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

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제26권6호
• /
• pp.47-63
• /
• 2019

The volatility of major crypto currencies was examined and they are diagnosed whether they have a systematic risk or not, by estimating market beta representing systematic risk using GARCH( Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedastieity) model. First, the empirical results showed that their prices are very volatile over time because of the existence of ARCH and GARCH effects. Second, in terms of efficiency, asymmetric GJR model was estimated to be the most appropriate model because the standard error of a market beta was less than that of the OLS model and GARCH model. Third, the estimated market beta of Bitcoin using GJR model was less than 1 at 0.8791, showing that there is no systematic risk. However, unlike OLS model, the market beta of Ethereum and Ripple was estimated at 1.0581 and 1.1222, showing that there is systematic risk. This result shows that bitcoin is less dangerous than Ripple and Ethereum, and ripple is the most dangerous of all three crypto currencies. Finally, the major cryptocurrency found that the negative impact caused greater variability than the positive impact, causing bad news to fluctuate more than good news, and therefore good news and bad news had a different effect on the variability.

• 경영과정보연구
• /
• 제33권1호
• /
• pp.139-155
• /
• 2014

본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도의 주식시장과 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 분산비검정에서 모든 기간의 주식시장은 자기상관이 존재하지 않았고 또한 고전적 RS모형에서 모든 기간이 자기상관이 존재하지 않았으나, 수정된 RS모형에서도 거의 모든 기간에서 장기기억이 존재하였다. 둘째, 단위근검정에서 모든 기간이 단위근이 존재하지 않아 시계열이 안정적이고, 모든 수정$R^2$는 높은 설명력을 나타냈다. 또한 ARFIMA모형에서 모두 정상적 조건을 만족하고 모든 시계열이 장기기억을 나타내었다. 셋째, VAR과 다변량 비대칭 BEKK모형에서 글로벌 금융위기전의 경우, 조건부 평균식에서 영국과 대만의 자국시장이 강하고, 일방향으로 일본에서 인도로, 대만에서 중국(한국, 미국)으로, 미국(일본)에서 영국으로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서 GARCH는 시장자체의 ARCH계수의 결과와 동일한 방향의 강한 조건부 변동성전이효과를 보여주었다. 세 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 시장간 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 넷째, 글로벌 금융위기후의 경우, 조건부 평균식에서 대만의 자국시장만이 강하게 영향을 나타내고, 일방향으로 인도에서 미국으로, 대만에서 일본으로, 한국에서 독일로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서는 위기전의 결과와 동일한 강한 조건부 변동성전이효과가 존재하였고 영국의 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 대만에서 독일로 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 다섯째, 우도비검정에서는 다른 검정결과와는 다르게 모든 기간에서 인도는 타국의 주식시장에 영향을 미치지 않고 동시에 타국의 주식시장에 의해 영향을 받지 않았다. 따라서 본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도와 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악함으로써 타국의 주식시장에서 인도로의 수익률(변동성)전이효과와 타국의 주식시장간 일(양)방향의 비대칭적 반응을 관찰함으로써 타국의 주식시장간의 여러 인과관계를 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제37권1호
• /
• pp.39-48
• /
• 2024

이 논문에서는 비대칭 지렛대 효과를 처리하기 위한 확장된 GARCH 모형을 소개한다. 표준 GARCH 모형의 분산은 이전의 조건부 분산과 이전의 잔차 제곱 항으로 구성되어 있다. 잔차 제곱항으로는 비대칭 지렛대 효과를 모형화할 수 없는데 이 논문에서는 Yeo-Johnson 변환을 이용하여 지렛대 효과를 설명하는 확장된 GARCH 모형을 제안한다. Yeo-Johnson 변환은 변환 모수를 조절하여 비대칭 자료를 보다 정규성 또는 대칭성을 만족하도록 만든데 우리는 Yeo-Johnson 변환의 성질을 역으로 이용하여 비대칭 변동성을 모형화 한다. 제안 모형의 특징에 대해 살펴보고 모수 추정에 대해 알아본다. 제안 모형에서 예측과 예측구간을 어떻게 구하는지 살펴보고 실증 자료분석을 통해 제안모형과 GARCH, 비대칭 지렛대 효과를 모형화한 다른 GARCH 모형을 비교해 본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제21권4호
• /
• pp.335-347
• /
• 2014

This paper employs dynamic conditional correlation (DCC) model to examine time-varying comovement in the Korean stock market with a focus on the financial industry. Analyzing the daily returns of KOSPI 200 eight sector indices from January 2008 to December 2013, we find that stock market correlations significantly increased during the GFC period. The Financial Sector had the highest correlation between the Constructions-Machinery Sector; however, the Consumer Discretionary and Consumer Staples sectors indicated a relatively lower correlation between the Financial Sector. In terms of model fitting, the DCC with t distribution model concludes as the best among the four alternatives based on BIC, and the estimated shape parameter of t distribution is less than 10, implicating a strong tail dependence between the sectors. We report little asymmetric effect in correlation dynamics between sectors; however, we find strong asymmetric effect in volatility dynamics for each sector return.

• 경영과정보연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.17-39
• /
• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.

• 산학경영연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-16
• /
• 2008

본 논문에서는 우리나라 국채선물의 상장 시점부터 2005년 말까지 일별자료를 이용하여 개인투자자, 기관투자자 및 외국인투자자로 구별한 각 투자자 유형별로 거래량과 수익률, 그리고 거래량과 가격변동성 간의 관계를 분석하였다. 수익률에 대한 거래량 변수들의 영향은 투자자유형에 따라 차이를 보이지 않았지만, 주가지수선물시장의 결과와 달리 거래량이 수익률과 강한 음의 관계를 보여주어 시장의 주요 참여자인 기관투자가들의 이자율위험회피를 위한 헤져역할을 짐작케 하였다. 거래량 변수와 변동성 간의 관계는 투자자 유형에 따라 다르게 나타났다. 특히 순매수량 변수는 개인의 경우에는 변동성에 유의한 음의 영향을, 기관투자가의 경우 유의한 양의 영향을 미치고, 외국인의 경우에는 유의적이지 않는 등 투자자 유형에 따라 각각 상이하였다. 기관투자자의 결과는 주가지수선물시장에 관한 기존의 연구결과와 대체로 일치하였다. 매수에 의한 변동성 증가가 매도에 의한 변동성의 증가보다 더 큰 영향을 미친다는 거래량-변동성간에 비대칭성이 존재한다는 증거는 찾을 수 없었다. 이 결과는 주가지수선물 시장을 대상으로 한 국내외의 타 연구 결과와 차이점으로 보인다. 거래량과 수익률간의 음의 상관관계나 거래량과 변동성의 비대칭적 관계의 유무 등 기존 연구와 차이점에 대한 원인을 분석하기 위해서는 향후 기관투자가들의 투자행태에 관한 분석 특히 헤져로서의 역할에 관한 분석이 필요한 것으로 여겨진다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권12호
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

This study investigates the problem of outlier detection based on discrete wavelet transform in the context of time series data where the identification and treatment of outliers constitute an important component. An outlier is defined as a data point that deviates so much from the rest of observations within a data sample. In this work we focus on the application of the traditional method suggested by Tukey (1977) for detecting outliers in the closed price series of the Saudi Arabia stock market (Tadawul) between Oct. 2011 and Dec. 2019. The method is applied to the details obtained from the MODWT (Maximal-Overlap Discrete Wavelet Transform) of the original series. The result show that the suggested methodology was successful in detecting all of the outliers in the series. The findings of this study suggest that we can model and forecast the volatility of returns from the reconstructed series without outliers using GARCH models. The estimated GARCH volatility model was compared to other asymmetric GARCH models using standard forecast error metrics. It is found that the performance of the standard GARCH model were as good as that of the gjrGARCH model over the out-of-sample forecasts for returns among other GARCH specifications.

• 응용통계연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.221-230
• /
• 2016

주식시장 거래에서 기록되는 고빈도 자료를 사용하여 주식 수익률에 대한 변동성을 분석하였다. 변동성을 설명할 수 있는 한 요소로 주식거래에서 불규칙한 간격으로 발생하는 가격 듀레이션을 생각할 수 있는데, 실제 자료에 ACD 모형을 사용하여 듀레이션을 추정해 보았고, ACD-GARCH 모형을 사용하여 주식 수익률과 변동성에 미치는 듀레이션의 영향을 살펴보았다. 이 과정에서 ACD 모형 추정에는 ML과 EF 방법을 적용하였고, ACD-GARCH 모형에는 이중-분계점(double-threshold)을 추가하여 평균수익률의 비대칭성 및 변동성의 비대칭성을 동시에 분석해 보았다.

• 재무관리연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.49-67
• /
• 2006

본 논문은 2005년 3월 2일부터 2005년 5월 30일까지 현물환율, 통화선물가격과 통화선물거래량의 일중자료 각각 4,473개를 사용하여 원/달러 통화선물의 가격예시 기능과 변동성 전이효과에 대해 연구하였다. 단위근 검정에서 현물환율과 통화선물가격은 단위근이 있는 불안정한 시계열이었지만, 공적분 검정에서 두 시계열이 장기적 균형관계를 이루고 있었다. 현물환수익률, 통화선물수익률, 통화선물거래량은 안정적인 시계열이었다. 나아가, 현물환수익률과 통화선물수익률의 변동성에 비대칭성이 존재하지 않았다. 이변량 GARCH 오차수정(BGARCH-EC) 모형의 평균방정식 분석결과, 통화선물수익률의 증가가 5분 후 현물환수익률을 증가시켰다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률을 선행한다는 것으로 가격예시 기능이 작동함을 의미한다. 또한 두 수익률이 이루는 장기적인 균형관계는 현물환수익률을 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 분산방정식의 분석결과, 통화선물수익률에 기인하는 단기적 충격이 현물환수익률의 조건부 분산에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률에 대해서 변동성 전이효과를 가짐을 뜻한다. 통화선물거래량 더미 변수가 두 수익률에 대해 아무런 영향을 미치지 못했지만 두 수익률의 조건부 분산에 유의한 양의 영향을 미쳤다.