• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.

• 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.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제33권8호
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• pp.1212-1219
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• 2009

본 연구에서는 실용설계의 새로운 도구로써 제어계의 강인성, 성능, 안정성 등의 설계지침을 정량화하기 쉽고 해가 효율적으로 구해져 주목받는 선형행렬부등식을 이용하여 강인한 LMI 제어기를 설계한다. 우선 다층상 구조물의 진동제어를 위해 수학적 모델링을 행하고 적분형 서보계를 적용한 LMI 제어 기법으로 상태 피드백 제어칙을 설계한다. 다음으로 설계한 제어칙으로 시스템 불확실성의 변동에 대해 시간영역의 설계사양을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 시뮬레이션을 행하고 실제 적용 가능성을 검토한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.144-148
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• 2009

지구온난화로 인한 홍수빈도 및 강우강도의 증가로 홍수피해의 규모는 더욱 증가하고 있다. 그리고 방재대책도 발생한 피해에 대한 복구를 주된 정책으로 하던 소극적 자세에서 벗어나 과학적 공학적 접근을 통해 재해에 대응할 수 있는 기술을 개발하는 적극적 홍수방어 체계를 구축하고 있다. 또한, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기 보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석이 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 일반적으로 수공구조물의 설계 시에는 설계홍수량을 사용하는데 이는 홍수특성, 홍수발생빈도, 홍수발생 가능성 등을 수공구조물의 규모와 파괴 시 예상되는 피해 정도에 따라 요구되는 안전성을 함께 고려해 수공구조물의 설계기준으로 활용된다. 설계홍수량은 지속시간과 재현기간을 사전에 지정하여 빈도분석을 통해 설계강우량을 산정하고 이를 강우-유출 분석을 함으로써 산정된다. 설계강우량은 빈도분석을 위해 선택된 강우형태에 따른 수문학적 무작위성을 포함하고 있다. 따라서 시간적 변동을 고려한 적절한 강우양상 형태의 선택은 수문학적으로 안전한 수공구조물의 설계 및 평가에 매우 큰 영향을 미친다. 현재의 경우는 강우형태에 대한 선택이 경험에 의해 임의로 이루어지므로, 토목공학자는 여러 가지 발생 가능한 강우형태에 따른 시간적 분포에 대해 고려해야 한다. 본 연구에서는 Huff분위에 따른 무차원 누가 강우곡선을 이용해 강우변동양상 생성을 위한 제약조건을 log-ratio 변환을 이용해 극복하였으며, 결과의 통계 특성치를 Johnson 분포를 통해 표준정규분포로 변환시켰다. 무작위 변수 발생 후 강우양상별 표준정규값의 상관행렬을 이용하여 상관성이 있는 무작위변수로 변환하였다. 얻어진 상관성을 갖는 무작위변수는 log-ratio 역변환을 통해 상관성을 갖는 변수로 재변환해서 무차원화된 강우곡선을 얻을 수 있었다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
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• pp.541-544
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• 2008

최근 많은 연구자들에 의해 철근 콘크리트 구조물에 대한 신뢰성 이론에 바탕으로 해석 및 설계방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 염해환경 콘크리트 구조물의 내구성에 대한 확률론적인 이론에 바탕을 둔 MCS(Monte Carlo Simulation) 기법을 이용한 해석방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 확률론적인 해석 방법에 대한 많은 이론과 시험방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 열화인자별 확률분포를 산정하기에는 데이터가 부족하고 신뢰성 이론을 이용한 내구성 해석방법은 데이터의 확률분포와 변동계수에 따라 사용수명과 신뢰성 지수가 다르게 나타나는데 그 영향 정도에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 확률 분포를 산정하기 위한 실험 데이터의 중요성을 확인하고, 이를 바탕으로 철근 콘크리트 구조물의 염해에 대한 열화인자별 변동계수의 변화를 고려한 신뢰성 지수에 대한 연구를 수행하였으며, 각 인자별에 대한 영향정도를 분석하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.353-360
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• 2010

경기만은 한강과 임진강 수계의 하구역을 중심으로 황해의 중부해역을 잇는 매우 중요한 해역이다. 특히 경기만 해역의 연안개발로 인한 하구습지와 연안습지의 훼손이 가속화되고 있다. 이러한 갯벌과 해저 퇴적체의 변화에 대한 이해와 원인 규명을 위해서는 조석 잔차류의 역할이 중요함을 제시하였다(Kim et al., 2009). 하지만 경기만에서의 조석 잔차류에 대한 정량적 연구는 잘 이루어져 있지 못하며, 연간 변동성에 대한 연구도 흔하지 않다. 본 연구에서는 경기만 주수로인 석모수로와 장봉수로에서 1년간 연속 관측한 수층별 조류를 이용하여, 조석 잔차류의 특성과 조류분조의 특성을 정밀하게 분석하였다. Kim et al.(2009)이 제안한 이동평균(Moving average) 기법을 이용하여 연간 월별 그리고 수층별 자료로 확대하여 분석하였다. 또한 조류조화분해를 실시하여 이동평균 기법의 잔차류 특성과 비교하였으며 계절별 수층별 조류분조의 특성을 제시하였다. 비조석성분인 잔차류 산정에는 이동평균 기법과 조류조화분해법이 동일한 결과를 보였으나 단주기 변동성 분석에는 이동평균기법이 장점을 가진 것으로 보인다. 석모수로의 잔차류는 연간 낙조류 방향이며, 표층에서 20-40 cm/s, 저층에서 10 cm/s 미만으로 분석되었다. 장봉수로에서는 연간 창조류 방향의 잔차류는 표층에서 15-30 cm/s, 저층에서 20 cm/s 안팎으로써 여름철에는 강한 경압형 구조를 보인다. 본 연구에서는 해저면에 설치된 음파식 유속계 자료의 처리, 조석잔차류의 산정과 경기만 수로에서의 연간 잔차류 수직 구조와 변동성에 대한 결과를 제시함으로써, 경기 일대의 물질이동과 퇴적체 변동성 연구에 기본적 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.413-419
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• 2008

확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2010년 추계학술대회 논문집
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• pp.221-226
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• 2010

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.119-133
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• 2020

Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.1-14
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• 2013

미국 달러에 대한 한국원화의 17년간 일별 원/달러 환율 시계열 데이터에 대하여 정상 시계열 ARIMA 모형과 변동성을 포함한 시계열 모형인 ARIMA+IGARCH 모형을 적합하여 비교하고 예측을 실시하였다. 또한 환율 데이터에 구조변화가 있어 보이므로 선형구조를 포함한 구조 변화 모형과 자기상관 구조를 포함한 구조 변화 모형을 이용하여 변화점을 추정하고자 한다.