한국 주식과 선물시장에서 정보도착과 가격 변화에 대한 연구

• 영문명: A Study on the Information Arrival and volatility in the KOREA Stock and Futures market.
• 발행기관: 아시아.유럽미래학회​
• 저자명: 장승욱(Seung-Wook Jang)
• 간행물 정보: 『유라시아연구』제9권 제2호, 77~93쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.06.30

국문 초록

정보와 수익률의 변동에 관련된 연구들은 거래량의 정보 전달 역할에 관한 연구, 정보와 가격변화의 관련성에 관한 연구, 그리고 거래량과 거래비용의 관계에 관한 연구들로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 가격의 변동성과 정보와의 인과관계를 검증하고자 한다. 주식수익률의 변동성과 거래량의 관계에 대한 국내외 연구들이 많이 발표되었으나, 양자간의 인과관계를 명확하게 설명하지 못하고 있다. 기존 연구들에 의하면 수익률의 변동성과 거래량 사이의 관계에 대하여 순차적 정보도착가설과 혼합분포가설로 설명하고 있다. 본 연구는 우리나라 증권시장을 대상으로 수익률의 변동성과 정보간의 인과관계를 검증하는 것이 목적이다. 이를 위해 변동성과 정보간의 동시적 관계뿐만 아니라 두 변수간의 선후행 인과관계에 대해서 분석하고자 한다. 이를 통하여 주가지수의 변동에 거래량이 영향을 미치고 있는지 또는 거래량의 변화에 주가지수가 영향을 미치는 가를 검증하고자 한다. 특히 본 연구에서는 기존 연구와는 차별적으로 두 변수간의 관계는 규모에 따라 차이를 보일 것으로 예상되어 규모별 지수를 이용하여 규모에 따른 수익률의 변동과 거래량의 관계에 대해 검증하고자 한다. 또한, 선물시장은 현물시장과는 달리 정보 효율성이 더 높은 것으로 알려져 있다. 따라서 선물시장에서의 두 변수간 관계는 현물시장의 두 변수간 관계에 차이가 있을 것으로 예상된다. 본 연구에 사용된 표본은 2002년 1월 2일부터 2010년 12월 30일까지 KOSPI, KOSPI50, KOSPI100, KOSPI200, 대형주 지수, 중형주 지수, 소형주 지수의 일별 종가와 거래량을 사용하였다. 그리고 현물시장과 선물시장을 비교하기 위하여 KOSPI200 선물지수를 이용하였으며, 최근월물의 일별 종가와 거래량을 사용하였다. 분석 모형에 적용할 개별 지수의 수익률은 일별 종가에 자연대수 차분을 취한 연속 복리수익률을 사용하였다. 연구기간 동안의 각 지수별 추이를 살펴본 결과, 글로벌 금융위기 이전에는 상승 추세를 가지는 것으로 나타났으며, 그 이후 하락 추세와 상승 추세를 보여주고 있다. 그리고 지수별 수익률의 평균을 살펴보면 대체로 4% 후반의 수익률을 갖는 것으로 나타났으며, 첨예한 분포로 왼쪽으로 치우친 분포를 갖는 것으로 나타났다. 분석 자료의 안정성(stationarity)을 검증하기 위하여 단위근(unit root) 검증 결과, 분석 자료가 모두 안정적인 시계열로 나타났다. 본 연구에서 변동성의 추정 모형으로 비대칭성 변동성을 고려한 TGARCH 모형을 이용하였다. 분석 결과, 오차항의 제곱항의 추정계수(α)들의 모든 지수에서 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 그리고 모든 지수에서 비대칭성 변동성을 측정하는 추정계수 γ의 값이 1% 유의수준에서 유의적인 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타나 비대칭적 변동성 현상이 모든 지수에서 존재하는 것을 알 수 있다. 전기 조건부 이분산의 추정계수(β)들도 모든 지수에서 유의적인 양(+)의 값을 갖는 것으로 나타났다. 다음으로 TGARCH 모형을 이용하여 추정한 조건부 변동성과 거래량간의 동시적 상관관계를 검증한 결과, 규모가 높은 지수일수록 상관계수의 값이 더 높은 것으로 나타나 규모별로 차이를 보였다. 따라서 대형주의 경우에는 혼합분포가설이 비교적 타당하지만 소형주의 경우에는 혼합분포가설이 지지되지 않는다고 할 수 있다. 다음 지수별 거래량과 주식수익률 변동성 사이의 Granger 인과관계 검증 결과에서는 모든 지수에서 거래량과 수익률 변동성 간에 유의적인 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 순차적 정보도착가설을 지지하는 결과로 개별 주식의 경우 주식수익률 변동성과 거래량간에는 인과관계가 존재하고 있다는 것을 보여주고 있다. 한편, TGARCH 모형에 거래량 변수를 추가하여 분석한 결과에서는 당일 거래량과 전일 거래량을 이용한 경우 추정계수의 유의적인 차이는 발견하지 못하였다.

영문 초록

This study examines the contemporaneous correlation as well as the lead-lag relation between the trading volume and the return volatility. And this paper investigates the return volatility-volume relationship using a TGARCH model based on the sequential information arrival hypothesis which assumes that the market reflects the new information sequentially. Also, the model considers the volumes of t and t-1. The sample of this study consists of the Korea Stock Exchange(KSE). We measured the return volatility by the exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity method. Movements in stock prices (returns) and trading volume are influenced by the flow of new information into the market. Prior research is not clear on the nature of the relationship between return volatility and trading volume. This paper revisits this debate using intraday data and a more refined measure of return volatility. I study both the contemporaneous and the causal relations between return volatility and trading volume for KOSPI, KOSPI50, KOSPI100, KOSPI200, LARGE, MEDIUM and Small Index. There are two theoretical explanations for the observed volume-volatility relations of stocks. These are the sequential information arrival hypothesis (SIAH) of Copeland (1976), Jennings et al. (1981), and Smirlock and Starks (1985); and the mixture of distribution hypothesis (MDH) advanced by Clark (1973),Harris(1987) and Andersen (1996). SIAH assumes that traders receive new information in a sequential,random fashion. From an initial position of equilibrium where all traders possess the same set of information,new information arrives in the market and traders revise their expectations accordingly. However, traders do not receive the information signals simultaneously. Reactions of different traders to information are parts of a series of incomplete equilibria. Once all traders have reacted to the information signal, a final equilibrium is reached. The sequential reaction to information in the SIAH suggests that lagged values of volatility may have the ability to predict current trading volume, and vice versa. On the other hand, the MDH hypothesis implies an alternative volatility-volume nexus, in which the relation is critically dependent upon the rate of information flow into the market. The model assumes that the joint distribution of volume and volatility is bivariate normal conditional upon the arrival of information. All traders simultaneously receive the new price signals. As such, the shift to a new equilibrium is immediate and there will be no intermediate partial equilibrium. This is contrary to the SIAH, which assumes that there are intermediate equilibria en route to the final equilibrium. Thus, under the MDH,there should be no information content in past volatility data that can be used to forecast volume (or vice versa) since these variables contemporaneously change in response to the arrival of new information. I use daily data to investigate the volume-volatility relation. and TGARCH model to measure return volatility. The proposed TGARCH model accounts for the time varying volatility process with asymmetric responses to both positive and negative price changes. I examine the interdependence of the return volatility and the volume KOREA stock market for daily data from june January, 1, 2002 to December, 30, 2010. We employ Granger causality, impulse response function based on VAR model as well as variance decomposition after unit root tests and cointegration test.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 표본과 연구 방법론

Ⅳ. 검증 결과

Ⅴ.결 론

참고문헌

키워드

순차적 정보도착가설 혼합분포가설 선물지수 규모별 지수 Sequential Information Arrival Hypothesis Mixture of Distribution Hypothesis