• 재무관리논총
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• 제3권1호
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• pp.233-265
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• 1996

We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.293-314
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• 2011

본 연구는 부산산업 성장과 고도화를 기반으로 3단계에 걸쳐 실행하는 10대전략산업에 디자인경영 측면에서 해석한 미래전략 디자인산업의 위치와 부산 디자인산업 육성방안을 제시하였다. 나아가 미래가치에 대한 창조혁명의 시대에 핵심 역할로서 디자인산업의 역할과 디자인경영 관점에서 조망하였으며, 부산 10대 전략산업에서 미래전략의 구성과 디자인산업 연관관계를 분석하였다. 특히, 전략산업과의 연관관계를 해석하였다. 디자인경영의 관점은 가치기반으로서의 디자인이 핵심 전략적 기능과 역할을 수행하는 미래가치의 산업이며, 디자인경영의 주요 기능과 비즈니스경영의 관계성을 이론적으로 고찰하였다. 한편, 부산 디자인 육성방안에서 제시된 항목을 정리하여 전략산업과의 연관관계에서 디자인산업 여건과 부산 디자인전략 수립기반의 조성을 위한 추진목표와 체계를 살펴보았다. 다음으로, 전략산업의 디자인 경영 요소를 분석하고, 부산디자인 육성 컨셉을 분석하여 핵심전략으로서의 의미와 위치관계, 정책우선 등 부산산업 30대 프로젝트의 분석과 그룹핑을 통하여 단계별 실현가능성의 순위를 도출하였다. 본 연구의 주제는 창의성 산업은 미래 산업 결정조건과 핵심가치라는 점과, 디자인 경영에 대한 인식의 전환, 그리고 부산 디자인산업의 비전과 추전전략으로서의 의미를 평가해 보는 것이다. 21세기 초에 정보혁명의 지식경제가 도래하였다. 2000년대의 전반적인 축이 디자인 전략 경영에 의해 창조적 혁신의 성장기를 준비하고 있다. 창조 패러다임의 도래와 지금은 창조경제 시대의 기능과 역할의 중심에 디자인경영의 새로운 이노베이션 DNA을 창출 할 것이며, 개별산업디자인에서 산업의 컨버전스화로 산업간 융합을 거쳐 디지털의 정보화, 지식화를 통해 디자인 프로세스가 변화가 되었으며, 정보, 기술을 활용한 가치창출의 통합디자인이 부산디자인산업 육성과 10대 전략산업의 핵심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다.

• 분석과 대안
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• 제6권1호
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• pp.115-162
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• 2022

2021년 8차 당대회에서 개정된 조선노동당 규약은 김정은 정권의 북한의 사회주의·공산주의에 대한 이데올로기 규정변화, 새로운 전략적 노선 및 최근 정세변화를 반영하는 한편, 중앙과 지방을 포괄하는 당 조직체계 상 주요 변화를 포괄한다. 본 연구는 9차례 개정된 조선노동당 규약 전체를 대상으로, 2021년 1월 개정 당규약이 명시한 '당중앙의 유일적 영도체계'의 조직적 변화를 분석함으로써 김정은 정권의 권력구조, 즉 수령제 및 당·정·군관계를 평가한다. 2010년 3차 당대표자회 후계구도를 거쳐 2012년 4차 당대표자회 이후 공식출범한 김정은 정권은 2022년 4월 집권 10년을 앞두고 당 수반이자 국가 수반인 김정은을 중심으로 한 유일영도체계를 제도화하고 새로운 당·정·군 조직 재편을 통해 일원적 지도·집행체계를 확립했다. '당중앙의 유일적 영도체계'는 당 수반-총비서의 당중앙위원회 기구를 통한 '조직영도'의 체계로 구축되며 김정은 시대 당-국가체제의 제도화와 일원화를 동시에 보여준다. 이러한 조직적 개편은 2020년 코로나19 팬데믹 이후 '삼중고'를 겪고 있는 김정은 시대 북한의 위기관리체제 확립의 특성을 보이며 향후 김정은 정권의 통치구조를 이해, 전망하는 데 중요한 함의를 가진다.

• 한국인구학
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• 제19권2호
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• pp.77-105
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• 1996

농촌사회의 당면한 문제는 농촌인구의 극소와 잔존인구의 성·연령별 인구구조의 왜곡에서부터 제기되므로 농촌인구의 변화추세를 검토하였다. 그리고 최근 군부로의 전입과 전출 인구를 비교하여 최근 농촌으로의 인구회귀현상의 실태를 분석하였다. 끝으로 농촌의 인구실태를 파악하기 위하여 실시한 농촌마을 조사자료를 분석하여 농촌으로 전입하는 인구의 영향을 밝혔고, 특성별 농촌마을의 장래를 예측하였다. 군부의 인구는 도시로의 인구전출이 지속되면서 젊은 연령층과 영유아의 인구구성비가 낮고 노인연령층이 두텁게 되었다. 산업화 이전단계인 1960년 군부의 0∼4세 인구구성비는 시부보다 높았으나 농촌인구의 도시전출이 누적되면서 1975년부터 시부보다 낮아졌다. 그러나 1995년의 군부 0∼4세 인구구성비가 6.2%로 5년전보다 상승하여 시부와 차가 감소되었다. 또한 1980년대 후반에 시부에서 군부로 이동하는 인구의 연령별 구성에서 20∼34세에 총이동인구의 51.8%가 집중되어 있었으며, 이들의 교육수준은 시부로의 전입인구보다 오히려 높았다. 이러한 사실은 농촌사회의 변화로 나타내게 될 것이다. 그러나 순수농촌마을이라고 할 수 있는 보은군의 농촌마을과 원래 농업중심 마을이었으나 최근에 급속히 변하고 있는 파주군의 근교농촌마을의 인구구조를 비교한 결과 최근의 농촌인구구조의 변화와 젊은 연령층의 군부로 전입하는 현상은 일부 농촌, 특히 근교농촌의 변화에 의한 현상이지 전체 농촌인구형상의 변화라고 할 수 없었다. 이들 마을 실태조사에서 밝혀진 마을 인구구조의 특성에서 우리는 산업화나 도시의 영향을 받지 않는 순수농촌마을은 거주민의 노령화가 극단적으로 진행되어 마을 자체의 존속이 어려워지는 반면에 근교 농촌마을은 농촌의 성격이 흐려지면서 도시화 내지 산업화가 진행되는 것을 알 수 있었다. 않는 임신, 성감염증, 그리고 인공유산 등의 위험으로부터 제대로 보호를 받아야 한다고 믿는다.보완하는 벤치마크 기능도 수행하기 때문이다.국의 대외 이미지 개선을 위한 적극적인 PR활동과 기업의 최고경영자 차원의 로비활동 추진으로 대미(對美)로비체제를 적극적이며 능동적으로 수행할 수 있도록 하여야 한다.였고, W.X 조국은 동쪽으로 265.2m, W.Y 조국은 북쪽으로 279.5m, 그리고 X.Y 조국은 북서쪽으로 224.3m 편위하여, Loran - C 위치가 GPS 위치보다 약 250m 더 편위 된 것을 알 수 있었다.경우 본 논문에서 계산한 각 침로교각에 대한 최소피항개시거리와 안전피항개시거리을 미리 염두해 두고 피항조선을 하게 되면, 감각에 의한 조선방법으로 야기되는 충돌해난사고를 지양 할 수 있으리라 사료된다.만도에 따른 유의적인 증가를 (p<0.05)보여주었으나 여자의 경우는 유의적인 차이가 없었다. TG의 수치는 남자의 경우 KI가 110%미만인 그룹은 $102.9\pm108.2mg/dl,$ 120% 이상인 그룹은 $112.2\pm40.0mg/dl로$ 비만도가 증가함에 따라 TG가 증가되었으나 유의적인 차이는 없었으며, 여자의 경우 유의적인 차이가 없었다. 남자의 경우 HDL-C은 비만도가 증가함에 따라 유의적으로 감소하는 경향을 보였으나(p<0.05) 여자의 경우는 유의적인 차이가 없었다. 6. 조사 대상자의 체지방량 측정결과 체기방률은 남자의 겨우 16.4% 여자의 겨우 24.0%로 나타나 여자의 체지방률이 남자보다 높았다. 7. 신체계측치, 혈압, 혈청 지질간의 상관관계를 살펴보면 TC, TG는 KI, BMI와 유의적인 양의 상관관계를 보였고 (p<0.01), HCL-C은 비체중, BMI, LBM, TBM와 유의적인 음의 상관관계를 보였으며,

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 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.