• 한국항만경제학회지
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• 제27권1호
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• pp.263-280
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• 2011

KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.

• 재무관리연구
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• 제19권1호
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• pp.107-131
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• 2002

본 연구에서는 국내 자본시장의 개방이 광범위하게 진전된 1997년 외환위기 이후 기간을 대상표본으로 하여 한국주식시장에서 달러환위험에 대한 노출과 그 가격화 여부를 실증분석한다. 본 연구에서는 투자자들이 국내 주식시장 및 채권시장의 동향에 추가하여 미국신장의 움직임을 중요한 조건부 정보에 포함시켜 투자의사결정을 한다고 전제하고, 이에 상응하는 조건부 다중 베타위험 가격결정모형을 검정하였다. GMM추정의 초과식별조건을 이용하여 국내시장위험과 달러환위험 두 위험 요인을 포함한 가격결정모형의 모형설정오류를 검정한 결과 가격결정모형이 실제 주식수익률 자료와 배치되지 않는 것으로 나타났다. 조건부 달러환을 베타위험과 조건부 달러환위험 프리미엄은 모형에서 사전적으로 설정한 정보대용변수인 상수항과 한 시점 앞의 다우존스 주가지수 수익률, 국내시장 주가수익률 및 회사채 유통수익률에 의하여 설명이 이루어질 수 있고, 둘 다 시간가변적임이 결정되었다. 주식가격결정에 참여하고 있는 두 요인, 국내시장위험요인과 달러환위험요인의 상대적 중요성을 개략적으로 검정한 결과, 모든 포트폴리오에 걸쳐 국내시장위험요인이 더 큰 비중을 차지하고 있지만, 달러환위험요인도 무시할 수 없는 중요성을 가진 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.753-771
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• 2016

금융기관의 위험관리를 위한 중요한 도구로서 현재 VaR가 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 코퓰러 함수들을 이용하여 극단치이론과 GARCH 모형을 결합한 일변량분포로부터 구축한 다변량분포들을 바탕으로 코스피, 다우존스, 상하이 그리고 니케이 지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR 추정과 그 성과에 관해 논의하였다. 사후검증 결과 전체적으로 볼 때 가우시안, t, 클레이톤, 프랭크 코퓰러를 사용한 t-분포의 오차항을 가진 변동성 모형들이 포트폴리오 VaR의 측정에 적합한 모형들로 나타났으며, 특히 프랭크 코퓰러의 경우에 가장 우수한 성과를 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.801-810
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• 2018

확산은 금융이나 물리적 현상의 모형화에 이용되는 확률과정이다. 반복적으로 관측된 확산과정에 대하여 통계적인 모형을 구축할 때, 확률효과를 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 Ornstein-Uhlenbeck 확산모형과 geometric Brownian motion 확산모형에 대하여 확률효과를 도입한다. 모형모수에 대한 최도우도추정법을 적용하기 위하여, 확률효과에 대한 적절한 분포를 가정하여 닫힌 형태로 우도함수를 얻는 방법을 탐색하였다. 1991년부터 2017년까지 27년간 일일 단위로 기록된 다우존스 산업지수에 대하여 확률효과 모형을 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1593-1598
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• 2015

본 논문에서는 사회적 감성과 주가의 상관성을 분석한다. 먼저, 주가 폭락 또는 폭등 기간과 그 직전의 극성을 각각 분석하고 이 결과를 이용하여 사회적 감성과 주가 사이의 상관관계를 분석한다. 본 연구를 위하여 과거의 다우존스산업평균지수 데이터를 수집하고 주가의 폭등과 폭락 시점을 검출한다. 검출한 시점에 근거하여 뉴욕 타임즈 기사를 수집하고 극성을 분석한다. 분석 결과에 의하면 주가 폭락 기간보다 폭등 기간에는 부정적 용어의 출현 빈도가 감소하고 긍정적 용어의 출현 빈도가 증가한다. 주가 폭락 또는 폭등 직전에는 부정적 용어의 출현 빈도와 긍정적 용어의 출현 빈도 사이에 차이가 커지 않다. 상관관계 분석에 의하면, 주가 폭락과 폭등 기간에는 사회적 감성과 주가 사이에 양의 상관관계를 보인다. 반면에, 주가 폭락과 폭등 직전에는 사회적 감성과 주가 사이에 유의한 수준의 상관관계를 나타내지 않는다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.