Journal of the Korean Data and Information Science Society

The Korean Data and Information Science Society (한국데이터정보과학회)
권호 표지

Study on time-varying herd behavior in individual stocks

개별 주가에 반영된 시변 무리행동 연구

  • 박범조 (단국대학교 상경대학 경제학과)
  • Received : 2011.03.21
  • Accepted : 2011.05.05
  • Published : 2011.05.31
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Abstract

Many of the theoretical studies have considered herd behavior as a source of the volatility in financial markets, but there have been few empirical studies on the dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. In this context, this paper proposes a new method for measuring time-varying herd behavior based on QR-GARCH model. Using daily data of KOSPI stocks, this paper provides some empirical evidence for strong and volatile herding among traders of stocks of medium firms, and shows that time-varying herd behavior in traders of some stocks has persistent autocorrelation.

정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.

Keywords

References

  1. 김삼용, 김진아 (2009). 일반 자기회귀 이분산 모형을 이용한 시계열 자료 분석. <한국데이터정보과학회지>, 20, 475-483.
  2. 박범조 (2003). 분위수 회귀접근법. <계량경제학보>, 14, 93-122.
  3. 박인찬, 권오진, 김태윤 (2009). 시계열 모형을 이용한 주가지수 방향성 예측. <한국데이터정보과학회지>, 20, 991-998.
  4. 변현우, 송치우, 한성권, 이태규, 오경주 (2009). 변동성 지수기반 유전자 알고리즘을 활용한 계층구조 포트폴리오 최적화에 관한 연구. <한국데이터정보과학회지>, 20, 1049-1060.
  5. 심주용, 이장택 (2010). 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형의 추정. <한국데이터정보과학회지>, 21, 831-839.
  6. Avery, C. and Zemsky, P. (1998). Multidimensional uncertainty and herd behavior in financial markets. American Economic Review, 88, 724-48.
  7. Banerjee, A. V. (1992). A simple model of herd behavior. Quarterly Journal of Economics, 107, 797-817. https://doi.org/10.2307/2118364
  8. Bikhchandani, S. and Sharma, S. (2001). Herd behavior in financial markets. IMF Staff Papers, 47, 279-310.
  9. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
  10. Chang, E. C., Cheng, J. W. and Khorana, A. (2000). An examination of herd behavior in equity markets: An international perspective. Journal of Banking and Finance, 24, 1651-1679. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00096-5
  11. Choe, H., Kho, B.-C. and Stulz, R. M. (1999). Do foreign investors destabilize stock markets? The Korean experience in 1997. Journal of Financial Economics, 54, 227-264. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(99)00037-9
  12. Christie, W. and Huang, R. (1995). Following the pied piper: Do individual returns herd around the market? Financial Analysts Journal, 51, 31-37. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n4.1918
  13. Cipriani, M. and Guarino, A. (2005). Herd behavior in a laboratory financial market. American Economic Review, 95, 1427-1443. https://doi.org/10.1257/000282805775014443
  14. Cont, R. and Bouchaud, J.-P. (2000). Herd behavior and aggregate fluctuations in financial markets. Macroeconomic Dynamics, 4, 170-195.
  15. Eguiluz, V. M. and Zimmermann, M. G. (2000). Transmission of information and herd behavior: An application to financial markets. Physical Review Letters, 85, 5659-5662. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.85.5659
  16. Gallant, A. R. and Tauchen, G. (2000). Efficient method of moments, Working paper, University of North Carolina.
  17. Graham, J. R. (1999). Herding among investment newsletters: Theory and evidence. Journal of Finance, 54, 237-268. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00103
  18. Hunter, D. and Lange, K. (2000). Quantile regression via an MM algorithm. Journal of Computational and Graphical Statistics, 9, 60-77.
  19. Jurekova, J. and Prochazka, B. (1994). Regression quantiles and trimmed least squares estimators in the nonlinear regression model. Journal of Nonparametric Statistics, 3, 201-222. https://doi.org/10.1080/10485259408832583
  20. Koenker, R. W. and Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46, 33-50. https://doi.org/10.2307/1913643
  21. Koenker, R. and Park, B.-J. (1996). An interior point algorithm for nonlinear quantile regression. Journal of Econometrics, 71, 265-283. https://doi.org/10.1016/0304-4076(96)84507-6
  22. Lakonishok, J., Shleifer, A. and Vishny, R. W. (1992). The impact of institutional trading on stock prices. Journal of Financial Economics, 32, 23-43. https://doi.org/10.1016/0304-405X(92)90023-Q
  23. Lux, T. and Marchesi, M. (1999). Scaling and criticality in a stochastic multi-agent model of a financial market. Nature, 397, 498-500. https://doi.org/10.1038/17290
  24. Park, B.-J. (2002). An outlier robust GARCH model and forecasting volatility of exchange rate returns. Journal of Forecasting, 21, 381-393. https://doi.org/10.1002/for.827
  25. Park, B.-J. (2007). Trading volume, volatility, and GARCH effects in the Korean won-U.S. dollar exchange market: Some evidence from conditional quantile estimation. Japanese Economic Review, 58, 382-399. https://doi.org/10.1111/j.1468-5876.2007.00386.x
  26. Park, B.-J. (2011). Asymmetric herding as a source of asymmetric return volatility. Journal of Banking and Finance, doi:10.1016/j.jbankfin.2011.02.025.
  27. Stauffer, D., de Oliveira, P. and Bernardes, A., (1999). Monte Carlo simulation of volatility clustering in market model with herding. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 2, 83-94. https://doi.org/10.1142/S0219024999000066
  28. Stauffer, D. and Sornette, D. (1999). Self-organized percolation model for stock market fluctuations. Physica A, 271, 496-506. https://doi.org/10.1016/S0378-4371(99)00290-3
  29. Summers, L. H. (1986). Does the stock market rationally reflect fundamental values? Journal of Finance, 41, 591-601. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1986.tb04519.x
  30. Wermers, R. (1999). Mutual fund herding and the impact on stock prices. Journal of Finance, 54, 581-622. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00118
  31. Zhou, T. and Lai, R. N. (2009). Herding and information based trading. Journal of Empirical Finance, 16, 388-393. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2009.01.004
  32. Yu, K. (2002). Quantile regression using RJMCMC algorithm. Computational Statistics and Data Analysis, 40, 303-315. https://doi.org/10.1016/S0167-9473(01)00093-7