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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10012000&local_id=10013852
연속시간 랜덤워크 모형을 이용한 금융시장 고빈도자료의 동적 변동 분석
Reports NRF is supported by Research Projects( 연속시간 랜덤워크 모형을 이용한 금융시장 고빈도자료의 동적 변동 분석 | 2005 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 윤성민(부경대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00121
Year(selected) 2005 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2007년 04월 02일
Year type 결과보고
Year(final report) 2007년
Research Summary
  • Korean
  • 본 연구는 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하여 금융시장 고빈도자료의 동적 변동을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 금융시장 분석에 사용될 수 있는 연속시간 랜덤워크 모형을 수립하였다. 그리고 금융시장의 고빈도 자료를 이용하여, 작성된 연속시간 랜덤워크 모형의 주요 모수들을 추정하고 분석하였다.
    실증분석 결과로부터 다음과 같은 주요 결과를 도출할 수 있었다.
    (1) 연속시간 랜덤워크 모형은 고빈도 금융시계열의 비정상적 변동을 설명하는데 잘 활용될 수 있다.
    (2) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장 변동을 예측할 수 있는 도구를 제공해 준다. 즉 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하면 금융 수익률의 확률밀도의 동적 변동을 이론적으로 분석할 수 있으며, 그것의 점근적 변동성을 분석할 수 있는 틀을 제공해 준다.
    (3) 연속시간 랜덤워크 모형은 초단기자료인 고빈도 시장자료를 활용하여 장기적 변동성을 수량적으로 예측하는 도구를 제공해 준다.
    (4) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장의 복잡계 현상을 분석할 수 있게 해주는 유용한 수단을 제공해 준다.
  • English
  • This study examines whether the continuous time random walk (CTRW) model is useful to explain and predict the fluctuation of the financial market. For this purpose, we formalize the CTRW model for a financial market, and estimate some important exponents of the model using the tick-by-tick data of financial market. From some empirical results, we conclude that the CTRW model can be applied well to describing an abnormal time evolution of high frequency financial data. It also provides the framework of predictions for the market dynamics. Namely, based on the CTRW model, one can analyze theoretically the dynamic behavior of the probability density function of returns and the asymptotic volatility. One can also forecast numerically the long-time volatility using the tick-by-tick market data. Overall, the CTRW model can be considered as a useful and complementary tool which can deal with some complex issues of financial markets.
Research result report
  • Abstract
  • 본 연구는 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하여 금융시장 고빈도자료의 동적 변동을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 금융시장 분석에 사용될 수 있는 연속시간 랜덤워크 모형을 수립하였다. 그리고 금융시장의 고빈도 자료를 이용하여, 작성된 연속시간 랜덤워크 모형의 주요 모수들을 추정하고 분석하였으며, 그 결과를 해석하여 몇 가지 이론적, 정책적 시사점을 얻었다.
  • Research result and Utilization method
  • ∘ 본 연구의 실증분석 결과로부터 다음과 같은 주요 결과를 도출할 수 있었다.
    (1) 연속시간 랜덤워크 모형은 고빈도 금융시계열의 비정상적 변동을 설명하는데 잘 활용될 수 있다.
    (2) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장 변동을 예측할 수 있는 도구를 제공해 준다. 즉 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하면 금융 수익률의 확률밀도의 동적 변동을 이론적으로 분석할 수 있으며, 그것의 점근적 변동성을 분석할 수 있는 틀을 제공해 준다.
    (3) 연속시간 랜덤워크 모형은 초단기자료인 고빈도 시장자료를 활용하여 장기적 변동성을 수량적으로 예측하는 도구를 제공해 준다.
    (4) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장의 복잡계 현상을 분석할 수 있게 해주는 유용한 수단을 제공해 준다.


    ∘ 본 연구로부토 기대되는 효과 및 활용방안은 다음과 같다.
    (1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
    본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격 및 거래량의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용이다. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 금융분야 연구의 학문적 발전에 기여할 것으로 기대한다.
    첫째, 본 연구는 고빈도자료, CTRW 모형, 시간척도에 따른 분석 등 전통적 금융이론에서 자주 다루지 않는 자료와 분석기법을 사용한다는 점에서 금융분야 학계 연구에 자극을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 더 나아가 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서 개발된 다양한 새로운 이론 및 분석기법을 금융 연구자들에게 소개하는 계기가 될 수 있다고 기대한다.
    둘째, 본 연구는 대학원생(경제학과 및 물리학과 석박사 과정)들과 함께 운영하고 있는 세미나팀에서의 연구주제의 하나로 연구되고 있으므로, 두 학과 대학원생들의 연구활동에 많은 자극을 주고 그들에게 연구방법을 전수하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
    (2) 사회발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안
    - 금융시장이 랜덤워크를 하는지 여부는 금융시장정책 입안자와 투자자 모두에게 유용한 정보를 제공한다. 따라서 본 연구는 다음과 같이 현실적 측면에서도 중요하게 기여할 것으로 기대된다.
    - 본 연구에서는 시간척도의 차이에 따라 랜덤워크 가설의 타당성이 다르게 나타나는지를 알아볼 것인데, 이 부분의 연구결과는 금융시장의 효율성을 높이려고 유도하고자 하는 목적을 가진 정책입안자에게 중요한 정책자료를 제공할 수 있다.
    - 투자자나 펀드관리자의 입장에서는 그들이 빈번히 사용하고 있는 투자전략 및 기법들(예를 들면, 기술적 분석, 모멘텀 투자기법 등)이 과연 의미있는 것인지를 알고 싶어 하는데, 본 연구의 결과는 그들의 관심사에도 어느 정도 부응할 것으로 기대된다.
  • Index terms
  • 연속시간 랜덤워크 모형; 금융시장; 고빈도자료; 멱급수법칙; 복잡계
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