국내외 금융시장의 변동성을 이용한 KOSPI200 실현변동성 예측력 향상에 관한 연구

유시용 ( Shi Yong Yoo ) 아시아.유럽미래학회 2010 유라시아연구 Vol.7 No.4

변동성은 금융시장에 가장 중요한 파라미터 중의 하나이다. 가격책정이나 위험관리, 투자정책 등에서 중요하게 고려되고 있는 변수이다. 변동성에 대한 관심이 증가하면서 1993년 미국에서 변동성 지수인 VIX를 만들게 되었다. 초기에는 내재변동성을 이용하여 계산되었으나, 2003년 9월부터는 옵션가격을 기초로 계산되고 있다. 그리하여 초기에는 이러한 VIX가 실현변동성에 대한 불편예측치인가에 대한 실증분석이 많았다. 실현변동성을 예측함에 있어 우수한 방법이나 모형을 제시 및 검증하고, 기존모형의 가정을 완화하여 실제 보다 가까운 방법을 찾아내는데 초점을 맞추었다. 하지만 이러한 방법들 중에서 특정 모형이 일관성 있게 우월성을 보이지 못하고 상이한 결과를 보이고 있다. Jorion(1995), Christensen과 Prabhala(1998) 등의 연구에서는 과거변동성에 비해 내재변동성이 정보우수성을 가진다고 주장하고, Canina와 Figlewski(1993) 등의 연구에서는 과거변동성의 정보우수성을 주장하고 내재변동성은 미래변동성과 아무런 상관관계도 없다고 주장한다. 그리고 Day와 Lewis(1992)의 연구에서는 혼재된 결과를 보고하여 어느 한쪽의 일방적인 주장을 부정하였다. 또한 Corrado와 Miller(2005), 이재하와 정제련(2006) 등의 연구에서는 변동성지수(VIX)의 예측력의 우수성을 주장한다. 이병근과 황상원(2008)의 경우, 모델프리 내재변동성(model-free implied volatility; MFIV)의 실현변동성에 대한 예측력이 내재변동 성이나 과거변동성보다 뛰어나다고 실증분석하였다. 엄영호 등(2008)은 월별 변동성지수 산정을 통해서 변동성지수의 실현변동성에 대한 예측력을 검증하였다. 또한 측정오차나 비중심적률의 고차적률을 고려하는 경우, 변동성지수의 실제변동에 대한 기댓값의 불편성이 기각되지 않음 보였다. 유시용과 고중양(2009)의 경우, 콜옵션과 풋옵션의 내재변동성, 환율변동성, 국내 이자율변동성, 미국주식시장 변동성 등을 설명변수로 추가하여 실현변동성의 예측력을 제고시킬 수 있음을 보였다. 본 연구에서 변동성은 변동 성지수나 과거 일정기간동안의 수익률의 표준편차를 의미하며, GARCH 모형의 변동성을 의미하지는 않는다. Aboura와 Villa(1999), Carr와 Wu(2006), Becker 등(2006), 엄영호 등(2008)에서 언급된 바와 같이, GARCH모형의 변동성은 변동성지수에 비해서 설명력이 없다고 밝혀졌기 때문이다. 실현변동성에 대한 예측력이 변동성지수뿐만 아니라 다른 금융시장의 변동성을 설명변수로 추가하였을 때에 향상될 수 있을까? 이를 실증분석하기 위해서 KOSPI200 일별자료 및 고빈도자료를 활용하여, 일별, 1시간 단위, 30분 단위, 및 5분 단위 주가수익률의 역사적 변동성과 실현변동성을 각각 계산하였다. 그리고 국내 금리시장, 외환시장, 외국의 주식시장 및 금리시장 등의 변동성 역시 계산하였다. 먼저 국내의 변동성지수인 VKOSPI가 실현변동성이 불편 조건부 기댓값인지를 검정한 결과 불편성을 가지는 것으로 나타나지는 않았다. 그리고 KOSPI200 실현변동성에 대한 설명력의 정보의 크기 VKOSPI, S&P500의 역사적 변동성, KOSPI200의 역사적 변동성 등 모두 유사하게 나타나고 있다. 그리고 VKOSPI 외에 다른 국내 변동성지표들을 설명변수로 사용하여 추정한 결과, 조정-R2 이 다소 개선되는 것으로 나타났다. 한 가지 특이한 것은 국내 금리시장의 변동성과 실현변동성 간에는 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 이자율시장의 변동성과 주식시장의 변동성 간에는 부(-)의 관계가 있다는 것을 의미한다. 해외주식시장의 변동성의 대표로서 S&P500 변동성을 상정하고, S&P500 변동성 외에 다른 해외시장의 변동성지표들을 추가하여 추정한 결과, 조정-R2의 개선은 거의 없는 것으로 나타났다. 이는 국내 실현 변동성에 대한 해외주식시장의 설명력에 있어서 S&P500 변동성이 지배적인 위치를 차지하고 있음을 의미한다. 그리고 국내 및 해외의 변동성지표들을 모두 고려하여 유효한 모든 지표들을 사용한 경우, 조정-R2 의 개선은 미세하게 나타나고 있다. 이는 국내 자본시장이 세계 금융시장으로의 통합이 진전되었기 때문에, 세계 금융시장의 위험이 국내에 직접적으로 전달되는 경향이 강해졌다는 것을 의미한다. 그리고 포트폴리오관리나 위험관리 시에 해외요인을 잘 고려해야함을 의미한다. Volatility is one of the important parameters in financial markets. It plays a very important role in asset pricing, risk management, and investment policy. As concerns volatility increase, VIX, an index for volatilities in the US financial markets, was invented in 1993. At first time, the implied volatility had been used to calculate VIX, option prices have been used since September 2003. There have been many research works on whether VIX is the unbiased estimate of the realized volatility. They focus on improving model specifications, finding a better estimation method or relaxing assumptions on model specifications. However, results are not consistent. They cannot lead to the same result. Jorion(1995), Christensen and Prabhala(1998) find that implied volatility has better information contents than historical volatility. Canania and Figlewski(1993) insist that historical volatility is better than implied volatility in terms of information contents and that implied volatility has nothing to do with future realized volatility. Day and Lewis(1992) suggest that any candidate does not perform better than others. Corrado and Miller(2005), Lee and Chung(2006) find that VIX performs well to predict the future realized volatility. Rhee and Hwang(2008) obtain the result that model-free implied volatility(MFIV) has better predictive power for future realized volatility. Eom et al.(2008) calculate the monthly volatility index using KOSPI200 option prices and test the predictive power of the monthly volatility index for the future realized volatility. They find that the volatility index is an unbiased estimator after taking the measurement error or the omitted-variable problem into account, while it’s a biased estimator in general regression test. These results show that the unbiasedness of the volatility index to the actual volatility is not rejected when some econometric issues are considered and that the volatility index has higher predictability power than those of other volatility measures such as past actual volatilities. Yoo and Koh(2009) find out whether the information from foreign capital markets can improve the forecasting power for the realized volatility of KOSPI200 index. The realized volatility is estimated by using both daily return series and 5 minutes intraday data of KOSPI200. The volatilities of S&P100 return series and Won/Dollar exchange rate are considered as the information from foreign capital markets, and the volatility of Korean domestic interest rate is introduced as an additional variable to improve the forecasting power for the realized volatility of KOSPI200 returns. It turns out that those additional variables are statistically significant to improve the predictive power for the realized volatility of KOSPI200. Can the predictability of realized volatility be improved when volatilities of other financial markets are added as explanatory variables? To answer this question, the dependent variable, that is, realized volatility is estimated by using various data sets with different frequencies of day, hour, 30 minutes and 5 minutes. As for explanatory variables, we use both domestic and foreign financial markets variables. For domestic financial market variables, there are volatility of domestic three-month CD rates and volatilities of foreign exchange rates. For foreign financial market variables, there are equity volatilities of U.S., Japan, Hong Kong, and U.K., and volatilities of three-month U.S. treasury rates and three-year U.S. treasury rates. It turns out that VKOSPI is a biased estimator of the corresponding realized volatility. VKOSPI, historical volatility of S&P500, and historical volatility of KOSPI200 explain similarly the realized volatility of KOSPI200 in terms of the explanatory power, that is, R2. In addition to VKOSPI, volatilities of domestic bond and won/dollar exchange markets have additional minor explanatory power to the realized volatility. One thing interesting is that the volatility of the domestic interest rate market is negatively related to the realized volatility. For volatilities from foreign stock markets, we first use volatility of S&P500 as an explanatory variable and then add volatilities of other foreign equity markets. It turns out that there exists little improvement in R2. That means that S&P500 has dominant explanatory power to the realized volatility of KOSPI200.

국내 금융공학교육 현황과 향후 발전방향

유시용,김삼용,Yoo, Shi-Yong,Kim, Sahm 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.5

Korean financial markets are rapidly integrating into the world financial markets as they are getting to open more widely. The Korean government enacted new law about financial investments. The environment of domestic financial markets are expected to be more competitive. As a result, the learning demand for financial engineering has been increased. However, the current state of education of financial engineering is in a beginning stage. The financial engineering consists of an appropriate mix of mathematics, statistics, finance and engineering. So interdisciplinary property of financial engineering requires lecturers to be cooperative to operate education of financial engineering. Another element of this education is cooperation of both academia and industry. 국내 자본시장이 개방되면서 국제 자본시장으로의 편입이 가속화되고 있다. 이러한 가운데 '자본시장 및 금융 투자업에 관한 법률'(통합법)의 시행으로 국내 금융시장의 환경은 급속하게 변화될 것으로 예상된다. 국내 금융시장이 자본시장 개방확대와 함께 급속하게 변화하게 됨에 따라 금융공학 교육수요가 크게 증가할 것으로 예상된다. 현재 국내의 금융공학 교육과정은 아직 초기단계라고 할 수 있다. 금융공학은 수학, 통계학, 재무학, 공학 등 다양한 학문이 만나서 학제적인 연구가 이루어져야 하는 분야이기 때문에 학제적 연계가 부족하면 진정한 금융공학교육으로서 성립될 수 없는 특성을 가지고 있다. 또한 금융공학 교육은 산학협동으로 이루어져야 진정한 교육의 역할을 감당할 수 있다. 선진국의 경우 학제간 협동, 산학협동과 같은 다양한 경로를 통해서 다양한 측면의 금융공학교육을 실시하고 있는 반면, 한국의 금융공학 교육은 아직 초기 단계라고 할 수 있다. 국내 금융산업의 변화와 함께 금융공학수요가 증가하고 있는 현실에서, 학제간 협동과 산학협동을 통한 금융공학 교육의 공급이 이루어져야 할 것이다.

국내 펀드투자자의 펀드자금흐름과 처분효과에 관한 연구

유시용(Yoo, Shi-Yong),황승규(Hwang, Seung-Kyu) 대한경영학회 2010 大韓經營學會誌 Vol.23 No.2

국내 금융시장간 투자자 유형별 거래량과 변동성

유시용 ( Shi Yong Yoo ) 한국파생상품학회(구 한국선물학회) 2014 선물연구 Vol.22 No.1

본 연구에서는 KOSPI200 지수의 주식시장, 선물시장 그리고 옵션시장을 대상으로, 거래량과 변동성 간의 관계를 실증분석하였다. 특히, 각 시장의 변동성을 설명하는데 있어서, 해당시장의 거래량뿐만 아니라, 다른 시장의 투자자별 거래량도 설명력이 있는지를 분석하였다. 즉, 투자자별 거래량의 교차시장효과(cross-market effect)를 분석하였다. 실증분석결과, 가 시장의 변동성은 다른 시장의 거래량에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타나, 기초자산시장과 파생상품시장의 통합된 금융시장에서 변동성에 대해 거래량의 교차시장효과(cross-market effect)가 있음을 발견하였다. 이는 파생상품시장이 부수적인(redundant) 시장이 아니라 추가적인 정보를 내포하고 있는 시장임을 또한 의미한다. 전반적으로 옵션거래는 각 시장의 변동성을 증가시키는 바면, 전반적으로 외국인의 선물거래량은 각 기장의 변동성을 감소시키는 것을 발견하였다. 개인투자자의 거래량은 KOSPI200 변동성과 선물의 일중변동성을 감소시키지는 않는다. 개인투자자의 주식, 선물, 옵션의 거래량의 경우, 전반적으로 주식과 선물의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 이 결과는 외국인은 정보거래자이고, 개인투자자는 유동성거래자임을 간접적으로 보여주고 있다. In this study, we explore the empirical relationship between trading volume and volatility among KOSOI200 index stock market, futures and options markets. In particular, in explaining the volatility of each market, the trading in other markets, as well as the trading volume of other markets, also served as explanatory variables. In other words, cross-market effects of trading volume by investor types are analyzed. The empirical results show that there exist the cross-market effects of the relationship between trading volume and volatility in deeply integrated financial markets such as KOSPI200 index stock, futures and options markets. That is, the volatility of one market is explained by the trading volume of trader types in other financial markets. And, overall options trading increases the volatility of each market, while the overall futures trading volume of foreign investors reduce the volatility of each market. Trading volume of Individual investors does not reduce the volatilities of KOSPI200 index and futures markets. That is, trading volume of Individual investors in stock, futures, and options markets increase the volatilities of stock and futures. This implies that foreign investors are informed traders, whereas individual investors are liquidity traders.

투자자별 순매수율과 변동성

유시용(Yoo, Shi-Yong) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.1

본 연구에서는 코스피200 주식시장, 선물시장, 옵션시장 등의 투자자별 거래량을 동시에 고려하여 각 시장의 변동성에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주식시장 및 선물시장의 변동성은 다른 시장의 거래정보에 의해서도 영향을 받는다. 이는 한 시장의 변동성이 다른 시장의 거래정보에 의해서 영향을 받는다는 것이다. 변동성에 대한 거래정보의 교차시장효과(cross-market effect)가 존재함을 의미한다. 둘째, 옵 션시장의 변동성은 투자자들의 거래정보로는 설명되지 않는다. 이는 옵션시장의 변동성이 한 달 미래의 기초자산의 변동성에 대한 기대를 반영하고 있기 때문이다. 셋째, 전반적으로 개인의 경우 변동성을 증가시키는 것으로 나타났으 며, 기관과 외국인 투자자의 경우 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 변동성이 주요한 변수로 작용하는 영역인 투자전략, 위험관리, 금융시장 안정화방안 등에 활용될 수 있을 것이다. In this research, we investigate the relationship between volatility and the trading volumes of trader types in the KOSPI 200 index stock market, futures market, and options market. Three types of investors are considered: individual, institutional, and foreign investors. The empirical results show that the volatility of the stock market and futures market are affected by the transaction information from another market. This means that there exists the cross-market effect of trading volume to explain volatility. It turns out that the option market volatility is not explained by any trading volume of trader types. This is because the option market volatility, VKOSPI, is the volatility index that reflects traders’ expectation on one month ahead underlying volatility. Third, individual investors tend to increase volatilities, whereas institutions and foreign investors tend to stabilize volatilities. These results can be used in the areas of investment strategies, risk management, and financial market stability.

KOSPI200 실현변동성 예측력 제고에 관한 연구

유시용 ( Shi Yong Yoo ),고중양 ( Jung Yang Koh ) 한국파생상품학회 2009 선물연구 Vol.17 No.1

날씨파생상품을 이용한 전기선물시장 설계

유시용 ( Shi Yong Yoo ) 한국환경경제학회 한국자원경제학회 2006 자원·환경경제연구 Vol.15 No.2

CGE 모형을 이용한 쌀 시장개방 효과분석 -

유시용 ( Shi Yong Yoo ) 한국농업경제학회 1997 農業經濟硏究 Vol.38 No.2

날씨 불확실성하에서의 전기선물의 가격책정

유시용 ( Shi Yong Yoo ) 한국파생상품학회 2004 선물연구 Vol.12 No.2

중소기업 연성정보와 기업성과에 대한 연구

유시용 ( Shi Yong Yoo ),신기철 ( Ki Chul Shin ) 한국생산성학회 2010 生産性論集 Vol.24 No.4

In this paper, we explore the relationship between soft information and borrowing small firms` economic performances. And we analyse what informations and variables are important to explain firms` defaults. We consider non-financial information as soft information. The data set is made up of financial and non-financial data of small-business firms from 2004 until 2007. We estimate two logit models to explain firms` performance variables and default events using relevant dependent variables such as credit information, soft information, financial information, and other characteristic variables. It turns out that financial information is important to explain firms` performances. Financial information and credit information are statistically significant to explain default events. However, the estimate of the explanatory variable of soft information is statistically significant negative. This implies that soft information is not good enough to explain the default probability. So we need to improve the quality of soft information so that it may be useful and meaningful to explain default events.