• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권4호
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• pp.535-555
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• 2021

본 연구는 국내 주식시장 변동성에 대한 국제유가의 영향을 실증적으로 분석한다. 분석을 위해 사용된 자료는 2015년 1월 2일부터 2021년 7월 30일까지 KOSPI 지수와 WTI 선물가격의 10분 주기 고빈도 자료이다. 이를 사용하기 위해서는 이질적 자기회귀(HAR) 모형을 사용하였다. 분석 모형에서는 고빈도 자료의 장점을 살려 국제유가의 영향을 수익률뿐 아니라 실현 변동성, 실현 왜도 및 첨도를 통해 확인한다. 추정에는 큰 왜도를 갖는 실현 변동성 분포를 감안하여 Box-Cox 변환을 적용하였다. 추정 결과, WTI 가격의 일간 수익률 변동은 KOSPI 수익률의 변동성에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 WTI 수익률의 변동성, 왜도, 첨도는 KOSPI 수익률의 변동성에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 KOSPI 수익률의 변동성이 거래 시간의 시차를 갖는 WTI 수익률의 일간 변화는 반영하지만 투자자의 일중 거래 행태까지는 반영하지 않기 때문으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.161-162
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• 2024

언젠가 한 번쯤 "뉴스에서 발생하는 소식들은 주가변동에 어떤 영향을 줄까?" 하고 궁금해 본 적이 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 궁금증을 해소하기 위해 뉴스기사에 따른 주식시장의 변동을 연구분석한 내용을 소개한다. 이를 위해 뉴스기사를 크롤링하고 자연어 처리 기술을 통해 긍정적 기사와 부정적 기사를 분류하고 해당 날짜의 주가변동 그래프를 분석하여 뉴스에서의 긍정적 요소와 부정적 요소가 주식시장에 얼마나 영향을 주는지 머신러닝 알고리즘을 통해 알아보았다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.333-340
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• 2001

본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.

• 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.

• 재무관리연구
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• 제23권2호
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• pp.1-25
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• 2006

본 논문에서는 1980년부터 2003년까지 한국 증권시장을 대상으로 과거 주식수익률과 변동성을 이용한 반대투자전략의 초과수익을 분석하였다. 즉 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익에 시장변동성이나 개별기업의 변동성이 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 우선 한국 증권시장을 6년 단위의 하위 포트폴리로 구분하여 과거 주식수익률을 이용한 반대투자전략의 초과수익을 측정하였다. 그 결과 시장변동성이 가장 작은 기간이었던 1980년${\sim}$1986년까지의 표본기간에서는 계속투자전략이 유의한 투자전략으로 나타났으나 그 외의 기간에서는 반대투자전략이 유의한 투자전략으로 나타났다. 따라서 시장변동성 뿐 아니라 개별기업의 변동성 역시 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익에 영향을 미치는지 확인하였다. 개별기업의 변동성을 하나의 지표로 포트폴리오를 구성하여 과거 주식수익률을 이용한 투자전략의 초과수익을 확인한 결과 과거 개별기업의 변동성이 작았던 포트폴리오에서는 계속투자전략이 유의한 투자 전략으로 나타난데 비해서 과거 개별기업의 변동성이 큰 포트폴리오에서는 유의한 계속투자전략의 초과수익을 확인할 수 없었다. 따라서 과거 주식수익률 뿐 아니라 변동성까지 고려하여 투자전략을 구성하는 것이 보다 높은 양(+)의 초과수익을 얻는 방법이라고 할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권8호
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• pp.693-701
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• 2014

본 연구에서는 강우의 변동특성 분석에 있어 기존의 접근법인 지속기간별 강우량의 변화 분석을 통하여 얻는 데 한계가 있는 강우의 구조적 변동특성을 분석하기 위하여 추계학적 강우모형을 이용하였다. Neyman-Scott 구형펄스 모형(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model, NSRPM)은 점 과정을 이용한 추계학적 강우생성 모형으로 시간단위 강우를 생성함으로써 수문학 분야에서 널리 쓰이고 있으며 강우특성과 관련한 5개의 매개변수로 구성되어있다. 각 매개변수는 물리적인 의미를 가지고 있으므로 서울지점의 1973~2011년 여름철 시강우자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하고 추정된 매개변수의 변화를 분석하여 강우의 구조적인 변화를 분석하고 기존연구와 비교 분석하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권2호
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• pp.119-127
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• 2008

본 연구에서는 하천의 지형이 복잡하고 지류 합류부 및 여러 수리구조물이 위치한 공주대교 상 하류구간에 대하여 흐름특성과 하상변동 양상을 분석하였다. 대상구간의 흐름특성 모의를 위해 1차원 HEC-RAS와 2차원 RMA2를 적용하였으며, 모의 결과 대상구간의 종방향 수위는 1차원과 2차원 모형의 결과가 양호하게 일치하였다. 그리고 하상변동 예측을 위해 2차원 SED2D를 적용하였으며, 모의 결과 단면의 급변 구간과 교량구간, 지류 합류구간, 만곡부 구간 등 주요 단면에서 횡방향 하상변동의 정량적인 분석이 가능하였다. 또한, 주요 단면에서의 하상변동 분포는 유속과 밀접한 관계를 가지는 것으로 나타났다. SED2D 모형의 민감도 분석을 실시한 결과 부유사 농도, 모래층의 두께, 이송가능한 모래크기는 하상변동에 민감한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 향후 하상변동 모형을 적용함에 있어 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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

• 국제지역연구
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• 제21권1호
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• pp.181-200
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• 2017

본 논문에서는 2006년 초부터 2015년 말까지 우리나라의 산업별 주가지수와 주요화폐의 환율을 이용하여 환율과 환율 변동성이 주가에 미치는 영향을 분석하였다. 주가지수로는 코스피지수와 우리나라의 대표적 산업인 음식료품, 화학, 기계, 전기전자, 종이목재, 전기가스, 운수장비, 은행 주가지수가 사용되었으며 환율의 변화를 보기 위한 주요화폐로서는 미국달러, 일본 엔, 유로, 영국 파운드가 사용되었다. 환율변화에 따른 주가의 반응분석에서는 예상한 바와 같이 전자, 운수장비 산업 주가와 환율은 정(+)의 관계를 나타내었으며 음식료품, 종이목재, 전기가스, 은행 산업의 경우도 예상한 것과 같이 주가와 환율은 부(-)의 관계를 나타냈다. 수출의 비중이 많은 기계 산업은 예상과 달리 부(-)의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 화학 산업의 경우는 예상이 어려웠는데 분석결과 주가와 환율은 부(-)의 관계를 보여 주었다. 환율변동성에 대한 주가의 반응 분석에서는 종이목재 산업의 주가가 환율변동성에 부(-)의 반응을 나타냈다. 환율변동성에 대비한 위험관리 비용을 많이 지출하는 기업들이 종이목재산업에 속해 있는 것으로 보인다. 또한 은행산업의 주가도 환율변동성에 부(-)의 반응을 보였는데 이것은 선도환 등 외환 파생상품을 발행하여 수수료 수입이 증가하게 되는 은행산업의 주가는 환율변동성에 정(+)의 반응을 할 것이라는 예상과는 정반대의 결과였다.