본 연구는 우리나라와 일본의 주가, 금리와 환율 등 주요 금융자산가격변수들이 상호간에 주고받는 영향을 3변량 MA-GARCH모형을 사용하여 분석하여 보았다. 우선 각 시장의 조건부 수익률을 기준으로 볼 때 우리나라에서는 외환위기 이후 주식시장과 채권시장의 상관관계는 낮아진 반면 외환시장과 주식시장, 외환시장과 채권시장의 상관관계는 10%p 이상씩 높아진 것으로 나타났다. 따라서 외환위기 이후 주식, 채권시장의 외환시장과의 연관성은 크게 높아져 환율 움직임의 영향력이 전반적으로 커졌다고 이해할 수 있다. 이에 비해 일본의 경우 각각의 금융시장간 상관계수는 10% 이하의 매우 낮은 수준에 불과하여 상호관련성이 낮은 수준을 보여 주었다. GARCH 추정이 도출한 각 시장의 조건부표준편차들간의 상관계수를 보면, 우리나라와 일본 모두 외환시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성, 주식시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성 사이의 상관관계는 28-29% 정도이며, 외환시장 변동성$\leftrightarrow$주식시장 변동성 사이의 관계는 21% 정도로 상대적으로 낮은 수치를 보여 주었다. 반면에 금융시장 변동성의 각 국간 상관관계는 90% 내외의 높은 상관관계를 가져, 국가내의 시장간 관계보다 더 높은 수치를 보여 주었다. 따라서 우리나라와 일본의 금융시장 변동성은 국내금융시장간의 요인보다는 모두 미국 주식시장에서의 충격이나 국제유가 급등락 등 외부적 요인에 대해 크게 영향을 받는 것으로 판단해 볼 수 있을 것이다.
This study investigates the recent asymmetric effect of news on stock return volatility in Asian five stock markets - Japan, Korea, Singapore, Taiwan, and Malaysia - since 2000. This study uses the GJR-M model which shows a different effect of a good and bad news on volatility. Empirical results show that the unexpected negative return has a more crucial effect on stock return volatility than the unexpected positive one does in all five stock markets. This implies that the bad news of the stock markets gives a more remarkable effect on volatility than good news does. This study finds that it is very important for market participants and regulation practitioners to distinguish between positive and negative return shocks in the stock markets since bad news might have a larger impacts on volatility than good news.
본 연구는 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 주가변동성 및 정보적 시장효율성에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 주가지수옵션의 도입이 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는 가를 보기위해 각국별로 동일한 가중치를 둔(equally weighted) 국제 포트폴리오를 구성함으로써 주가지수옵션 도입이라는 요인외의 다른 요인들을 통제하였다. 이 포트폴리오를 이용한 분석결과에 의하면, 주가지수옵션의 거래는 단기간에 걸쳐서는 주식시장의 주가변동성에 별 영향을 주지 않았으나 다소 긴 기간인 1년 정도의 기간에서는 주가변동성을 증가시켰다. 또한 본 연구는 GARCH 형태의 모델을 이용하여 주가지수옵션시장의 개설이후로 주식시장의 시간에 따라 변하는 주가변동성(time-varying volatility)에 어떤 구조적 변화가 있었느냐를 분석함으로써, 주가지수옵션의 거래가 정보적 시장효율성(informational market efficiency)에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 우리의 실증분석 결과는 지수옵션 도입 이후로 정보의 이산적 패킷(discrete packets)인 여러 변동성 충격(volatility shock)이 주식시장에 더욱 더 빨리 흡수된다는 것을 보여주었다. 이는 주가지수옵션의 도입은 주식시장의 효율성 증대에 도움을 준다는 것을 의미한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.576-579
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2024
경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.
This study aims to understand the long-run movement of volatility in Korean stock market by decomposing stock volatility into the long-lived and the short-lived components. In addition, I analyze how the low-frequency movement of stock market volatility is related to changes in macroeconomic conditions. The volatility decomposition is made based on the GARCH-MIDAS model, in which the long-lived volatility is constructed based on the combination of realized volatilities (RVs). The results show that the long-lived volatility contains information of up to 3~4 years of past RVs. In addition, the changes in the long-lived volatility can explain about two thirds of volatility changes in the Korean stock market from 1994 to 2009. Meanwhile, the low-frequency movement in the market volatility can be related to changes in macroeconomic conditions. The analysis shows that the stock market volatility appears to be countercyclical while showing a positive correlation with the inflation. In addition, the stock market volatility tends to rise as macroeconomic uncertainty increases. These results imply that macroeconomic policies aiming at economic stabilization could contribute to reduction in the stock market volatility.
본 연구의 목적은 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 우리나라의 거시경제변수의 변동성으로부터 주식시장의 변동성으로 전이효과(spillover)가 존재하는지를 규명하는데 있다. 본 연구는 자본시장이 개방되기 시작한 1992년 1월부터 2007년 6월까지 186개월치의 KOSPI 지수 및 주요산업지수와 거시경제변수인 정부의 통화정책을 반영하는 콜금리, 미달러환율, 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수 자료에 근거하여 거시경제변수의 주식시장에 대한 변동성전이효과를 AR(1)-GARCH(1, 1)모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과에 따르면 콜금리의 KOSPI 지수수익률에 대해 변동성전이효과는 통계적으로 비유의적으로 나타나 변동성전이효과가 없는 것으로 나타났으며 환율은 KOSPI에 대해 양(+)의 변동성전이효과가 존재함을 보였다. 이는 미달러환율의 기대치 않은 변동성이 주식시장의 변동성에 양(+)으로 충격을 준다는 것을 의미한다. 또한 인플레이션의 대용치인 생산자물가지수(PPI)는 주식시장에 대해 변동성전이효과가 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하여 강한 변동성전이효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이자율을 나타내는 콜금리를 제외하고 Cumhur, Arslan and Meziyet(2005)의 연구와 동일한 결과를 보였다.
This paper investigates the impact and behavior of foreign equity investment in Asian emerging economies during the 2007-2008 and the 2010-2012 global financial crises in terms of volatility and return. The empirical results indicate that foreign investors show positive feedback trading behavior in the sample countries. We find evidence that foreign investors' net selling behavior significantly increases market volatility in most countries.
본 논문에서는 기업특성변수를 고려하여 KOSPI 200을 구성하는 포함종목에 대응되는 대응 종목을 선정하고 두 집단간의 변동성차이를 비교 분석함으로써 KOSPI 200 선물거래가 주식시장의 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 개별기업의 체계적 위험, 시장가치, 회전율, 주가수준 등의 특성변수들을 통제하였으며 대외의존도가 높은 한국의 경제적 특성을 고려하여 환노출의 영향도 통제하였다. 분석결과는 KOSPI 200 선물거래는 현물거래의 제약요인을 줄여주어 현물시장의 효율성을 제고시키고 단기변동성의 증가를 가져오는 역할을 하지 못하였음을 보여준다. 선물거래 도입 이후 현물시장의 변동성은 상대적으로 감소하는 모습을 보이고 있으며 외환위기 이후에 들어서야 변동성이 증가하는 모습을 보이고 있다. 그러나 선물거래 도입 이후에 현물시장의 변동성과 자기상관에 나타난 변화는 시장마찰 요인에 크게 영향을 받고 있으며, 규제완화가 상당히 이루어진 외환위기 이후에는 포함종목의 변동성이 이전기간에 비해 상대적으로 큰 폭으로 증가하였으며 시장마찰요인에 의한 영향도 크게 개선된 것으로 나타나고 있다.
This paper empirically examined the relationship between the housing market and the stock market to investigate the price and the asymmetric volatility spillover effects. The monthly housing price index and the monthly KOSPI were used for analysis. This research employed the EGARCH model. The analysis period was from January 1986 until June 2021 with periodization centered on the Asian Financial Crisis: before and after the crisis - the end of December 1997. The EGARCH model allows analysis of 'good news' and 'bad news' in understanding volatility. The price spillover effect was observed one way from the stock market to the housing market. On the contrary, the spillover effect was not found from the housing market to the stock market. The empirical evidence suggests that there are price and asymmetric volatility effects in the entire period of analysis in both housing and the stock markets. In the housing market, the negative effects of information were found pre-financial crisis while the positive effects, in other periods. However, in the stock market, the negative effects of information were found in the pre- and post-financial crisis periods. This means that the housing market is more affected by 'good news' than 'bad news' when information spreads to the markets while the stock market is more affected by 'bad news' than 'good news'. It is of significance to discover the variable returns by different information.
The purpose of this study was to analyze the correlation and volatility of Korea and neighboring East Asia stock markets. East Asian stock markets were selected for Japan, China, Hong Kong and Taiwan by economically and geographically close with Korea. If you understand the volatility and the correlation between Korea and the East Asian stock market, it may be helpful in predicting investment. And It may reduce the risk of investing of asset allocation in global portfolio level. For this using the national monthly return data for the last 163 months, I was calculating and comparison the rate and correlation, and regression analysis. Result of the correlation analysis, Korea have shown a low correlation with China. while showing a high correlation with Taiwan and Hong Kong. China has been forming its own market in East Asia and showing a low correlation with other countries exception Hong Kong. Hong Kong has been determined as the highest harmonization within the East Stock Market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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