Markov-Switching 벡터자기회귀 국면전환 모형을 이용한 KOSPI 시장과 KRW 시장간의 상관관계 분석

백영주(Young Ju Baek),강상훈(Sang Hoon Kang) 한국산업경제학회 2016 산업경제연구 Vol.29 No.2

본 연구는 한국 주식시장과 원/달러 환율시장 간의 동태적인 관계를 실증 분석하였다. 한국 금융시장은 1997년 아시아 외환위기와 최근의 2008년 글로벌 금융위기로 인하여 주식시장 가격 폭락과 원/달러 환율의 상승으로 인하여 경기침체를 경험하였다. 금융위기로 인한 급격한 가격변화는 국면전환을 야기하게 되고 이러한 국면전환이 주식시장과 외환시장의 동태적인 인과관계에 영향을 미치게 될 것이다. 이에 본 연구는 KOSPI 주식시장과 원/달러 KRW 환율시장 간의 국면전환을 고려한 상관관계를 분석하고자 한다. 두 시장에서 국면전환을 고려하기 위해서 Markov switching(MS)-AR(1) 모형을 이용하여 2-상태 국면전환이 있는지를 먼저 분석하였다. 분석결과 1997년 아시아 외환위기와 최근의 2008년 글로벌 금융위기 시점에 두 시장 모두에서 국면전환이 뚜렷이 나타나는 것을 알 수 있었다. 이는 금융위기와 같은 급격한 가격변화를 유발하는 사건들이 국면전환을 유발한다는 것을 알 수 있었다. 또한 국면전환이 존재하는 KOSPI 시장과 KRW 환율시장 간 동태적인 상관관계를 분석하기 위해서 MS(2)-VAR(1) 모형을 이용하였다. 두 시장에서 동태적인 관계는 정(+)의 상관관계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 원/달러 KRW 환율의 상승(평가절하)로 인하여 국내 기업들의 대외경쟁력이 강화되어 수출이 증대되고 기업의 실적 호전으로 인하여 주식가격이 상승하게 된다. This paper considers a Markov-switching(MS) model to examine the relationship between KOSPI and KRW markets. During financial crises, such as 1997 Asian currency crisis and 2008 global financial crisis, the Korean financial markets suffered severe KOSPI price crashes and huge KRW depreciation. This financial market turmoil caused a economic recession and leaded to change a economic regime. In this context, this paper takes into account regimes in examines the dynamic relationship between KOSPI and KRW markets. The empirical results are as follows. First, we utilize a 2-states MS(2)-AR(1) model to identify two regimes, expansion(regime 0) and contraction, in both markets. It is apparent that the contraction regime is corresponding to the outbreak of 1997 Asian currency crisis and 2008 Global financial crisis. This evidence indicates that such a financial crisis lead to economic regimes in both markets. In addition, we further analyze the dynamic relationship between KOSPI and KRW markets using the MS(2)-VAR(1) model. Both markets has a positive relationship, supporting the hypothesis of traditional approach. Thus, KRW rate changes affect international competitiveness and trade balance, and then increases firms’ exports. Higher exports will increase the domestic income and hence the firms’ stock prices will appreciate.

Markov Switching Multifractal 모형을이용한 ESG ETF의 변동성 추정과 예측

윤병조 한국금융공학회 2023 금융공학연구 Vol.22 No.2

In this study, volatility dynamics were identified and predicted performance was evaluated using the Markov switching multifractal model for six ETFs (5 ESG ETFs, 1 global stock market ETF) traded in the United States and Europe from January 2, 2017 to January 31, 2023. The results of empirical analysis during the sample period are as follows. First, based on the likelihood, the two-state MSM (1) model was the most suitable, but it was confirmed that there was no significant difference between the models. Second, when comparing ESG ETFs and ETFs that track market indexes based on the highly fitted MSM(1) model, ESG ETFs were reported to have a longer fluctuation cycle than market ETFs. Third, in the performance evaluation of the 1-day and 22-day forecasts, ESGU showed excellent MSM(2) model, ESGD, SUAS, and XSER, but in the case of XAXJ, the MSM(6) model in the 1-day forecast and the MSM(4) model in the 22-day forecast showed high performance. However, in terms of predictability, there were no characteristics that the ESG ETF's prediction had significantly larger or smaller losses than the market ETF's prediction. Fourth, when comparing the loss functions of the 1-day prediction and the 22-day prediction for a model with excellent prediction performance, the case with a long prediction period was relatively high. 본 연구에서는 2017년 1월 2일부터 2023년 1월 31일까지, 미국과 유럽에서 거래되고 있는 6개의 ETF(ESG ETF 5개, 글로벌 주식시장 ETF 1개)를 대상으로 Markov switching multifractal (MSM) 모형을 이용해 변동성 다이나믹스를 파악하고, 예측성과를 평가하였다. 본 연구에서 제시하는 표본기간동안의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 우도를 기준으로 2상태의 MSM(1) 모형이 가장 적합했지만 모형 간에 큰 차이는 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 적합도가 높은 MSM(1) 모형을 기준으로 ESG ETF와 시장 지수를 추적하는 ETF를 비교했을 때, ESG ETF는 시장 ETF에 비해 변동주기가 긴 것으로 보고되었다. 셋째, 1일 예측과 22일 예측에 대한 성과평가에서 ESGU는 MSM(2) 모형, ESGD, SUAS, XSER은 MSM(6) 모형이 우수한 것으로 나타났지만 XAXJ의 경우 1일 예측에서는 MSM(6) 모형, 22일 예측에서는 MSM(4) 모형이 높은 성과를 보여주었다. 다만 예측성과 측면에서 ESG ETF에 대한 예측이 시장 ETF에 대한 예측보다 손실이 뚜렷하게 크거나 작은 특징은 발견되지 않았다. 넷째, 예측성과가 우수한 모형에 대해 1일 예측과 22일 예측의 손실함수를 비교하면, 예측기간이 긴 경우가 상대적으로 높게 나타났다.

해밀턴 필터를 이용한 베이지안 마코프-스위칭 ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형 연구

김현아,노태영,최태련 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.4

마코프-스위칭(Markov-switching) 모형은 자료의 구조적인 변화를 각 국면별 다른 행태를 갖는 시계열의 다중구조(multiple structure)를 통해서 그 현상을 설명하는 모형으로 금융 및 경제 시계열자료 분석에 주로 사용된다. 본 논문에서는 해밀턴 필터(Hamilton filter)를 이용한 베이지안 마코프-스위칭 모형을 제안하며, 이를 바탕으로 구조적 변화가 존재하는 금융자료를 분석하고자 한다. 이때, 금융자료가 가지고 있는 변동성을 설명하기 위해서 각 국면별로 ARMA(p,q)- GARCH(r,s) 모형을 가정하며, ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형 추정 시 사전표본오차를 고려함으로써 모수 추정의 정확도가 향상된 방법을 제시하였다. 제안하는 베이지안 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo, MCMC)를 통한 사후추론 방법에 대해서 설명한다. 아울러, 제안된 모형의 성능을 평가하기 위한 모의실험을 수행하고, 코스피 자료를 통한 실증 분석을 실시한다. The markov-switching model explains the structural change of data through multiple structures that can characterize the time series behavior in different regimes. In this paper, we propose a Bayesian Markov-switching model using hamilton filter and analyze financial data with structural changes. We assume the ARMA(p,q)-GARCH(r,s) model for each regime to illustrate the volatility of the financial data. In addition, we consider a method that improves the accuracy of the parameter estimation by considering pre-sample error when estimating the ARMA(p,q)-GARCH(r,s) model. The posterior distributions are derived, and the posterior inference are performed via Markov chain Monte Carlo. Simulation studies are performed to evaluate the performance of the model, and, an empirical analysis is carried out using KOSPI data.

마코프전환 멀티프랙탈(Markov Switching Multifractal) 모형을 이용한 KOSPI200 수익률의 장기변동성 예측성과 비교

이상헌(Sang-heon Lee),김명직(Myung-jig Kim) 한국증권학회 2016 한국증권학회지 Vol.45 No.4

금융시계열 변동성에 관하여 잘 알려진 특징은 변동성군집현상, 장기기억성, 국면전환, 그리고 특이치의 존재 등이다. 작은 수의 파라미터를 사용함에도 불구하고 이러한 특징들을 동시에 잘설명하는 것으로 알려진 마코프전환 멀티프랙탈(Markov Switching Multifractal: MSM) 변동성모형을 이용하여 우리나라 KOSPI200 지수의 변동성을 추정하고 다기간 예측성과를 비교 분석하였다. 표본기간은 2003년 1월 2일부터 2014년 12월 30일까지이며 비교 모형으로는 벤치마크모형으로 많이 사용되고 있는 GARCH 모형과 국면전환 GARCH 모형을 사용하였다. 실증분석 결과 내표본 모형 적합도와 사후표본 예측성과 측면에서 모두 MSM 모형이 비교대상 모형에 비해 전반적인 우위를 보였으며 익일변동성 예측뿐만 아니라 주간 및 월간으로 예측 기간을 증가시킬수록 이러한 경향이 더욱 강한 것으로 나타났다. MSM 모형의 부산물로 KOSPI200 지수 수익률의 변동성을 각각의 변동성 요소의 듀레이션의 크기에 따라 단기 및 중·장기 변동성 부분으로 분해할 수 있는데 2008년 글로벌 금융위기와 2011년 유럽 재정위기 기간의 경우 변동성의 속성이 크게 다르다는 것을 확인하였다. 글로벌 금융위기의 경우 단기 및 중기빈도의 변동성뿐만 아니라 저빈도의 장기변동성 또한 높아져 한국주식시장을 높은 변동성 국면으로 전환시켰던 것으로 나타났지만 유럽 재정위기 기간에서는 단기와 중기빈도 변동성은 높아진 반면 저빈도의 변동성 국면전환은 발생하지 않아 한국 주식시장에 대한 영향은 비록 컸으나 상대적으로 일시적이었던 것으로 나타났다. Volatility clustering, long memory, regime change, and the presence of outliers are wellknown stylized facts of volatility of financial time series. This paper estimates the volatility model of KOSPI200 index returns using a Markov switching multifractal (MSM) model that is known to capture these characteristics with relatively small number of parameters and compares its multi-horizon forecasting performance with that of popular competing models such as a standard GARCH model and Markov switching GARCH model. Using the sample period covering from January 2, 2003 to December 30, 2014, this paper finds that the MSM model outperforms competing models in terms of both in-sample goodness of fit and out-of-sample forecasting performance. Particularly, the forecasting performance tends to become more prominent as the forecasting horizon increases. As a byproduct the MSM model allows KOSPI200 return volatility to be decomposed into short-term and medium- to long-term volatility components. The examination of computed volatility components suggests that the nature and effect of volatilities due to the 2008 global financial crisis and 2011 European sovereign debt crisis are quite different: in addition to the increase in short- and medium-term volatilities, the low-frequency longterm volatility is also increased during the former crisis period resulting in Korean stock market shifting into the higher volatility state, whereas the shift in the volatility state is not observed during the latter crisis period implying that the effect of European debt crisis to Korean stock market was big, but only transitory.

A Study on the Determinants of Japanese FDI into Korea : A Markov Switching Dynamic Model Approach

Jong-Il Choe,Mok Sakong 한국무역금융보험학회(구 한국무역보험학회) 2021 무역보험연구 Vol.22 No.1

본 연구는 마코프 국면전환 모형(Markov Switching Model)을 이용하여, 일본기업의 對韓 FDI 건수에 영향을 미치는 요인들을 국면별로 파악하고자 하였다. 1980 년 1분기부터 2019년 4분 기까지 일본의 對韓 직접투자 건수의 분기별 데이터에 프라빗 모형(Probit Model)과 마코프 국 면전환 모형(Markov Switching Model)을 적용하여 국면전환 전환 확률의 결정요인과 직접투자 건수의 결정요인을 분석하였다. 추정 결과, 수축국면(‘국면 0’)에서는 단위노동비용과 같은 비 용요인 변수는 유의미한 음(-)의 영향을 보이나, 경제성장률과 같은 시장요인 변수는 유의미한 영향을 미치지 못하였다. 대조적으로 일본의 對韓 직접투자가 활발한 확장국면(‘국면 1’)에서 는 한국, 일본 그리고 미국의 경제성장률이 유의미한 양(+)의 영향을 미쳤으나 단위노동비용과 같은 비용요인 변수는 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 덧붙여, 한일관계 갈 등기와 FDI 수축국면 간의 관련성이 장기적으로 명확하지 않았다. 일본의 對韓 직접투자 감소 의 원인으로써 한일관계 갈등보다는 우리나라의 경제성장 둔화와 노동비용 등 생산비용 상승 이 직접투자의 위축을 불러온 원인으로 분석되었다. 따라서 투자기업의 비용 절감과 채산성 개선을 위한 정책 등이 일본의 對韓 직접투자를 증가시키는 데 필요할 것이다. Purpose : This study is to find out which factors affect the Japanese firms’ foreign direct investment(FDI) into Korea by the ‘contraction state’ and the ‘expantion state’. Research design, data, methodology : Using the quarterly data of Japanese FDI from 1980: Q1 to 2019: Q4, we analyzed the relationship between Japanese FDI into Korea and potential explanatory variables via the Probit Model and Markov Switching Model estimation. Results : The results of Markov-switching regression show that during the contraction periods (‘State’ 0), unit labor costs have a negative effect on the inflow of Japanese FDI. In contrast, during the expansion period(‘State 1’), the economic growth of Korea, Japan, and the United States have a positive effect. In addition, the relationship between the bilateral conflict periods of Korea and Japan and the contraction periods of Japanese FDI is ambigous in the long-run. Conclusions : Recent slowdown in economic growth in Korea and the increase in labor costs seem to have caused a contraction in Japanese FDI into Korea. Therefore, policy to reduce the production costs and to enhance the profitability of the investors are necessary to increase Japanese FDI into Korea.

Forecasting Cryptocurrency Volatility Using a MS-EGARCH Model

최서연,신정순 한국금융공학회 2020 금융공학연구 Vol.19 No.2

This study analyzes the cryptocurrency index (CRIX) using the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) and extended GARCH models. Using the daily cryptocurrency index for July 31, 2014, to March 22, 2019, from the CRIX (https://thecrix.de/), we examine the CRIX return volatility forecast performance of three GARCH models. This empirical research investigates the importance of asymmetry in cryptocurrency volatility, which is not accounted for by the standard GARCH model; thus, asymmetric model variations are applied. The results show that the regime-switching model resolves the single-regime model’s problem of elevated forecasts for high-volatility periods. Additionally, we show that the forecasting performance of the Markov-switching exponential GARCH (MS-EGARCH) model is superior to that of other models. This suggests that the MS-EGARCH model outperforms other models in accounting for cryptocurrency index volatility. Hence, the regime-switching model, which applies asymmetry, has greater explanatory power than the standard GARCH model.

최근 통화정책 레짐 변화와 미 정부채 금리 예측

박재진(Jae Jin Park) 한국경제연구학회 2014 한국경제연구 Vol.32 No.2

글로벌 금융위기로 2008년 말경부터 미 연준이 제로금리정책을 시행하는 등 미국 금융시장이 큰 변화를 보임에 따라 넬슨 시겔 모형의 모수를 이용하여 미정부채 금리를 예측해 보았다. 예측모형으로는 일반 선형모형인 V(AR) 모형과 국면전환모형인 2-상태 및 3-상태 Markov-Switching V(AR) 모형을 사용하였다. 2008.1~2011. 12월까지의 기간을 대상으로 미 정부채를 예측한 결과 래그변수가 두 개인 3-상태 Markov-Switching VAR모형의 금리 예측력이 가장 우월하였다. 이는 동 모형이 고금리 수준 레짐, 일반금리 수준 레짐뿐만 아니라 최근 제로금리정책 시행에 따른 저금리 수준 레짐을 잘 반영하기 때문인 것으로 풀이된다. 또한 동 모형은 저금리 수준 레짐 지속확률이 크게 높아지는 시기가 미 연준의 대규모 자산매입정책(large-scale asset purchase)시행 시기와도 일치함을 보여주고 있어, 외화자산의 적정 자산배분뿐만 아니라 리스크 관리에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Regarding the zero bound state of the US financial market, I analysed the interest rate prediction performance of linear (V)AR models and 2-state and 3-state Markov-Switching (V) AR models, using parameters of the Nelson-Siegel model. Among these, the 3-state Markov-Switching VAR model with two lag variables showed the best performance. This might be explained by the model’s property reflecting properly the recent low-level interest rate regime. The model also showed the substantial rise in the persistent probability in November 2010, when the Fed implemented the Large-scale Asset Purchase. The model, thereby, is expected to be used for the effective asset management.

Two-State Markov Switching Volatility Model for Ultra-High-Frequency Data of JGB Futures

Soo Nam Park,Young-Jae Kim 한국경제연구학회 2011 Korea and the World Economy Vol.12 No.3

This paper specifies two-state Markov-switching volatility models and investigates the volatility behavior of the ultra-high-frequently observed returns on Japanese government bond futures transaction. In addition, we test the duration and volume effects on transition probabilities with a time-varying probability model. Our main findings are as follows: First, MS-GARCH models are very effective to reduce the autocorrelation of volatility, since the Ljung-Box statistics for squared standardized residuals of the models are dramatically reduced and present significantly smaller values in contrast to the single-regime GARCH model. Second, the volatilities of MS-GARCH models respond to new information more sensitively than those of the single-regime model. Third, the duration decreases volatility mainly by reducing the transition probability from highvariance regime to high-variance regime in the time-varying transition probability model, while the trading volume decreases both transition probabilities so that the transactions lead to a shift from one regime to another.

마코프 스위칭을 고려한 DSGE모형의 이론분석 및 한국경제에서의 적용 가능성

유병학 ( Byoung Hark Yoo ),조성훈 ( Seonghoon Cho ) 한국금융연구원 2015 韓國經濟의 分析 Vol.21 No.2

이 논문은 마코프 스위칭을 고려한 소규모 개방경제 DSGE 모형을 이용하여 1999년 이후 한국의 통화정책변화를 베이지안 방법을 통해 실증분석한다. MSRE(Markovswitching rational expectations) 모형이라고 알려진 DSGE 모형은 민간경제주체 및 정책당국의 행태가 마코프 과정을 따라 반복적으로 변화할 수 있도록 고안된 것으로 본 연구에서는 한국은행이 이자율 준칙에 따라 통화정책을 시행할 때 이자율이 인플레이션, 산출갭, 환율변화, 그리고 과거 이자율에 반응하는 계수가 마코프 과정을 따른다고 가정한다. 이 경우, 이자율이 어떤 변수에 중요하게 의존하고, 또한 1999∼2013년 기간 동안 시간에 따라 어떠한 변화를 가져왔는지 분석하였다. 본 연구의 가장 중요한 공헌은 MSRE 모형을 이용하여 최초로 실증분석을 했다는 것이다. 실증분석 결과, 한국의 이자율 준칙에 있어서 마코프 과정을 따르는 변수는 인플레이션으로서 2000년대 초반을 제외하면 전반적으로 적극적인(active) 인플레이션 안정화 정책을 폈던 것으로 추정되었다. 전반적으로 모형은 안정적인 유일한 균형을 가지는 결정성(determinacy)의 특성을 가짐을 확인하였는데, 이는 통화정책을 경제상황에 맞게 신축적으로 시행하였지만 인플레이션에 대한 안정화 기조를 전반적으로 유지해 왔음을 의미한다. This paper estimates and studies changes in monetary policy regimes using a Bayesian estimation technique in the context of a small open economy dynamic stochastic general equilibrium(DSGE) model subject to Markov-switching. A DSGE model known as Markov-switching rational expectations(MSRE) model is suitable in study of recurrent regime changes in monetary policy stance or preferences and technologies of private agents following a Markov-process. In this paper, we allow the coefficients of inflation, the output gap, changes in exchange rate and the lagged interest rate to follow a Markov-process in a standard interest rate feedback rule of the Bank of Korea. We let the data reveal which variable the short-term interest rate is more responsive to and how the policy stance has been changed for the period of 1999-2013. The most important contribution of this paper is to conduct an empirical study for the Korean economy using a MSRE model. The empirical evidences are as follows. Firts, the monetary policy stance has been overal active, stabilizing inflation variability except for the early 2000 and the US financial crisis era around 2006. This implies that the model exhibits determinacy, i.e., a property of unique stable equilibrium in the mean-square stability, thereby leading to an active policy stance overal with periodic deviation to a passive regime.

Business Cycle Asymmetries in Turkey: An Application of Markov-Switching Autoregressions

Huseyin Tastan 한국국제경제학회 2008 International Economic Journal Vol.22 No.3

This paper examines business cycle characteristics of Turkish economy in the liberalization pe- riod (post-1980 period) using a Markov-switching Autoregressive (MSAR) model framework. The importance of model selection process is emphasized in an extensive search for the appropriate MS model. The business cycle properties are found to be very sensitive to the state dimension, the choice of the MS model (classi¯ed according to regime-dependent parameters) and the autoregres- sive lag order. The chosen two-regime MS model suggests four recessionary and ¯ve expansionary phases in the post-1980 period. Business cycle phases are found to be asymmetric with probability of switching from a recession to expansion exceeding the probability of switching from expansion to recession. The paper also provides evidence on the usefulness of a non-linear model as compared to linear alternative in the context of business cycle research in an emerging economy using various parametric and nonparametric tests. Nonlinear and linear models are compared and evaluated using kernel density and conditional expectation estimates by simulating data from respective models.