의미한다. 둘째, 옵션시장의 변동성은 투자자들의 거래정보로는 설명되지 않는다. 이는 옵션시장의 변동성이 한 달 미래의 기초자산의 변동성에 대한 기대를 반영하고 있기 때문이다. 셋째, 전반적으로 개인의 경우 변동성을 증가시키는 것으로 나타났으며, 기관과 외국인 투자자의 경우 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 변동성이 주요한 변수로 작용하는 영역인 투자전략, 위험관리, 금융시장 안정화방안 등에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1091-1098
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• 2012

최근 주식 워런트 증권(ELW)의 시장 규모가 급격하게 증가하면서 ELW를 발행한 금융기관들에는 리스크 관리 측면에서 효율적인 헤징 방안에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 인공신경망 학습 기법을 이용하여 ELW를 헤징하는 데 소요되는 비용을 최소화하는 방안을 제시하고자 하며, 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 기존의 동적 델타 헤징 방법론과 비교 실험하였다. 그 결과 만기 행사가 안 된 상품의 경우 본 연구에서 제시하는 헤징 방법론이 동적 델타 헤징에 비해 최종 비용이 약 250% 이상 개선되었으며, 행사한 상품은 최종 비용에 있어서 약 25%의 개선 율을 보이는 것을 알 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제24권4호
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• pp.107-134
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• 2007

본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.