외환시장의 변동성과 거래량의 관계 분석: 충격정보 확률변동성 모형 이용

박범조 한국은행 2008 經濟分析 Vol.14 No.4

Modifying the MDH(mixture of distribution hypothesis) theory, Park(2007) showed that the effect of ‘surprising information’ on the relationship between volatility and trading volumes contrasts with that of general information. On the basis of his study, this paper proposes surprising-information-stochastic- volatility(SISV) model to capture their nonlinear relationship that is caused by the state change of volatility due to the surprising information flow. To estimate the SISV model efficiently this paper also suggests Markov chain Monte Carlo(MCMC) method. Strong evidence in favor of SISV model over the standard stochastic volatility model is based on empirical application with high frequency data of Won/Dollar exchange rates. Interestingly, while their positive relationship is not significant in the stochastic volatility model with a volume variable, it becomes significant and the persistence of volatility is remarkably reduced in the SISV model. According to the estimation results of the bivariate SISV model, furthermore, the surprising information flow increases the volatility of returns highly, whereas it little changes the volatility of trading volume. These empirical findings are consistent with the modified MDH and imply that ignoring the feature of surprising information can lead to a model misspecification. 충격정보가 자산시장의 변동성과 거래량의 관계에 미치는 영향이 일반정보와 다르다는 수정된 혼합분포가설(MDH)(박범조, 2007)에 기초하여 본 연구는 충격정보의 유입에 따라 변동성의 상태(states)가 변함으로써 발생되는 두 변수의 비선형적 관계를 동태적으로 고려하기 위한 충격정보 확률변동성(surprising-information-stochastic volatility: SISV) 모형을 새롭게 제안하였다. 이 모형을 추정하기 위해 효율적인 베이지언 추정법인 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 알고리즘을 적용하고 고빈도 원/달러 환율 자료와 일별 거래량 자료를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 거래량 변수만을 포함한 단변량 확률변동성 모형을 이용한 분석결과에 의하면 GARCH 유형의 모형을 이용한 일반적 연구결과와 다르게 변동성과 거래량이 통계적으로 유의한 관계를 갖지 않았다. 하지만 충격정보를 고려할 경우 유의한 관계를 가지게 되며 변동성의 지속성도 현격히 감소하였다. 한편 동시편의(simultaneity bias) 문제 없이 두 변수의 관계를 동태적으로 분석할 수 있는 이변량 SISV 모형에서도 유사한 결과를 보여줄 뿐만 아니라 충격정보가 유입되는 경우 수익률의 변동성은 통계적으로 유의하게 증가되지만 거래량의 변동성은 유의하게 변화되지 않는다는 흥미로운 사실을 보여주었다. 이런 실증분석 결과들은 수정된 혼합분포가설과 일치하며 변동성 모형에 충격정보를 고려하지 않는 경우 심각한 모형설정 오류가 발생할 수 있음을 암시한다.

ARCH모형 : 확장, 추정 및 검정 Extensions, Estimation and Testing

박범조 단국대학교 경영경제연구소 1997 經營, 經濟硏究 Vol.1 No.-

The purpose of this survey paper is to provide a brief account of the important theoretical developments in the autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) models. This paper begins with the specification of univariate parametric ARCH models and the extensions of ARCH models such as generalized ARCH, ARCH in mean and exponential ARCH. In addition, motivated in part by recent results on kernel estimation, a nonparametric conditional variance model is also presented. Next this paper discusses estimation and testing for ARCH models.

점프요소와 금융시장의 변동성

박범조,유상열 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.6

Return volatility has been a rapidly growing issue in economics and finance since the global financial crisis started in mid-2007. Therefore, to specify the volatility model accurately this paper estimates jump components, which are likely to be related with news, using a nonparametric method. These estimated jump components are defined as realized jumps and these are included in a stochastic volatility model that has been widely used to model a changing variance of financial time series. This paper also considers a Markov chain Monte Carlo method as an efficient method for estimating the stochastic volatility model with realized jumps(SV-RJ). Strong evidence in favor of the SV-RJ model specification over the other competitive stochastic volatility models is based on empirical application with high frequency data of KOSPI. More interesting finding is that volatility persistence in the SV-RJ model is significantly low in contrast with that in the stochastic volatility model with parametric jumps. This implies that the estimation results of the stochastic volatility models might be quite sensitive to jump specification. 글로벌 금융위기 이후 금융시장의 불확실성이 급격히 확대되면서 불확실성의 정도를 나타내주는 변동성의 추정은 경제 및 재무분야에서 초미의 관심사가 되고 있다. 따라서 본 논문은 정보 유입에 의해 야기되는 금융시장의 변동성을 정확하게 추정할 수 있도록 비모수 측정법을 활용하여 점프 요소를 추정하고, 이 점프를 실현점프(realized jumps)로 정의하며 실현점프를 확률변동성(stochastic volatility) 모형에 포함시킨 실현점프 확률변동성(SV-RJ) 모형을 새롭게 제안한다. KOSPI 고빈도 자료와 베이지언 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 추정법을 이용한 실증분석 결과에 의하면 SV-RJ 모형이 기존의 점프 확률변동성 모형에 비해 높은 적합성을 가질 뿐만 아니라 실현점프를 고려함으로써 흥미롭게도 다른 확률변동성 모형에 비해 변동성의 지속성이 현저히 감소하였다. 이런 결과는 점프 설정과 변동성의 지속성이 밀접한 관계를 가지며 확률변동성 모형의 추정이 점프 설정에 매우 민감할 수 있음을 의미한다.

IT 투자가 기업의 생산성에 미치는 효과

박범조 단국대학교 산업연구소 2002 산업연구 Vol.23 No.-

외환 변화율 예측과 신경회로망

박범조 한국동서경제학회 1995 한국동서경제학회 월례/정례발표회 Vol.7 No.-

국내 주식시장의 투자자별 무리행동과 변동성의 관계

박범조 한국은행 2016 經濟分析 Vol.22 No.3

Many of the theoretical studies have tried to explain the return volatility in information-flow paradigm, but this paper considers investors’herd behavior as a source of the return volatility in stock markets. Unlike the existing literature, further, it estimates the herd behavior of individual, foreign, institutional investors and focuses on its relation with return volatility from the behavioral point of view. Collecting daily data of stock price, trading volume, and market capitalization from FnGuide, this paper makes the stocks, sorted by the trading volume, into five equally weighted portfolios and estimates herding parameter derived from the continuous beliefs system for the five portfolios of each investor. Some empirical results show that as the proportion of foreign investor’s trade increases, herd behavior appears more strongly, but in the case of individual investor herd behavior is the most strong in 40-60% portfolio. This interesting phenomenon can be interpreted as a weakening of herd behavior due to diversity of individual investor’s beliefs at large trading proportion, leading to reduction of market volatility. In conclusion, foreign investor is more likely to herd and destabilize the Korean stock market than individual investor. 본 논문은 선행 연구와 다르게 연속신념시스템(continuous beliefs system)으로부터 도출된 무리행동 파라미터를 이용하여 국내 주식시장의 개인, 외국인, 기관 투자자별 무리행동의 차이를 추정하고, 행태경제학적 관점에서 개인과 외국인 투자자별 무리행동과 주식 수익률 변동성의 관계에 초점을 맞춰 분석하였다. FnGuide가 제공하는 개별주식의 가격, 시가총액, 투자주체별 거래량에 대한 최근 일별자료를 사용하였으며, 투자자별 거래비중을 기준으로 포트폴리오를 구성하였다. 실증분석결과 흥미롭게도 외국인의 거래비중이 증가할수록 무리행동이 더 강하게 나타났으며, 반면 개인 투자자 포트폴리오의 경우 거래비중이 40-60%인 기업에서 무리행동이 가장 강하였으며 개인 거래비중이 더 커지면 오히려 무리행동이 감소하였다. 이런 현상은 개인 거래비중이 너무 크면 투자에 대한 다양한 이견과 신념의 산포로 인해 시장에 대한 무리행동이 약화되고 시장 변동성이 감소하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 무리행동과 수익률 변동성의 상관관계도 외국인 포트폴리오 구성에서 가장 높았으며, 결론적으로 시가총액이 큰 대기업의 주식을 주로 거래하는 외국인 투자자가 무리행동을 유발하여 개인 투자자보다 전체 시장을 교란할 가능성이 더 높음을 노정한다.

산업별 주가 변동성과 거래량의 관계구조:행태경제학적 접근

박범조 산업연구원 2021 산업연구(JIET) Vol.5 No.1

This study assumes that there exist cognitive biases such as the anchoring effect(TverskyandKahneman,1974)in the investors' trading behavior. In other words, investors may consider market return information as a particular reference point like an anchor and increase trading volume if stock returns on a specific industry is higher than market returns,resulting in increasing returns volatility. Furthermore, this investors' trading behaviorgives rise to changing the relationship structure between trading volume and volatility.To prove this hypothesis empirically, this study proposes a copula regression quantile(CRQ) approach that can analyze the nonlinear relationship structure of variables, and also determine the asymmetric dependence in distribution tails. In addition,empirical analyses are conducted using daily indices data from 2019 to 2021 for eight industries representative of the KOSPI market. Empirical results show that trading volume and volatility variables in almost all industries have a positive nonlinear dependence,which is stronger at the upper tail of the volatility distribution indicating high uncertainty. Hypothesis testing also supports statistically significant anchoring effects on the dependence of the variables in the chemical, financial, transportation equipment, machinery and paper·wood industries,with stronger and higher statistical significance in uncertain situations. In conclusion, from a behavioral economics perspective, we find interesting facts that the anchoring effect occurs significantly in more than the half of representative industries, and itbecomes stronger as uncertainty increases.

주식시장의 위험과 수익률의 관계 분석: GARCH-M 모형을 위한 로버스트 GMM 추정량의 사용

박범조 Routledge 2007 Quantitative Finance Vol.8 No.2

시간 변동 위험회피성향과 적응적 신념시스템에 기초한 자산 가격 동역학

박범조 한국은행 2012 經濟分析 Vol.18 No.3

본 논문은 자산 가격의 행태를 연구하기 위하여 기존 연구들과는 다르게 시간 변동위험회피성향을 갖는 이질적 에이전트 모형인 적응적 신념시스템을 고려한다. 즉, 차티스트(혹은 잡음거래자)의 쏠림현상의 변화로 인해 에이전트 그룹 간의 위험회피성향의 차이가 단기적으로 변화함으로써 최근 자산시장에서 빈번히 관찰되는 수익률의 급격한 변화뿐만 아니라 변동성의 지속성을 유발하게 됨을 제안한다. 그리고 이를 입증하기 위해 차티스트의 시간 변동 위험회피성향을 반영하여 제한적 합리성을 갖는 이질적 에이전트를 가정한 적응적 신념시스템을 확장하고, 이모형의 정상 상태(steady state)의 존재와 안정성(stability)을 이론적으로 증명한다. 그리고 수치분석을 통해 차티스트의 시간변동 위험회피성향이 자산 가격의 급격한 변동을 초래할 수 있음을 밝히고, 시뮬레이션된 시계열 자료와 실제 일별 KOSPI 시계열 자료를 이용한 실증분석을 수행하여 시간변동 위험회피성향이 자산 가격의 행태에 적지 않은 영향을 미치고 있음을 입증한다. This paper, unlike previous studies on price behavior in asset markets, suggests an adaptive beliefs system which is a heterogeneous agent model with time-varying risk aversion tendency. The dynamic herding of chartists and the time-varying risk aversion in the short term cause sharp changes in returns and persistence of volatility. This paper also extends adaptive beliefs system with the assumptions of bounded rationality and heterogeneous agents, and theoretically prove the existence of steady state of in the deterministic model and their stability. The empirical analysis using daily data of KOSPI and simulated time series data also provides a valuable evidence that the time-varying difference between levels of risk aversion for agent groups plays an important role in the dynamics of asset prices.

외환시장의 충격정보가 변동성과 거래량의 관계에 미치는 영향

박범조 한국은행 2007 經濟分析 Vol.13 No.1

본 연구에서는 '충격정보(surprise information)'의 개념을 혼합분포가설에 새롭게 적용하여 일반정보와 충격정보가 변동성과 거래량의 관계에 미치는 영향이 다르다는 사실을 이론적으로 예시하고, 충격정보의 존재 여부에 따라 변동성과 거래량의 관계가 달라질 수 있기 때문에 기존의 경험적 연구결과들이 일치하지 않을 수 있음을 지적한다. 또한 실현 변동성과 분위수 회귀모형을 이용하여 관찰 불가능한 충격정보를 탐지하기 위한 방법을 제안하고 분산식에 거래량 변수와 충격정보 더미변수를 설명변수로 추가한 GARCH 모형을 새롭게 설정한다. 고빈도(high frequency) 원/달러 환율 자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 충격정보 더미변수가 통계적으로 유의미할 뿐 아니라 충격정보를 고려함으로써 변동성과 거래량의 양(+)의 관계가 더욱 명확해지고 GARCH 효과가 현격히 감소하였다. 이는 충격정보를 고려하여 수정한 혼합분포가설 이론을 간접적으로 입증한다고 볼 수 있다. This paper introduces the concept of 'surprise information', which is distinguished from general information, and demonstrates employing the MDH theory that its effect on the relationship between volatility and trading volumes in markets differs from that of general information. Ignorance of the feature of surprise information might lead to conflicting results concerning this relationship in empirical studies. Further, to pick up on unobservable surprise information, this paper proposes a method based upon a quantile regression approach and adds a dummy variable for surprise information into the variance equation in GARCH models. Strong evidence in favor of the specification over the standard GARCH is based on empirical application with high frequency data of KRW/USD exchange rates, which substantially support the distinctly positive relationship between volatility and trading volumes and show a significant reduction of GARCH effects.