• 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.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권1호
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• pp.149-169
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• 2023

Purpose - The main purpose of this study is to develop the stress test model for Korean banks by exploring the optimal Monte Carlo simulation and BIS forecasting model. Design/methodology/approach - This study selects 15 Korean banks as sample financial firms and collects relevant 76 quarterly data for the period between year 2000 and 2018 from KRX(Korea Excange), Bank of Korea, and FnGuide. The Regression analysis, Unit-root test, and Monte Carlo simulation are hired to analyze the data. Findings - First, most of the sample banks failed to keep 8% BIS ratio for the adverse and severely Adverse Scenarios, implying that Korean banks must make every effort to realize better BIS ratios under adverse market conditions. Second, we suggest the better Monte Carlo simulation model for the Korean banks by finding that the more appropriate volatility should be different depending on variables rather than simple two-sigma which has been used in the previous studies. Third, we find that the stepwise regression model is better fitted than simple regression model in forecasting macro-economic variables for the BIS variables. Fourth, we find that, for the more robust and significant statistical results in designing stress tests, Korean banks are required to construct more valid time-series and cross-sectional data-base. Research implications or Originality - The above results all together show that the optimal volatility in designing optimal Monte Carlo simulation varies depending on the country, and many Korean banks fail to pass sress test under the adverse and severely adverse scenarios, implying that Korean banks need to make improvement in the BIS ratio.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.215-231
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• 2022

Analysis and forecasting of the Baltic Capsize Index (BCI) is important for managing an entity's losses and risks from the uncertainty and volatility of the fast-changing maritime transport market in the future. This study conducted volatility transition analysis through the GARCH model, using BCI which is highly related to steel raw materials. As for the data, 2,385 monthly data were used from March 1999 to March 2021. In this study, after basic statistical analysis, unit root and cointegration test, the GARCH, EGARCH, and DCC-GARCH models were used for volatility transition analysis. As the results of GARCH and EGARCH model, we confirmed that all variables had no autocorrelation between the standardized residuals for error terms and the square of residuals, that the variability of all variables at this time was likely to persist in the future, and that the variability of the time-series error term impact according to Iron ore trade (IoT). In addition, through the EGARCH model, the magnitude convenience of all variables except the Iron ore price (IOP) and Capesize bulk fleet (BCF) variables was greater than the positive value (+). As a result of analyzing the DCC-GARCH (1,1) model, partial linear combinations were confirmed over the entire period. Estimating the effect of variability transition on BCF and C5 with statistically significant linear combinations with BCI confirmed that the impact of BCF on BCI was greater than the impact of BCI itself.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제26권4호
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• pp.526-541
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• 2016

This research aims to examine the predictive power of multiple online stock message boards, namely, NAVER Finance and PAXNET, which are the most popular stock message boards in South Korea, in stock market activities. If predictive power exists, we then compare the predictive power of multiple online stock message boards. To accomplish the research purpose, we constructed a panel data set with close price, volatility, Spell out acronyms at first mention.PER, and number of posts in 40 companies in three months, and conducted a panel vector auto-regression analysis. The analysis results showed that the number of posts could predict stock market activities. In NAVER Finance, previous number of posts positively influenced volatility on the day. In PAXNET, previous number of posts positively influenced close price, volatility, and PER on the day. Second, we confirmed a difference in the prediction power for stock market activities between multiple online stock message boards. This research is limited by the fact that it only considered 40 companies and three stock market activities. Nevertheless, we found correlation between online stock message board and stock market activities and provided practical implications. We suggest that investors need to focus on specific online message boards to find interesting stock market activities.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.611-622
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• 2021

본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측 성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 t-분포를 고려하였으며 1-시차 후 예측과 2-시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1213-1229
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• 2016

최근에 Cho와 Shin (2016)가 변동성 예측 모형으로 유명한 HAR (Corsi, 2009) 모형보다 단위근을 부과한 IHAR 모형이 더 우수하다는 것이 보고하였다. 금융시계열에 비대칭 변동성이 존재한다는 것은 널리 알려져 있다. 이 논문에서는 IHAR 모형에 레버리지를 고려한 LIHAR 모형을 제안한다. LIHAR 모형과 IHAR 모형 기존의 HAR 모형, LHAR 모형과의 예측력 비교를 통해 LIHAR 모형의 우수성을 보인다. 모형을 평가하기 위해 Oxford-Man 라이브러리 20개의 실현변동성 데이터를 이용하였다. 특히 DJIA, S&P 500, Russell 2000, KOSPI Composite 데이터는 다양한 분석을 하였다. 주가와 같은 금융지수의 변동성에는 장기기억성과 비대칭 변동성이 존재하고, 이런 특징을 LIHAR 모형이 HAR, IHAR, LHAR 모형보다 적절하게 반영하고 있는 것을 확인 하였다. 또한 예측력도 LIHAR 모형이 가장 우수하였다. 금융시계열의 실현변동성에 장기기억성, 비대칭변동성, 비정상성을 모두 반영하여 예측하는 것이 상당한 가치가 있음을 확인하였다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제5A권4호
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• pp.331-338
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• 2005

In this paper, an improved maintenance scheduling approach suitable for the competitive environment is proposed by taking account of profits and costs of generation companies and the formulated combinatorial optimization problem is solved by using Reactive Tabu search (RTS). In competitive power markets, electricity prices are determined by the balance between demand and supply through electric power exchanges or by bilateral contracts. Therefore, in decision makings, it is essential for system operation planners and market participants to take the volatility of electricity price into consideration. In the proposed maintenance scheduling approach, firstly, electricity prices over the targeted period are forecasted based on Artificial Neural Network (ANN) and also a newly proposed aggregated bidding curve. Secondary, the maintenance scheduling is formulated as a combinatorial optimization problem with a novel objective function by which the most profitable maintenance schedule would be attained. As an objective function, Opportunity Loss by Maintenance (OLM) is adopted to maximize the profit of generation companies (GENCOS). Thirdly, the combinatorial optimization maintenance scheduling problem is solved by using Reactive Tabu Search in the light of the objective functions and forecasted electricity prices. Finally, the proposed maintenance scheduling is applied to a practical test power system to verify the advantages and practicability of the proposed method.

• 토지주택연구
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• 제9권4호
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• pp.10-18
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• 2018

As the volatility increasement of the number of tourist, there was been controversy over supply-demand imbalance in hotel market. The purpose of this study is to analysis on determinants of hotel occupancy rate in Jeju Island. The quantitative method is based on cointegrating regression, using an empirical dataset with hotel from 2000 to 2017. The primary results of research is briefly summarized as follows; First, there are high relationship between total hotel occupancy rate and hotel occupancy of foreign tourist. The volatility of hotel occupancy is caused by foreigner user than local tourists though local tourist high propotion of hotel occupancy in Jeju Island. Second, hotel occupancy of local tourist has not relationship with demand and supply variables. Because some hotel users are not local tourists but local resident, and effects to other variables of hotel consumer trend, accommodation such as Guest house, Airbnb. Third, there are high relationship between foreign hotel occupancy rate and demand-supply variables. These research imply that total management of supply-demand is very important to seek stability of hotel occupancy rate in Jeju Island. Also it can provide a useful solution regarding mismatch problem between supply-demand as well as development the systematic forecasting model for hotel market participants.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.163-178
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• 2023

GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.