본 연구에서는 금리변동에 따른 헤지수단의 목적으로 도입된 국채선물과 해당 기초자산인 국채현물의 일별 자료를 통해 두 시계열의 상호관계를 변동성에 초점을 두고 Bivariate GARCH 모형인 BEKK 모형과 국면전환 및 백터 오차수정항이 포함된 Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM 모형을 이용하여 비교 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 2000년 1월 4일부터 2003년 10월 30일까지이며 분석대상은 일별 국채현물지수와 국채선물지수 935 관측치 이다. 본 연구의 결과 우리나라에서 국채선물과 현물시장의 분석에 있어서 두 시장을 한꺼번에 아우를 수 있는 Bivariate 모형설정의 중요성이 강하게 대두되었다. 특히 본 연구의 분석기간 중에는 국채시장의 상승국면과 하락국면이라는 두 상태보다는 국채가격의 변동성국면이 훨씬 더 강하게 국채시장에 작용하고 있음이 밝혀졌다. 이는 투자자가 보다 나은 헷징결과를 기대한다면 국채시장의 분석시 현물과 선물, 각각의 분산과정뿐만 아니라 공분산과정도 반드시 시계열모형내에서 동시에 고려해야함을 시사하고 있다.
본 논문은 한국 주식시장에서 CAPM 베타의 시간에 따른 변동패턴을 설명하는데 있어서 베이지안 분석기법에 기반을 둔 확률베타모형(stochastic be model)이 기존의 조건부 베타모형이나 이변량 GARCH(1,1)모형보다 추정의 정확도나 베타의 설명력 측면에서 더 우월하다는 실증적 증거를 보여주었다. 확률베타모형으로 추정한 베타는 주식수익률의 횡단면 변동의 $30{\sim}50%$를 설명하는 반면, 다른 시변베타모형은 3% 이하의 설명력에 그쳤다. 이렇게 확률베타모형에서 추정된 베타의 높은 설명력은 흔히 시장이상현상으로 받아들여지고 있는 기업규모효과나 장부가/시가비율효과, 고유변동성효과들을 대부분 흡수하는 것으로 나타났다. 이것은 시장이상 현상들이 베타 참값의 변동과 밀접하게 관련되어 있으며, 기대수익률 변동과 깊은 관련이 있다는 합리적 자산가격결정의 입장을 지지하는 것으로 해석된다.
본 연구의 목적은 거시경제 및 금융변수가 주택시장과 주식시장 사이의 상관관계에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표본기간(2004년 1월부터 2017년 11월) 동안의 월별 종합주택 매매가격지수와 KOSPI지수를 이용하였고, 시간가변적 상관관계는 AG-DCC GARCH 모형을 이용하여 추정하였다. 추정결과, 상관계수의 비대칭성을 나타내는 추정계수가 모두 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 주택시장과 주식시장의 양(+)의 충격보다는 음(-)의 충격이 주택시장과 주식시장 사이의 상관계수를 더 증가시킨다는 것을 의미한다. 또한, 거시경제 및 금융변수가 상관계수에 미치는 영향을 분석한 결과 기간스프레드는 상관계수에 음(-)의 영향을 미치고, 신용스프레드는 상관계수에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 위험프리미엄 효과로 해석이 가능하다. 기간스프레드가 하락하거나 신용스프레드가 상승하는 경우, 즉, 미래 경기가 하락할 것으로 예상되는 경우 우리나라 주택시장과 주식시장의 변동성이 증가하고 투자자들은 더 높은 위험프리미엄을 요구하게 된다. 이로 인해 주택가격과 주가는 하락하게 되고, 두 시장 사이의 상관계수는 상승하게 된다는 것이다. 또한 이 결과는 두 시장이 서로 헤지의 역할을 하기는 어렵다는 것을 의미한다.
본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.
The statistical characteristics of typhoon wind speed records tend to have a considerable time-varying trend; thus, the stationary wind model may not be appropriate to estimate the wind characteristics of typhoon events. Several nonstationary wind speed models have been proposed by pioneers to characterize wind characteristics more accurately, but comparative studies on the applicability of the different wind models are still lacking. In this study, three landfall typhoons, Ampil, Jongdari, and Rumbia, recorded by ultrasonic anemometers atop the Shanghai World Financial Center (SWFC), are used for the comparative analysis of stationary and nonstationary wind characteristics. The time-varying mean is extracted with the discrete wavelet transform (DWT) method, and the time-varying standard deviation is calculated by the autoregressive moving average generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (ARMA-GARCH) model. After extracting the time-varying trend, the longitudinal wind characteristics, e.g., the probability distribution, power spectral density (PSD), turbulence integral scale, turbulence intensity, gust factor, and peak factor, are comparatively analyzed based on the stationary wind speed model, time-varying mean wind speed model and time-varying standard deviation wind speed model. The comparative analysis of the different wind models emphasizes the significance of the nonstationary considerations in typhoon events. The time-varying standard deviation model can better identify the similarities among the different typhoons and appropriately describe the nonstationary wind characteristics of the typhoons.
본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.
본 논문은 우리나라 주식시장과 외환시장의 기대 수익률과 조건부 변동성간의 시계열적 관계를 2요인 자본자산가격결정모형(two-factor ICAPM)을 이용하여 실증 분석하였다. 주가와 환율의 조건부 분산은 GARCH 모형과 비대칭성을 반영한 GJR(1993) 모형으로 추정하였으며, 주가와 환율과의 조건부 공분산은 Bollerslev(1990)의 일정 상관관계(CCC) 모형과 Engle(2002)의 동태적 조건부상관관계(DCC) 모형을 이용하여 추정하였다. 실증 분석모형은 MGARCH-M 모형을 사용하였으며, 추정방법은 준최우추정법(QMLE)을 사용하였다. 실증 분석결과 외환위기 이후에 주식시장의 기대 수익률은 주가의 분산에 대해, 그리고 환율과의 공분산에 대해 유의한 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 그러나 외환시장에서 기대 수익률은 조건부 분산과 조건부 공분산에 대해 유의하지 않은 것으로 나타났다. 조건부 분산의 추정에서는 GJR 모형이 GARCH 모형에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. 그리고 DCC 모형이 CCC 모형에 비해 설명력이 더 높은 것으로 나타났다. 본 논문의 분석결과는 주식시장에서 환율 변동이 위험 요인으로 작용하고 있기 때문에 포트폴리오 구성이나 위험 관리 등에서 환율 변동을 고려할 필요가 있고, 변수들간의 상관관계는 시변하는 모형을 사용할 필요가 있음을 시사한다.
BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.
Purpose: The aim of this study is to explore the dynamic linkage between conditional stock market volatility and macroeconomic uncertainty of Bangladesh. Research design, data, and methodology: This study uses monthly data covering the time period from January 2005 to December 2018. A comprehensive set of macroeconomic variables, namely industrial production index (IP), consumer price index (CPI), broad money supply (M2), 91-day treasury bill rate (TB), treasury bond yield (GB), exchange rate (EX), inflow of foreign remittance (RT) and stock market index of DSEX are used for analysis. Symmetric and asymmetric univariate GARCH family of models and multivariate VAR model, along with block exogeneity and impulse response functions, are implemented on conditional volatility series to discover the possible interactions and causal relations between macroeconomic forces and stock return. Results: The analysis of the study exhibits time-varying volatility and volatility persistence in all the variables of interest. Moreover, the asymmetric effect is found significant in the stock return and most of the growth series of macroeconomic fundamentals. Results from the multivariate VAR model indicate that only short-term interest rate significantly influence the stock market volatility, while conditional stock return volatility is significant in explaining the volatility of industrial production, inflation, and treasury bill rate. Conclusion: The findings suggest an increasing interdependence between the money market and equity market as well as the macroeconomic fundamentals of Bangladesh.
본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
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[게시일 2004년 10월 1일]
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