Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.235-237
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2000
본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.
고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.
This paper tries to investigate the relationships among stock return volatility, time-varying risk premium and Korea Discount. Using Korean Composite Stock Price Index (KOSPI) return from January 4, 1980 to August 31, 2005, this study finds possible links between time-varying risk premium and Korea Discount. First of all, this study classifies Korean stock returns during the sample period by three regime-switching volatility period that is to say, low-volatile period medium-volatile period and highly-volatile period by estimating Markov-Switching ARCH model. During the highly volatile period of Korean stock return (09/01/1997-05/31/2001), the estimated time-varying unit risk premium from the jump-diffusion GARCH model was 0.3625, where as during the low volatile period (01/04/1980-l1/30/1985), the time-varying unit risk premium was estimated 0.0284 from the jump diffusion GARCH model, which was about thirteen times less than that. This study seems to find the evidence that highly volatile Korean stock market may induce large time-varying risk premium from the investors and this may lead to Korea discount.
Black과 Scholes가 옵션가격모형(價格模型)을 개발한 후 그 모형에서의 가정들을 완화시킴으로써 옵션모형들이 발전되어 왔다. Black-Scholes의 옵션가격모형(價格模型)의 문제점중의 하나는 주가의 분산이 만기일까지 일정(一定)하다는 가정이다. 본 연구에서는 장기옵션이 Scorer 이용하여 주가분산(株價分散)의 중요성을 고찰하였다. 즉 Cox, Ingersoll과 Ross의 일반균형이론(一般均衡理論)에 근거한 random variance 옵션모형을 도출하였고 이것을 Black-Scholes 옵션모형과 비교하였다. 장기유럽식 옵션에 대하여 주가변동성(株價變動性)의 위험(危險)프레미엄이 중요한 요소이고 위험(危險)프레미엄을 고려한 random variance 옵션모형이 위험(危險)을 고려치 않는 random variance옵션모형(模型)보다 예측력이 높게 나타났다.
시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.
In this study, I examine mutual shock spillover effects among interest rate differences, won-dollar foreign exchange change rates, and stock market returns in Korea during the daily sample period from the beginning of 1995 to the October 16, 2015, using the multivariate GARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) BEKK (Baba-Engle-Kraft-Kroner) model framework. Major findings are as follows. Throughout the 6 model estimation results of variance equations determining return spillovers covered from symmetric and asymmetric models of total sample period and two crisis sub-sample periods composed of Korean FX Crisis Times and Global Financial Crisis Times, shock spillovers are shown to exist mainly from stock market return shocks. Stock market shocks including down-shocks from the asymmetric models are shown to transfer to those other two markets most successfully. Therefore it is most important to maintain stable financial markets that a policy design for stock market stabilization such as mitigating stock market volatility.
본 연구는 일본주가지수선물시장에서의 증거금 변화와 선물시장행태와의 관계를 알아보았다. 선물 증거금의 조정은 선물 가격변동성에 통계적으로 유의적일 정도의 영향을 미치지는 않았다. 또한 증거금의 조정이 선물거래활동(futures trading activity)에 미치는 영향을 실증분석하였는데, 일관성 있는 영향을 주지 못하는 것으로 나왔다. 이 결과에 의하면 증거금 규제는 선물시장에서의 가격 변동성 및 선물거래 활동을 통제하기 위한 적절한 도구는 아니라는 것을 의미한다. 또한 본 연구는 선물증거금의 조정을 야기시키는 변수가 무엇인가를 알아보았는데, 일본 주가지수선물시장에서의 네번의 증거금 조정중 두번의 경우에만 가격변동성이 중요한 변수로 작용했다. 또한 놀랍게도 선물증거금의 수준은 선물거래활동의 증가함수라는 결과를 보였다. 보편적인 관점에 의하면, 선물거래활동가 활성화되면 즉, 거래량과 미청산약정고가 증가하면 유동성이 증가하여 위험이 감소하게 되고 이는 곧 증거금의 수준을 낮추게 된다. 그러나 일본의 경우는 이러한 관점과 정반대의 결과를 보였다. 이러한 재미있는 결과의 세부적인 분석을 위해, 본 연구는 일본 증거금 규제기관이 증거금의 수준을 결정하는데 있어서 어떤 기준이 있다면 그 기준을 적용하는데 일관성을 가지는지를 살펴보았는데, 분석 결과는 일본의 증거금 규제당국이 일관성을 가지지 못하는 것으로 나왔다.
This paper uses the Efficient Method of Moments(EMM) of Gallant and Tauchen to estimate continuous-time stochastic volatility diffusion model for the Korean Composite Stock Price Index, sampled daily over $1995\sim2002$. The estimates display non-normality of stock index return, leptokurtic distribution, and stochastic volatility. Funker, this study suggests that two factor stochastic volatility model will be more desirable than one factor stochastic volatility model to estimate daily Korean stock return and also suggests that the stochastic volatility diffusions should allow for Poisson jumps of time-varying intensity.
The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.5
no.1
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pp.78-82
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2004
Volatility may be defined as the sum of fundamental volatility caused by information arrival and transitory volatility caused by noise trading. This study decomposes the observed KOSPI volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. This study investigates the effects of the introduction of cyber trading on the KOSPI volatility. Most studies investigates the effect on the observed volatility. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatilty and transitory volatility individually. Analysis showed that observed volatility is increased significantly at 1% level, but transitory volatility is not increased. This means that noise trading by irrational investors is not increased.
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