• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.357-362
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• 2012

본 논문에서는 분산이 각각 다른 이분산성을 갖는 비선형 시계열 자료를 가지고, 비선형 시계열 모형중 1차 일반화 확률계수 자기회귀모형(GRCA(1))과 자료의 형태에 상관없이 적용할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 예측을 해서 어느 모형이 최소 평균예측오차제곱의 기준에서 비선형 시계열 자료의 예측에 적합한지를 비교 분석 하는 것이다. 조건부 이분산 모형에 따르는 자료로 확인된 종합주가지수 변동율에 대한 사례 분석 결과를 보면 신경망 모형은 단기 예측에서 좋은 예측 결과를 보였고, 비선형 모형인 GRCA(1) 모형은 장기 예측에서 좋은 예측 결과를 보여 주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.327-335
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• 2016

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망을 결합한 MLP-GARCH 모형과 GARCH모형과 기계학습의 일종인 딥러닝 (deep learning)을 통합한 DL-GARCH을 가지고 위안화 변동성예측을 비교 실험과 분석을 하였다. 비교분석 결과 DL-GARCH 모형은 MLP-GARCH보다 모형 위안화 역내 외 환율변동성 예측 면에서 더욱 더 개선된 예측값을 제공하였다. 그래서 이분산시계열모형을 딥러닝과 결합한 DL-GARCH 모형은 시계열의 환율 변동성 예측 문제에 딥러닝을 응용할 수 있음을 확인하였다. 향후 이분산시계열과 결합된 딥러닝 모형은 다른 금융시계열 데이터에 응용하여 그 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.305-329
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• 2003

본 연구는 1987년 1월 5일부터 2001년 12월 28일까지의 일별 및 월별 자료를 가지고 미국 달러화와 일본 엔화가 기업의 주식수익률에 미치는 영향 및 비대칭성을 분석하였다. 일별 자료에 대해서는 오차항의 이분산을 고려해 자기회귀와 GARCH 계열 모형을 사용하였으며, 월별 자료에 대해서는 자기회귀모형을 사용했다. 전체기간 및 하위기간에 대한 분석결과는 일별 자료가 월별 자료에 비해 환노출을 발견하는 데 보다 탁월하다는 것을 보여주고 있다. 또한 EGARCH(1, 1)와 GJR-GARCH(1, 1)로 일별 자료를 분석하는 것이 보다 높은 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 한편, 노출된 기업의 대부분에서 음의 환노출이 발견되고 있다. 이는 우리나라 기업의 주식수익률은 환율인상에 대해서는 부정적 영향을, 환율인하에 대해서는 긍정적 영향을 받는 것으로 해석할 수 있다. 비대칭성에 대한 분석 결과는 우리나라 기업은 대부분 비대칭적 환노출에 직면하고 있으며, 실물옵션이론보다는 시장중시가격이론이 보다 설득력이 있다는 결론을 제시해주고 있다. 또한 월별 자료가 일별 자료에 비해 비대칭 분석을 정확히 할 수 있는 것도 발견되었다.

• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.95-126
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• 2003

주가가 정규분포보다 꼬리가 두꺼운 확률변수인 점, 주가의 변동이 군집화를 이루고 있는 현상, 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있다는 점이 실증분석을 통하여 밝혀지고 있다. 주가를 형성시키는 이 세 요소가 하나의 모형내에 통합되지 못하고 있는 실정인데. 이 세 요소가 통합되는 확률과정이 다중프랙탈과정이다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과정과 랜덤시간 변형과정의 결합을 통하여 얻게되는 확률과정이다. 이 과정은 Ito형의 확률과정에 포함되지 않는 연속과정인 것이다. 본 논문에서는 주가시계열의 Pareto-Levy 분포성, 분포의 두꺼운 꼬리성질, 시계열상관이 쌍곡선율로 완만하고 무척 더디게 감소하여 장기에 걸쳐서 평균에 회귀하는 장기기억성, 군집화 현상, 거래시간의 통합성을 포괄하는 다중프랙탈과정의 성질을 살펴보고 이 과정이 주가를 생성시키는 과정인지 아닌지를 검정하는데 그 목적을 둔다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과 시간변형과정의 통합을 통하여 형성된 확률과정이다. 시간변형과정은 주가의 군집화 현상을 포착하는 과정이다. 표준브라운 운동은 이 운동과 시간 변형과정의 통합화 속에서 분수브라운운동의 성질이 용해되어 장기기억과정을 포착해준다. 다중프랙탈성은 관찰치들의 시간척축이 변함에 따라 발생하는 확률과정의 적률에 가해진 일련의 제약조건이라 할 수 있다. 이 모형은 마팅게일 성질을 만족하는 모형으로 변형시킬 수도 있으며 자기회귀 조건부 이분산 모형을 대체할 수 있는 모형이다. 이 모형에서는 자기상관을 가지고 있지 않은 수익률에도 적용가능하며, 따라서 시장효율성을 점검하는데에도 이용할 수 있다. 이 모형은 축척일치성이라는 성질이 존재하므로 데이터의 총량화가 무리 없이 이루어질 수 있다. 다중프랙탈은 국소축척구성성질을 가지고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변할 수 있는 국소축척구성요소를 내포하고 있다. 자본자산의 다중프랙탈 과정을 한국종합주가지수에 적용하였는 바, 이 과정이 한국종합주가 지수의 행동 잘 설명하고 있다. 따라서 한국종합주가지수는 분포의 꼬리의 두꺼움, 자산가격의 군집화현상, 특이한 값, 장기기억을 내포하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1075-1084
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• 2012

본 논문은 중국의 상해, 심천, 홍콩증권시장간의 정보이전효과를 연구한 것이다. 세 개의 중국 증권시장은 모두 미국의 증권시장수익률에 강하게 영향을 받는데 그 정도는 개방화가 제일 잘된 홍콩증권시장이 가장 크며 상해증권시장, 심천증권시장의 순으로 영향을 받는 것으로 나타나고 있다. 상해증권시장이나 심천증권시장은 서로 간에 수익률이전효과나 변동성전이효과가 존재하지 않지만 이 두 시장은 모두 홍콩증권시장수익률의 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 미국증권시장의 움직임을 통제하면 이러한 효과는 사라지게 되어 중국의 증권시장간의 정보이전효과는 존재하지 않는 것으로 나타나고 있다. 이러한 결론은 중국의 세 개의 증권시장이 상호독립적인 성격이 강하다는 것을 의미하며, 중국의 증권시장 연구 시 시장 간의 독립성을 반영해야 할 것으로 생각된다.