• 재무관리연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.41-79
• /
• 2007

본 논문은 주가지수 선물과 옵션의 만기일이 주식시장에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 통해 한국주식시장에서 만기일 효과가 존재하는지를 검증한다. 주가지수를 이용한 기존의 논문과는 달리 만기일에 현물 주식시장의 움직임을 개별 종목별로 분석했다는 점에서 본 논문은 차별성을 지닌다. 주가지수는 시장 움직임의 평균으로 개별 종목의 고유한 특성을 반영하지 못하기 때문에 주가지수를 이용한 분석은 만기일 효과를 해석하고 그 원인을 분석하는데 한계를 지니고 있다. 분석 결과 한국주식시장에서 선물 만기일 효과는 분명히 존재하지만, 옵션 만기일 효과는 뚜렷하지 않은 것으로 드러났다. 선물 만기일에 KOSPI 200 지수와 개별 종목은 가격상승 압력이 존재하고, 변동성과 거래량이 증가하며, 만기일 다음날 수익률은 반전하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러나 비교표본인 NON-KOSPI 200 지수와 개별 종목에서 만기일 효과가 존재한다고 할 만한 증거를 찾지 못했다. 만기일 효과가 시장 전체적으로 나타나는 것처럼 보이지만 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되며, 장 후반에 집중적으로 나타난다는 사실은 프로그램 매매와 만기일의 결제제도가 만기일 효과의 간접적 원인임을 시사한다. 또한 만기일 다음날 가격이 반전하는 현상이 KOSPI 200에 속하는 대규모 기업에 한정되어 나타나는 사실은 만기일 효과가 새로운 정보의 반영에 의한 정보 효과(information effects)가 아니라 일시적 거래불균형에 의한 유동성 효과(liquidity effects)임을 보여주는 증거가 된다.

• 경영과학
• /
• 제27권3호
• /
• pp.33-41
• /
• 2010

A lot of researches find negative volatility risk premium in options market. We can make a trading profit by exploiting the negative volatility premium. This study proposes negative volatility risk premium hypotheses in the KOSPI 200 stock price index options market and empirically test the proposed hypotheses with intra-day short straddle strategy. This strategy sells both at-the-money call option and at-the-money put option at market open and exits the position at market close. Using MySQL 5.1, we create our database with 1 minute option price data of the KOSPI 200 index options from 2004 to 2009. Empirical results show that negative volatility risk premium exists in the KOSPI 200 stock price index options market. Furthermore, intra-day short straddle strategy consistently produces annual profits except one year.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 재무관리연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.65-94
• /
• 2009

본 연구는 KOSPI 200주가지수의 구성종목 변경 사건에 대한 시장반응을 재검증하는 데 초점을 두었다. 국내에서 두 차례 이루어진 과거 실증연구들에서는 KOSPI 200지수종목의 변경이 정보력이 없는 사건으로 분석되었으며, 일부 표본에 대해서만 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 실증적 결과가 변경기업의 속성과 주식시장의 장세에 따라 다르게 나타날 수 있다고 판단하여 기업규모와 시장상황에 따라서 샘플을 구분하여 분석하였다. 실증분석의 결과 지수종목에 신규로 포함되는 기업의 경우 평균적으로 가격압박가설을 지지하는 것으로 나타났다. 또한 종목들을 기업규모와 시장상황에 따라 나누어서 분석해보면 주가반응이 크게 나타났던 년도의 표본수가 많지 않았기 때문에 시장의 평균적 반응을 살펴보면 정보력이 없거나 가격압박가설을 지지하는 것처럼 나타난 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 거래량분석을 통해서도 지지되었는데, 시가총액이 큰 기업은 공시일 전에 새로운 지수종목으로 진입될 것을 예상되기 때문에 공시일 이전에 거래량이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 지수종목에서 탈락되는 기업의 경우에서는 장기적인 주가반응이 뚜렷하게 나타났지만 거래량에 의한 추가적 설명은 부족한 것으로 분석되었다.

• 경영과정보연구
• /
• 제36권3호
• /
• pp.37-49
• /
• 2017

자본시장에서의 동적관련성(dynamic relationship)이란 동일한 자산이 상호 밀접하게 연관되어 있는 서로 다른 시장에서 거래되는 경우 새로운 정보가 가격에 반영되는데 있어 시장들 간에 시간적 차이가 존재함을 의미한다. 시장들 간의 정보전이효과에 대한 특성을 분석하는 것은 시장효율성과 관련한 시장의 미시구조적인 특성을 밝히는데 중요한 의미를 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장들 간의 가격적 동적관련성에 관해 분석을 하였다. 구체적으로는 현물시장과 선물시장 간의 선-후행관계, 그리고 현물시장과 옵션시장 간의 선-후행관계를 분석하였다. 분석기간은 2012년 06월부터 2014년 12월까지이며, 이 기간 동안 5분 단위로 측정된 거래자료를 이용하여 산출된 수익률을 분석에 이용하였다. 실증적 분석을 위해 각 수익률 시계열에 대해 자기상관관계분석, 두 시계열 간의 교차상관관계분석 그리고 시계열 간의 회귀분석을 통해 시장들 간의 동적관련성을 단계적으로 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 현물지수의 경우 약 10분 전부터 자기상관관계가 존재하지만 선물가격과 옵션가격의 경우에는 약한 자기상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 교차상관관계분석에서 선물 및 옵션가격이 약 15분 정도 현물수익률에 선행하는 경향이 강하게 나타나고 있으며, 현물지수가 선물가격과 옵션가격에 선행하는 경향은 약한 것으로 나타났다. 셋째, 다중회귀분석을 통한 결과에서 선물가격은 10-15분 전부터 현물가격에 선행하여 정(＋)의 방향으로 영향을 미치며, 현물가격은 선물가격에 약 5분 정도 선행하는 것으로 나타났다. 옵션가격의 경우 약 5-10분 정도에서 현물가격에 선행하고 있으며, 현물가격이 옵션가격에 선행하는 정도는 아주 약한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 선물 및 옵션시장이 개설된 이후 약 11개월 동안의 자료를 이용하여 분석한 김찬웅과 문규현(2001)의 연구결과와 비교하면 선물가격 및 옵션가격이 현물지수에 선행하는 시간이 약 10분 정도 단축되었으며, 현물지수가 선물가격 및 옵션가격에 선행하는 시간은 약 5분 정도 단축된 것으로 나타났다. 이는 파생상품시장의 개설된 초기에 비해 약 20년이 지난 시점에서 KOSPI200 주가지수현물시장과 파생상품시장 간의 시장효율성이 다소 향상된 것을 의미한다고 볼 수 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제25권2호
• /
• pp.137-170
• /
• 2003

선물 옵션시장의 급속한 성장에도 불구하고 시장참여자들이나 금융감독기관에서는 선물 옵션시장의 만기 등으로 인한 추가적인 변동성 등 시장교란효과 발생에 대한 우려를 나타내고 있다. 본 연구는 한국증권거래소에 상장되어 있는 KOSPI200 지수 관련 파생상품의 만기일에 KOSPI200 지수의 비정상적인 수익률, 수익률의 변동성, 거래량 및 가격반전 등이 존재하는지 분석한다. 일별 자료를 이용한 기존 국내 연구에서 만기일효과(expiration day effects)가 존재하지 않았던 것과는 달리 고빈도 자료를 이용할 경우 만기일 폐장 전 10분을 중심으로 강한 만기일효과가 존재함을 보인다. 또한, 이러한 결과가 우리나라 선물 옵션시장의 결제제도에 영향받았을 가능성에 대해서도 논의한다.

• 재무관리연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.191-212
• /
• 2003

주가지수선물의 도입은 현물주식시장의 정보 비효율성을 완화시켜 현물주식시장에서 변동성의 비대칭성이 줄어든다는 주가지수선물의 도입 효과를 살펴보기 위하여 KOSPI 200 주가지수 선물 도입 전 후를 대비하여 현물주식시장의 변동성에 대한 비대칭성 정도를 비교분석 하였다. 변동성의 비대칭성을 반영하는 TGARCH 모형을 이용하여 비대칭 비율(asymmetry ratio)을 추정하고 모형의 적합성 검진(diagnostic test)을 통해 비대칭성을 반영하지 않는 GARCH 모형과 비교분석 하였다. 분석결과에 의하면 주가지수선물 도입 이후 현물주식시장의 변동성은 비대칭적 현상이 줄어들었고 그 결과 주가지수선물 도입 이후에는 비대칭성을 고려한 모형과 그렇지 않은 모형간에 적합성의 차이가 미미하게 나타났다. 그러나 현물주식시장의 비대칭적 변동성의 정도는 시장 상승국면에서 보다는 시장 하락국면에서 더 심하게 나타나는데 주가지수선물이 도입되어도 시장하락국면에서 비대칭성이 더 강하게 나타났다. 하만 도입 이전보다는 어느 정도 완화된 것으로 나타나 현물주식시장에서 주가지수선물 도입의 완화 효과를 부정할 수 없을 것으로 판단된다. 한편 동일한 분석기간 동안 주가지수선물시장에서도 변동성의 비대칭성이 발견되었다. 그러나 비대칭적 변동성의 정도가 현물주식시장에 비해서는 상대적으로 적게 나타나 현물주식시장보다는 정보가 가격에 신속하게 반영되고 현물주식시장 보다 공매가 용이하여 양방향의 정보에 모두 자본화할 수 있기 때문으로 사료된다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2019

신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.277-283
• /
• 2005

주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제3권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2003

In recent years, many attempts have been made to predict the behavior of bonds, currencies, stock or other economic markets. Most previous experiments used the neural network models for the stock market forecasting. The KOSPI 200 (Korea Composite Stock Price Index 200) is modeled by using different neural networks and fuzzy logic. In this paper, the neural network, the dynamic polynomial neural network (DPNN) and the fuzzy logic employed for the prediction of the KOSPI 200. The prediction results are compared by the root mean squared error (RMSE) and scatter plot, respectively. The results show that the performance of the fuzzy system is little bit worse than that of the DPNN but better than that of the neural network. We can develop the desired fuzzy system by optimization methods.