￭ 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것임. 이를 위하여 다양한 시간척도별(즉, 다양한 수준의 저빈도자료 및 고빈도자료) 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 ...
￭ 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것임. 이를 위하여 다양한 시간척도별(즉, 다양한 수준의 저빈도자료 및 고빈도자료) 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 확률예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하고자 함.
￭ 주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌음.
￭ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있음. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구, 가격변화의 절대값에 대한 통계적 분석, 수익률의 절대값이나 자승값에 대한 통계적 분석을 통한 연구 등으로 진행되어 왔음. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않음.
￭ 그리고 그 몇 안 되는 기존 연구들도 어느 한 금융시장의 저빈도자료(주로 일별자료)를 이용한 연구이고, 그 때문에 가격변동 방향의 단기적 예측 가능성에 대한 종합적 연구는 없었음. 즉 시간척도가 작아질수록(즉, 30분, 10분, 5분 등) 가격변동 방향의 예측 가능성은 어떻게 달라지는지에 대한 분석은 현재로는 없음.
￭ 본 연구는 다음의 측면에서 국내외 선행 연구들과 차별화됨. - 가격변동의 ‘크기’가 아니라 ‘방향’에 초점을 맞춤. - 어느 한 금융시장의 자료에만 실증분석을 국한하지 않고, 주요 금융시장의 자료를 모두 이용함으로써 금융시장 전반에 적용될 수 있는 일반적인 결론이 얻어질 수 있는지를 비교․검토하고자 함. - 조건부확률을 이용한 분석기법이 가격변동 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 함. - 가격변동 방향을 예측할 수 있는 다양한 확률모형을 제안하고자 함. - 과거 거래량의 정보가 가격변동 방향을 예측하는데 유용한지를 검정하고자 함. - 실증분석에서 얻어지는 결론이 시간척도(time scale, 예: tick, 분, 5분, 10분, 시간, 일 등)에 따라 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하고자 함.
기대효과
(1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안 ￭ 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격 및 거래량의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용임. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 ...
(1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안 ￭ 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격 및 거래량의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용임. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 금융분야 연구의 학문적 발전에 기여할 것으로 기대함. ￭ 첫째, 본 연구는 고빈도자료, 모형, 시간척도에 따른 분석 등 전통적 금융이론에서 자주 다루지 않는 자료와 분석기법을 사용한다는 점에서 금융분야 학계 연구에 자극을 줄 수 있을 것으로 기대함. 더 나아가 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서 개발된 다양한 새로운 이론 및 분석기법을 금융 연구자들에게 소개하는 계기가 될 수 있다고 기대함(이 분야의 전반적인 연구동향에 대해서는 www.santafe.edu, www.cinef.org, www.unifr.ch/econophysics, www.olsen.ch/research/ 등을 참조 바람). ￭ 둘째, 본 연구는 대학원생(경제학과 및 물리학과 석박사 과정)들과 함께 운영하고 있는 세미나팀에서의 연구주제의 하나로 연구될 계획이므로, 두 학과 대학원생들의 연구활동에 많은 자극을 주고 그들에게 연구방법을 전수하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됨. ￭ 사실 복잡계경제학 혹은 경제물리학의 접근방법은 많은 장점이 있음에도 불구하고 국내에서는 이 분야의 연구자를 발견하기가 매우 어려움. 이 분야의 연구를 효율적으로 수행하기 위해서는 경제학과 물리학의 학제간의 연구가 필요하며, 어느 한 쪽의 지식만으로는 제대로 연구하기가 어려움. 국내에서 이 분야의 연구가 부진한 주된 이유는 현재 학계에서 경제학자-물리학자의 협력이나 공동연구가 극히 부족하기 때문이라고 생각됨. ￭ 본 연구자는 지난 3년 두 학문분야의 교수 및 대학원생들과 함께 매주 복잡계경제학 혹은 경제물리학 분야의 세미나를 진행하고 있음. 우리는 많은 논문을 읽었으며, 외국 SCI급 저널에 여러 편의 논문을 게재하고 또 투고해 두었고, 석사 및 박사학위 논문을 작성하는 등 이미 공동연구의 가시적인 성과들을 얻고 있음.
(2) 사회발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안 ￭ 금융시장이 랜덤워크를 하는지 여부는 금융시장정책 입안자와 투자자 모두에게 유용한 정보를 제공함. 따라서 본 연구는 다음과 같이 현실적 측면에서도 중요하게 기여할 것으로 기대함. ￭ 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 있음. ￭ 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 기대함. 그리고 투자자나 펀드관리자들이 올바른 정보에 근거하여 투자결정을 할 수 있다면, 이는 우리나라 금융시장을 보다 효율적으로 유도하는 데에도 기여할 수 있을 것임.
연구요약
(1) 연구범위 ￭ 본 연구에서는 가격의 동적 변동 방향이 조건부확률 기법 및 확률예측모형에 의해 예측 가능한지를 다양한 시간척도의 금융시장 자료를 이용하여 실증적으로 분석하고자 함. ￭ 이를 위하여 본 연구에서는 연구의 범위를 다음과 같이 설 ...
(1) 연구범위 ￭ 본 연구에서는 가격의 동적 변동 방향이 조건부확률 기법 및 확률예측모형에 의해 예측 가능한지를 다양한 시간척도의 금융시장 자료를 이용하여 실증적으로 분석하고자 함. ￭ 이를 위하여 본 연구에서는 연구의 범위를 다음과 같이 설정하고자 함. - 금융시장에 분석에 적용될 수 있는 조건부확률 기법의 소개 - 랜덤워크 모형, 효율적 시장가설 및 조건부확률의 이론적 관계 - Delayed Random Walk 모형 및 Continuous Time Random Walk 모형의 적용 가능성 검토 - 가격변동의 방향에 대한 확률적 예측모형의 작성 - 주식, 외환, 선물 및 옵션 시장의 tick data로부터 고빈도자료(시간별, 10분별, 5분별, 1분별 자료) 추출 및 그것의 통계적 특성 분석 - 고빈도자료 및 저빈도자료를 이용한 조건부확률 계산 및 분석 - 가격변동 방향에 대한 예측 가능성에 대한 통계적 분석 - 가격변동의 방향에 대한 확률적 예측모형의 추정 및 결과 분석 - 다양한 예측모형의 예측력 비교 분석 - 과거 거래량 정보가 예측모형의 예측력을 높이는지에 대한 분석(즉, 거래량의 정보효과 분석) - 금융시장 효율성에 대한 통계적 검정 결과가 시간척도에 따라 어떻게 다르게 나타나는지에 대한 분석 - 조건부확률 기법 및 확률적 예측모형의 유용성에 대한 평가 및 활용방안 ￭ 이상의 연구내용에 기초하여 한 편의 주 논문 이외에 1-2 편의 논문을 더 작성할 계획임.
(2) 연구내용
< 목 차 > Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 가격변동 방향 분석을 위한 기법 및 모형 (1) 조건부확률 기법 (2) 랜덤워크 모형들의 적용 가능성 (3) 확률적 예측모형 작성 (4) 가격변동의 방향과 거래량의 정보효과 (5) 시간척도와 효율적 시장가설 Ⅲ. 자료 (1) 고빈도자료의 추출방법 (2) 기초통계량 분석 (3) 단위근 및 정규성 검정 Ⅳ. 실증분석 (1) 조건부확률의 계산 및 분석 (2) 확률적 예측모형들의 추정 및 비교 분석 (3) 시간척도별 추정 및 결과 해석 (4) 거래량의 정보효과 및 시장효율성 검정 Ⅴ. 결 론
￭ 본 연구에서는 위와 같은 목차로 연구를 진행시킬 계획임. 각 절에서의 구체적인 연구내용은 다음과 같이 계획하고 있음. ￭ Ⅰ절의 서론에서는 본 연구의 목적 및 필요성, 국내외 연구동향, 연구범위 및 방법 등을 간략히 설명하고, 논문 전체의 서술 체계를 요약할 계획임. ￭ Ⅱ절에서는 본 연구의 실증분석을 위한 분석기법 및 연구모형 작성방법을 설명하고자 함. 이를 위해 조건부확률 기법, 확률적 예측모형, 거래량의 정보효과, 다양한 랜덤워크 모형들, 효율적 시장가설 등 본 연구와 관련된 선행 이론적 연구들을 광범위하게 수집하여 각 연구의 핵심을 파악할 계획임. 이 부분에서는 기존의 연구결과들을 단순히 요약․정리하는 수준에 머무르지 않고, 각각의 상호관계에 초점을 맞추어 이론적으로 일관되게 설명할 수 있도록 노력할 계획임. ￭ Ⅲ절에서는 본 연구의 실증분석에 사용할 변수의 정의와 고빈도자료의 추출방법을 설명하고, 추출된 자료의 다양한 기술통계량을 구하여 주요 금융시장 고빈도 및 저빈도 시계열자료의 통계적 특성을 파악하고자 함. 그리고 각각의 시간척도별 자료가 정상시계열인지를 알아보기 위한 단위근검정 및 정규성에 대한 검정을 실시할 계획임. ￭ Ⅳ절에서는 다양한 시간척도별로 조건부확률을 계산하고 그것의 통계적 특성을 분석하고자 함. 그리고 랜덤워크 모형들, 선형 및 비선형 probit 및 logit 모형, minority game 모형 등을 포함한 다양한 확률적 예측모형들을 추정하고 그 모형들의 예측력을 시간척도별로 비교 분석함. 또 추정결과를 이용하여 거래량의 정보효과가 존재하는지를 검정하고, 금융시장의 효율성이 시간척도별로 어떻게 달라지는지를 분석하고자 함. ￭ Ⅴ절에서는 본 연구에서 얻은 주요 결론을 요약하고, 그것이 가지는 이론적 함의 및 현실적 활용방안을 설명하고자 함. 그리고 조건부확률 기법 및 확률적 예측모형의 유용성 혹은 현실적용 가능성을 평가하고, 향후의 연구과제를 제시하고자 함.
(3) 연구방법 ￭ 조건부확률 기법은 경제학보다는 물리학 분야에서 깊이있게 연구되어 왔음. 따라서 본 연구 연구방법의 특징은 경제학과 물리학의 학제간연구 분야인 복잡계경제학 및 경제물리학에서의 접근방법을 취한다는 것임. ￭ 기본적인 접근방법은 이와 같으며, 세부적 연구방법은 연구계획서에서 살명하기로 함.
Efficient Market Hypothesis,Direction of Price Movement,Conditional Probability,Information Contents of Volume,Continuous Time Random Walk Model,Delayed Random Walk Model,Random Walk Model,High Frequency Data,Probability Forecasting Model,Time-Scale
결과보고시 연구요약문
국문
금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제이다. 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH ...
금융시장에서 가격변동 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제이다. 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구 등을 통해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않다. 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 분석하는 것이다. 이를 위하여 다양한 시간척도별 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하였다. 조건부 확률을 측정하고 분석한 결과 그것의 확률분포는 정규분포와는 차이가 크게 나타났다. 따라서 가격변동의 방향을 예측할 수 있는 모형을 작성할 필요가 제기된다. 본 연구에서는 AR 모형, Probit 모형, Logit 모형 등 세 가지 모형을 작성하여 추정하고, 그 결과를 이용하여 가격변동 방향의 예측을 시도하였다. 세 가지 모형의 예측치로부터 예측일치도를 구해 본 결과 세 모형 모두 무작위행보(random walk) 모형보다 예측의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 효율적 시장가설의 타당성에 대해 의문을 제기하는 것이며, 금융시장 투자자에게 새로운 투자전략을 제시하는 것이다.
영문
It is very an important subject in both financial theory and investment decision whether one can forecast financial asset price dynamics. This problem can be considered in view of two related matters. One is the magnitude of change; the other is the d ...
It is very an important subject in both financial theory and investment decision whether one can forecast financial asset price dynamics. This problem can be considered in view of two related matters. One is the magnitude of change; the other is the direction of change. There are many studies on the subject of magnitude, for example, by using various GARCH class models to measure the conditional variances (volatility). But few studies are concerned with the direction of change. The object of this study is to investigate whether one can predict the direction of price changes in financial markets. For this purpose, we calculated conditional probabilities of financial asset price changes by various time scales and investigated empirically the possibility that one can set up forecasting models to predict the directions statistically. We calculated and analyzed the conditional probabilities of the price change directions, and found that their densities are very different from normal distribution. This means that development of forecasting models are possible and necessary. So we set up three forecasting models (AR, Probit and Logit models), and predicted the direction of price changes by using the estimation results of those models. We also measured the correct prediction ratio, and found that the above three models outperformed the random-walk model in their forecasting ability. This findings imply that the efficient market hypothesis may not hold true in Korean financial markets and investors can find-out a new investment strategy.
연구결과보고서
초록
주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌다. ∘ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방 ...
주식시장, 외환시장, 선물 및 옵션시장 등 주요 금융시장에서 가격 및 수익률 변화의 예측 가능성 여부는 금융이론과 현실 투자결정 양 측면 모두에서 매우 중요한 문제여서, 그동안 많은 이론적, 실증적 연구가 이루어졌다. ∘ 가격변동에 대한 예측은 변동의 방향과 변동의 크기로 나누어 볼 수 있다. 가격변동의 ‘크기’에 대한 논의는 그 동안 다양한 형태의 GARCH 모형들을 이용한 조건부분산에 대한 연구 등을 통해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 가격변동의 ‘방향’에 대한 연구는 독립된 연구영역으로 다루어지지 못하였으며, 이에 대한 연구도 많지 않다. 본 연구의 목적은 금융시장에서의 가격변동의 방향을 예측하는 것이 가능한지를 통계적 기법을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 다양한 시간척도별 금융시장 자료를 이용하여 조건부확률을 계산하여 분석하고, 이를 기초로 가격변동 방향을 확률적으로 예측할 수 있는 예측모형이 작성될 수 있는지를 실증적으로 검토하였다. 본 연구에서 수행한 구체적 내용은 다음과 같다. - 금융시장에서 거래된 틱 자료(tick data)로부터 다양한 시간척도(time scale)별 수익률 자료(1분, 5분, 10분, 30분, 1시간, 1일 자료)를 추출하고, 각각의 시계열에 대한 통계적 특성을 분석함. - 각각의 시계열로부터 가격변동 방향만을 추출함. 그 시계열의 조건부확률을 계산하여, 조건부확률의 확률분포를 얻어내고 그 특징을 분석함. - 조건부확률을 예측할 수 있는 몇 가지 예측모형을 개발함. - 개발된 예측모형을 이용하여 가격변동 방향에 대한 예측치를 얻어냄. - 예측치와 실제치를 비교하여, 예측일치도를 계산하고 그로부터 예측모형의 성과를 평가함. - 개발된 예측모형들과 무작위행보(random walk) 모형의 예측 성과를 비교 분석함. - 실증분석 결과를 분석하고 그것의 이론적, 실천적 함의를 연구함.
연구결과 및 활용방안
본 연구는 금융시장 가격 변동의 방향을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 먼저 조건부확률을 계산하고 그것의 확률분포를 분석하여 가격 변동이 상당한 정도 예측 가능하다는 것을 확인하였다. 이에 기초하여 가격 변동을 예측 ...
본 연구는 금융시장 가격 변동의 방향을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 먼저 조건부확률을 계산하고 그것의 확률분포를 분석하여 가격 변동이 상당한 정도 예측 가능하다는 것을 확인하였다. 이에 기초하여 가격 변동을 예측할 수 있는 조건부확률 예측모형들을 개발하였으며, 그 모형들의 예측 성과가 무작위행보 모형보다 더 우월하다는 것을 발견하였다.
실증분석 결과로부터 다음과 같은 주요 결과를 도출할 수 있었다. (1) 조건부 확률을 측정하고 분석한 결과 그것의 확률분포는 정규분포와는 크게 차이가 난다. 따라서 가격 변동의 방향을 예측할 수 있는 예측모형을 작성할 수 있다. (2) AR 모형, Probit 모형, Logit 모형 등 세 가지 예측모형을 작성하여 추정하고, 그 결과를 이용하여 가격변동 방향의 예측을 시도하였다. 세 가지 모형의 예측치로부터 예측일치도를 구해 본 결과, 세 모형 모두 무작위행보 모형보다 예측의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 효율적 시장가설의 타당성에 대해 의문을 제기하는 것이며, 금융시장 투자자에게 새로운 투자전략을 제시하는 것이다. (3) 가격 변동의 예측력 성과는 초단기자료인 고빈도 시장자료일수록 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 금융시장의 효율성 정도가 시간척도와 밀접히 관련된다는 것을 의미한다.
본 연구결과의 기대효과 및 활용방안은 다음과 같다. (1) 학문발전 측면에서의 기대효과 및 활용방안 - 본 연구는 복잡계경제학 혹은 경제물리학에서의 접근방법을 이용하여 우리나라 금융시장에서 나타나는 가격의 동학적 변동에 관련하여 실증분석하는 내용이다. 따라서 본 연구는 다음 두 가지 측면에서 금융분야 연구의 학문적 발전에 기여할 것으로 기대한다. - 첫째, 본 연구는 고빈도자료, 조건부확률, 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 - 금융시장에서 가격이 무작위행보를 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 무작위행보 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. - 본 연구에서 제시된 가격 변동의 방향 예측모형들은 투자자에게 새로운 투자 전략을 수립할 수 있는 도구를 제공할 것으로 기대된다.
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