아파트가격지수와 네이버 트렌드지수 간의 연관성

유한수,Yoo, Han-Soo 한국토지주택공사 토지주택연구원 2022 LHI journal of land, housing, and urban affairs Vol.13 No.4

This paper investigates empirically the lead-lag relation between the 'apartment price index' and 'Internet search volume'. This study uses Naver Trend Index as a proxy for Internet search volume. An increase in Internet search volume on the apartment price index indicates an increase in people's attention to an apartment. Different from previous studies exploring the relation between 'the released price index of the apartment' and 'Naver Trend Index', this study investigates the relation of the Naver Trend Index with 'the fundamental price component of an apartment' and 'the transitory price component of an apartment', respectively. The results of the Granger causality test reveal that there are bidirectional Granger causalities between the 'released price' and Naver Trend Index. In addition, the 'fundamental price component of an apartment' and Naver Trend Index have a feedback relation, while 'the transitory price component of an apartment' Granger causes the Naver Trend Index uni-directionally. The impulse response function analysis indicates that the shock of apartment prices increases Naver Trend Index in the first month. Overall, The close relationship between apartment prices and Naver Trend Index suggests that increases in the movement of apartment prices are positively associated with public attention on the apartment market.

건설업 BSI와 산업생산지수 간의 선후행성

유한수,Yoo, Han-Soo 한국토지주택공사 토지주택연구원 2020 LHI journal of land, housing, and urban affairs Vol.11 No.3

The aim of this paper is to scrutinize the relation between Business Survey Index and Industrial Production Index in construction industry, stated in another way, the relation between CEO's expectations of future business status and real business activity in construction industry. Previous papers on this research area have been examined the relation between released BSI and released IPI. However, this paper focuses 'the relation between released BSI and the long-run component of IPI' and 'the relation between released BSI and the short-run component of IPI'. The first step is to decompose released IPI by unobserved component model. The long-run component of IPI is set up as a random walk process. And short-run component is set up as a stationary AR(1) process. The findings are as follows. First, released BSI Granger causes unidirectionally released IPI. Second, there exists one-way Granger causality from released BSI to long-run component of IPI. Third, Granger causality does not exist between released BSI and 'short-run component of IPI'. BSI increases IPI in the second or third month. These findings of this paper mean that CEO's expectations may influence industrial production in construction industry.

지역간 주택매매가격 변동성의 상관관계에 관한 연구

유한수 ( Han Soo Yoo ) 한국산학경영학회 2007 산학경영연구 Vol.20 No.2

본 연구에서는 서울, 대전, 부산의 주택매매가격종합지수 변동성간의 상관관계에 대해 분석하였다. 기존의 연구에서는 시장에서 관찰되는 관측변동성을 이용하여 분석하였으나 본 연구에서는 통계적 방법을 이용하여 관측변동성을 내재가치의 변화에 의해 발생되는 기본적 변동성과 추종거래 등과 같은 잡음거래(noise trading)에 의해 발생되는 일시적 변동성으로 분해하여 각 변동성간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 서울 주택매매가격 변동성과 부산 주택매매가격 변동성의 상관관계가 관측변동성, 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 높게 나타나고 있다. 기본적 변동성의 경우는 관측변동성의 경우보다 상관 관계가 높게 나타났는데 기본적 변동성은 정보에 의해 발생하는 지속적인 변동성 부분이므로 각 시장에 공통적으로 영향을 주기 때문에 상관관계가 높게 나타난 것으로 판단된다. This paper analyzed the relationship between Housing Purchase Price volatility of Seoul and Housing Purchase Price volatility of local large city. Other studies investigates the effect on the observed volatility. Observed volatility consists of fundamental volatility and transitory volatility. Fundamental volatility is caused by information arrival and transitory volatility is caused by noise trading. Fundamental volatility is trend component and is modelled as a random walk with drift. Transitory volatility is cyclical component and is modelled as a stationary process. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatilty and transitory volatility individually. Observed volatility is estimated by GJR GARCH(1,1) model. We find that GJR GARCH model is superior to GARCH model and good news is more remarkable effect on volatility than bad news. This study decomposes the observed volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. The findings in this paper is as follows. The correlation between Seoul housing price volatility and Busan housing price volatility is high. But, the correlation between Seoul and Daejeon is low. And the correlation between Daejeon and Busan is low. As a distinguishing feature, the correlation between fundamental volatilities is high in the case of all pairs. But, the correlation between transitory volatilities turns out low. The reason is as follows. When economic information arrives, Seoul, Daejeon, and Busan housing markets, all together, are affected by this information.

부동산가격지수와 리츠가격지수 간의 관계

유한수(Han Soo Yoo) 건국대학교 부동산도시연구원 2016 부동산 도시연구 Vol.9 No.1

본 연구에서는 실물 부동산가격지수와 리츠가격지수 간의 관계를 분석하였다. 분석 대상은 미국시장을 대상으로 하였으며, 실물 부동산가격지수는 FHFA지수를 사용하였으며, 리츠가격지수는 NAREIT지수를 사용하였다. 본 연구에서는 선행 연구들과는 차별적으로 ‘관측된 주택가격지수’를 비관측요소 모형을 이용하여 본질가치 요소와 일시적 가치 요소로 분해하여 FHFA지수 본질가치와 NAREIT지수 간의 선행-후행 관계, FHFA지수 일시적 가치와 NAREIT지수 간의 선행-후행 관계에 대해서도 분석하였다. 분석 결과를 정리하면, 첫 번째로, ‘관측된 FHFA지수’와 NAREIT지수 간의 관계 분석 결과는 관측된 FHFA지수가 NAREIT지수에 대해 단방향의 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타나 실물 부동산가격이 리츠가격을 선행하는 것으로 판단된다. 본 연구와 선행연구들과의 차별적 측면 연구 부분으로서, FHFA지수 본질가치와 NAREIT지수 간의 관계, FHFA지수 일시적 가치와 NAREIT지수 간의 관계 분석에서도 본질가치의 경우와 일시적 가치 모두 NAREIT지수에 대해 단방향의 선행 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 리츠가격 예측, 투자 포트폴리오 구성, 부동산 투자전략 수립 측면, 그리고 부동산시장 관련 정책 수립 등에 있어서 활용될 수 있을 것이다. This paper empirically examines the link between unsecuritized real estate market and REIT market in the U.S.. In contrast to previous papers, which have studied on observed price only, observed real estate price is separated into fundamental value and transitory value, in this study. This study employs the unobserved component model to estimate fundamental value and transitory value. Federal Housing Finance Agency Housing Price Index(FHFA Index) is used for unsecuritized real estate market, and FTSE NAREIT Equity Residential Index(NAREIT Index) is used for REIT market. In the case of observed FHFA Index, the Granger causality tests show that there is one-way Granger causality from the observed FHFA Index to NAREIT Index. In the case of fundamental value, there is also one-way Granger causality from the fundamental value of FHFA Index to NAREIT Index. In the case of transitory value, there is unidirectional Granger causality from the transitory value of FHFA Index to NAREIT Index. In short, these results suggest that FHFA Index is closely related with NAREIT Index and REIT prices reflect real estate market fundamentals. FHFA Index could be used to help predict NAREIT Index. The relationship between REIT price and real estate price may be crucial implication regarding portfolio formation strategy and price prediction.

인터넷 검색빈도와 아파트 거래량 간의 선행-후행 관계

유한수(Yoo, Han-Soo) 한국부동산정책학회 2020 不動産政策硏究 Vol.21 No.1

The aim of this paper is to investigate empirically the lead-lag relation between Internet search volume(Naver Trend Index) and trading volume of apartment. The Internet is the main source of information gathering. The increase of Internet search volume on something means the increase of people’s interest in something. Previous studies in this topic examine the relationship between Internet search volume and the released trading volume of apartment. The distinguishing feature of this empirical study is that it investigates the relation between Internet search volume and the fundamental trading volume of apartment, and the relationship between Internet search volume and the transitory trading volume of apartment. The first step of this empirical study is to decompose released trading volume into fundamental trading volume and transitory trading volume. The second step is unit root test. The third step is Granger causality test. The results of Granger causality test reveal that Internet search volume Granger causes released trading volume of apartment, and the fundamental trading volume of apartment. And there exists one-way Granger causality from Internet search volume to the transitory trading volume of apartment. The fourth step, the impulse response function analysis reveals that the shock of Internet search volume generally increases the magnitude of released trading volume, fundamental trading volume and transitory trading volume. The findings of this paper indicate that the movement of Internet search volume helps to estimate trading volume of apartment market. Therefore, the movement of Internet search volume can serve as an early market indicator.

주택시장 소비심리지수와 주택 거래량 간의 관계 : 본질적 요소와 일시적 요소를 중심으로

유한수(Yoo, Han-Soo) 한국부동산정책학회 2018 不動産政策硏究 Vol.19 No.2

This objective of this paper investigates empirically the relationship between Consumer Sentiment Index of housing market(hereafter CSI) and trading volume of housing. Consumer sentiment survey information means expectations of market participants. Previous studies on this area explored only the relationship between the observed CSI and trading volume. However, this study investigates the relationship between CSI and the fundamental component of trading volume, and the relationship between CSI and the transitory component of trading volume. The fundamental component and the transitory component of trading volume are estimated by state-space model. The first step of this empirical analysis is to decompose observed trading volume into fundamental component and transitory component. The second step is to implement ADF unit root test and Johansen cointegration test. The third step is to carry out Granger causality test to explore the relationship between CSI and trading volume. The Granger causality test results show that there is unidirectional Granger causality from CSI to observed trading volume, to the fundamental component of trading volume, and to the transitory component of trading volume. And the impulse response function analyses reveal that the shock of CSI increases observed trading volume, the fundamental component of trading volume, and the transitory component of trading volume. In sum, the empirical evidence of this paper means that CSI and trading volume behave similarly. Therefore, analyzing the CSI and trading volume is crucial for policy-making and stability management of housing market.

기관투자자 거래가 주가지수 변동성에 미치는 영향

유한수 ( Han Soo Yoo ) 한국산학경영학회 2006 산학경영연구 Vol.19 No.1

국제원자재가격지수 변동성과 주가지수 변동성의 상호연관성

유한수(Yoo, Han-Soo) 글로벌경영학회 2014 글로벌경영학회지 Vol.11 No.1

국제원자재가격의 변동은 기업의 매출액 또는 이익의 크기에 영향을 주며, 이는 기업의 주가와 관계가 있을 것이다. 본 연구에서는 국제원자재가격 변동성과 주가 변동성의 관계에 대해 분석함 으로써 주가 변동성을 예측하는 경우에 있어서 국제원자재가격 변동성을 분석하는 것이 도움이 되는지 여부를 실증적으로 연구하였다. 실증분석 결과를 요약하면, 전체변동성의 경우에는 RICI 전체변동성이 KOSPI 전체변동성을 Granger 인과하는 방향에서만 유의하게 나타나 RICI 전체변동성이 KOSPI 전체변동성에 대해 선행하는 것으로 나타났다. 본 연구의 특징이라고 할 수 있는 장기변동성 간의 관계, 단기변동성 간의 관계를 분석한 결과를 보면, 장기변동성의 경우는 전체변동성의 경우와 같이 RICI 장기변동성이 KOSPI 장기변동성을 선행하는 것으로 나타났다. 단기변동성 간의 관계 분석에서도 RICI 단기변동성이 KOSPI 단기 변동성에 대해 선행 관계가 있는 것으로 나타나 국제원자재가격의 일시적인 가격 변동성 부분까 지도 KOSPI의 움직임과 관계가 있는 것으로 판단된다. 충격반응함수 분석에서는 전체변동성, 장기변동성, 단기변동성 모두 RICI 충격에 대해 KOSPI 가 양의 반응을 보이는 것으로 나타나 RICI 변동성의 증가하면 KOSPI 변동성이 증가하는 것으로 판단된다. 본 연구의 실증분석 결과는 국제원자재가격지수의 현재 변동성 또는 앞으로의 국제원자재가격 지수의 변동성을 분석하는 것이 주가지수 변동성의 움직임을 분석하는 데 필요하다는 경제적 의미를 가진다. The objective of this study is to explore empirically the interrelationship between the volatility of international raw material price index and the volatility of stock price index. Specifically, this paper examines relations between RICI(Rogers International Commodity Index) volatilities and KOSPI volatilities. The unique feature of this study is that it examines the relationship between the long-run volatility of RICI and the long-run volatility of KOSPI, and the relationship between the short-run volatility of RICI and the short-run volatility of KOSPI. Unobserved component model is applied to decompose the total volatility into long-run volatility and short-run volatility. The findings of this empirical study are as follows. First, there exist unidirectional Granger causality from the total volatility of RICI to the total volatility of KOSPI. Second, there is Granger causality in the direction from RICI long-run volatility to KOSPI long-run volatility. Third, in the case of short-run volatility, RICI short-run volatility also precedes KOSPI short-run volatility. Fourth, the impulse-response function analyses show that RICI volatility impulses increase KOSPI volatility in all three cases. These findings indicate that analyzing the movement of RICI volatility helps to predict the movement of KOSPI volatility.

중국 KDR 가격과 원주 가격의 관계

유한수 ( Han Soo Yoo ) 아시아.유럽미래학회 2009 유라시아연구 Vol.6 No.3

본 연구는 한국거래소에서 거래되고 있는 중국기업 화풍집단의 KDR(Korean Depository Receipt) 가격과 홍콩거래소에 거래되고 있는 원주 가격 간의 관계에 대해 분석하였다. DR은 외국 증권투자에 관심 있는 투자자들에 의해 많이 이용되고 있는 증권이다. 화풍집단 KDR은 한국증권시장에서 거래되지만 근본적으로 중국 화풍집단 기업의 현금흐름 등에 의해 영향을 받게 될 것이므로 화풍집단 원주의 움직임과 관련이 있을 것이다. 이를 분석하기 위해 변수 간의 선도-지연(lead-lag) 관계를 분석 할 수 있는 통계적 기법인 그랜저 인과관계 분석 방법을 이용하여 분석하였다. 주식가격은 두 부분의 합으로 생각할 수 있는데, 즉 정보에 의해서 발생되는 부분이며 지속적인 속성을 갖고 있는 내재가치(fundamental value) 부분과 비합리적 투자자들의 잡음거래(noise trading)에 의해 발생하는 부분이며 일시적 속성을 갖고 있는 일시적가격(transitory price) 부분의 합으로 생각할 수 있다. 잡음거래는 정보를 갖지 않은 비합리적 투자자들이 주식시장의 전반적인 매입·매도 추세를 추종하여 투자함으로써 발생되는 거래이다. 본 연구의 특징으로서, 원주와 KDR의 관측된주가 간의 관계뿐만 아니라 관측된주가를 상태공간모형을 이용하여 내재가치 부분에 해당되는 주가부분과 시간이 지남에 따라 소멸되는 주가 부분인 일시적가격 부분으로 분해하여 이들 원주의 관측된주가와 KDR의 관측된주가의 관계, 원주의 내재가치와 KDR의 내재가치의 관계, 원주의 일시적가격과 KDR의 일시적가격 간의 관계에 대해 심층적으로 분석하였다는 데에서 기존 연구들과 차별을 두었다. 본 연구의 분석 단계를 요약하면, 첫 번째 단계는 상태공간모형을 이용하여 원주의 내재가치, 일시적가격과 KDR의 내재가치, 일시적가격을 추정하는 것이다. 관측된주가는 내재가치 부분과 일시적가격 부분의 합으로 모형을 설정한다. 내재가치는 관측된주가 중에서 지속적인 속성을 가지므로 임의보행과정(random walk process)으로 설정하고, 일시적가격 부분은 시간에 지남에 따라 소멸되는 속성이 있으므로 안정적 과정(stationary process)으로 설정한다. 두 번째 단계로, ADF 검정을 이용하여 원주의 관측된주가, 내재가치, 일시적가격과 KDR의 관측된주가, 내재가치, 일시적가격 시계열자료의 단위근 존재 여부를 검정한다. 분석대상 시계열자료가 단위근이 있는 것으로 나타났을 경우에는 공적분 검정 단계를 거쳐 공적분관계가 없을 경우에는 차분을 통해 안정적인 시계열자료로 변환하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하여야 하며, 공적분 관계가 있을 경우에는 VECM을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하여야 한다. 이와 같이 공적분 검정을 거치는 이유는 차분을 하게 되면 원시계열 주가 자료가 보유하고 있는 주가 간의 관계에 대한 정보가 차분과정에서 상실되게 되므로 가능하면 공적분 관계가 있는 경우에는 수준변수가 포함되어 있는 VECM을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하기 위해서이다. 세 번째 단계로, 본 연구의 핵심인 ① 원주의 관측된주가와 KDR의 관측된주가의 관계, ② 원주의 내재가치와 KDR의 내재가치의 관계, ③ 원주의 일시적가격과 KDR의 일시적가격의 관계 분석을 위해 VAR 모형 또는 VECM을 통한 그랜저 인과관계 분석을 한다. 분석대상 자료는 화풍집단 KDR이 한국거래소 유가증권시장에 상장된 2007년 11월 26일부터 2009년 2월 27일까지의 일별 자료이다. 한국과 중국의 증권시장 중 어느 한 시장이 휴장되는 날의 주가 자료는 분석대상 시계열자료에서 제외하였다. 분석결과는 관측된주가의 경우, 원주 관측된주가와 KDR의 관측된주가 간에 양방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 원주와 중국 KDR 간의 관계를 분석한 논문은 없으므로 직접 비교는 어렵지만 이와 같은 분석결과는 원주와 ADR 간의 관계를 분석한 박진우와 김주환(2001), 예민수와 정태영(2007)의 연구에서 외환위기 이후 기간 경우에 원주와 ADR 간에 양방향으로 정보전이 현상이 있는 것으로 나타난 것과 같은 분석결과이다. 그리고 본 연구에서는 기존 연구들과는 차별적으로, 원주 내재가치와 KDR 내재가치 간의 관계, 원주 일시적가격과 KDR 일시적가격 간의 관계에 대해서 분석하였다. 각 증권 가격 시계열자료의 추세부분에 해당되는 원주 내재가치와 KDR 내재가치 간의 관계에서는 서로 양방향으로 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 충격반응분석 결과, 원주(또는 KDR) 내재가치 충격에 대해 KDR(또는 원주) 내재가치는 양의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 원주 일시적가격 부분과 KDR 일시적가격 부분 간에는 서로 그랜저 인과관계가 없는 것으로 나타나 원주 또는 KDR 각각의 일시적 잡음거래에 의해 발생되는 가격 부분 간에는 서로 영향을 받지 않는 것으로 보인다. 이와 같은 분석 결과는 화풍집단 KDR 투자에 있어 내재가치 부분의 분석이 일시적가격 부분의 분석보다 중요하다는 것을 의미하는 것으로서, 투자전략수립에 있어 고려하여 할 내용으로 판단된다. 추후의 연구에서는 본 연구에서 이용된 상태공간모형 외에 다른 통계적 기법을 이용하여 내재가치와 일시적가격 부분을 추정하여 원주와 KDR의 관계를 분석하는 연구가 본 연구 결과와의 비교를 위해 필요하다. This paper investigates the relationship between Chinese KDR and its underlying share issued by Huafeng Group. The underlying share is traded on HKEx(Hong Kong Exchanges and Clearing Limited) and the KDR of Huafeng is traded on KRX(Korea Exchange). Due to globalization in capital markets, cross-border capital flow is stimulated and international cross listing of securities is increased. International investors interested in foreign securities use DR widely. Because DR is based on the underlying share, the underlying share and DR may be priced in the same way. Prior studies found that the price of shares listed in foreign markets is affected by the price of their underlying shares in their home country. This study is distinguished from prior studies in that observed stock price is decomposed into fundamental value and transitory price. Some portion of stock prices is caused by noise trading of irrational traders. Therefore, observed stock price may be defined as the sum of fundamental value and transitory price. Because fundamental value is trend component, it is modelled as a random walk process. And transitory price is assumed as AR(1) process because it passes away with time. The methodological procedures used in this paper are the following steps. As a first step, to decompose observed price, state space model and Kalman filtering method are used. State space model is useful in analyzing a time series model that involves unobservable variables. And Kalman filter is the basic tool to deal with state space model. In this paper, fundamental value and transitory price are unobservable variables. Second, to check for stationarity characteristics of the series, ADF test is used. The appropriate lag order is selected with the use of the SIC. ADF test results suggest that the null hypothesis of a unit root is accepted when observed price and fundamental value are in level, and the null hypothesis of a unit root is rejected at 1% significance level when they are in first differences. If the process of series is found to be a unit root process, the next step is to check the cointegration between KDR and underlying share. If the series are found to be cointegrated, Granger causality in a VECM should be applied. If a time-series of system includes integrated variables of order one and cointegrating relations, then this system can be more appropriately specified as a VECM rather than a VAR. If there is no cointegrating relation between variables, they are to be transformed to stationary processes by differencing the series. Third, to analyze the relationship between KDR price and the underlying share price, this study employs Granger causality test. It is a useful tool to help uncover the direction of causality. Each pair of time series data has different characteristics. In the case of observed price data, two series are nonstationary and they are cointegrated, Granger causality test based on a VECM is applied. Also, in the case of fundamental value data, two series are nonstationary and they are cointegrated, Granger causality test in a VECM is applied. However, in the case of transitory prices, they do not contain trends. Because each transitory price series is stationary, Granger causality test based on a VAR is applied. This paper uses daily data running from 26 November 2007 to 27 February 2009. Because Korean stock market holidays differ from Hong Kong stock market holidays, the corresponding date which is a holiday in another country is deleted in the data set. The main empirical results of this paper are as follows. First, there exists bidirectional causalities between the observed price of the underlying share and the observed price of KDR at 1% level of significance. This means that there exists the significant linkage between two securities. This finding is similar to the results from Park and Kim(2001), Yae and Chung`s(2007) empirical findings. The impulse response function exhibits that the observed price impulse of the underlying share increases the observed price of KDR. And the observed price impulse of KDR increases the observed price of the underlying share. Second, I found that there is two way Granger causalities between the fundamental value of the underlying share and the fundamental value of KDR, similarly to the case of observed price. The trend portion of stock price is considered as the fundamental value of stock. This means that there exists the significant linkage between the trend component of the underlying share price and the trend component of KDR price. This feature, namely analyzing the trend of two securities is important for investment strategies. Similar to the case of observed price, the impulse response function of fundamental value shows that the fundamental value innovation of the underlying share increases the fundamental value of KDR. And, also, the fundamental value innovation of KDR increases the fundamental value of the underlying share. Third, on the other hand, no Granger causality exists between the pair of the transitory price of the underlying share and the transitory price of KDR. Transitory price is the portion caused by noise trading. Therefore, the noise trading of the underlying share(or KDR) cannot influence the noise trading of KDR(or underlying share). A useful extension of this study is to analyze the relationship between the underlying share and DR by another refined statistical technique estimating fundamental value and transitory price.

미국 주식시장 변동성과 한국 주식시장 변동성의 관계

유한수 ( Han Soo Yoo ) 아시아.유럽미래학회 2008 유라시아연구 Vol.5 No.1

자본시장 개방화와 IT의 발달은 국내 증권시장과 외국 증권시장 간의 관계를 더욱 밀접하게 만들었으며, 특히 우리나라 경제와 밀접한 관계를 갖고 있으며 국제자본시장의 중심인 미국 증권시장이 우리나라 증권시장에 영향을 미치고 있는 것으로 기존의 연구들에서 서술되고 있다. 본 연구는 미국 주식시장 변동성과 한국 주식시장 변동성이 어떤 관계를 갖고 있는지에 대해 분석하였다. 즉, 미국 주식시장에서 발생된 불안정성이 한국 주식시장의 불안정성에 영향을 미치는가를 분석하기 위하여 KOSPI 변동성과 S&P500 변동성의 관계를 2001년 1월 2일부터 2008년 4월 30일까지의 일별 자료를 이용하여 연구하였다. 기존 연구들은 관측변동성 간의 관계만을 분석하였지만 본 연구는 기존연구들과는 차별적으로 관측변동성뿐만 아니라 관측변동성을 내재가치와 관련된 정보에 의해서 발생되는 영속적 변동성 부분과 잡음거래에 의해 발생되는 일시적 변동성 부분으로 분해하여 이들 각각의 변동성이 두 시장 간에 어떤 관계를 갖고 있는지를 분석하였다. KOSPI 수익률과 S&P500 수익률의 기술적 통계량 분석에서는 KOSPI 수익률의 평균이 S&P500 수익률의 평균보다 높으며 KOSPI 수익률의 표준편차도 S&P500 수익률의 표준편차보다 높게 나타났다. 왜도는 KOSPI 수익률과 S&P500 수익률의 경우 모두 음의 값이며 첨도는 모두 3이상으로 나타났다. Jarque-Bera 통계량이 1% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 정규분포 가설을 기각하고 있다. 이와 같은 수익률의 기술적 통계량을 볼 때 KOSPI와 S&P500 변동성을 분석하는 데에는 GARCH류의 모형이 적절하다. 두 시계열 모두 자기상관관계가 없는 것으로 나타나 GARCH 모형 또는 GJR GARCH 모형의 평균방정식에 AR항 또는 MA항을 포함시키지 않았다. 본 연구의 분석 단계는 첫 번째 단계로, GJR GARCH 모형을 이용하여 KOSPI 관측변동성과 S&P500 관측변동성을 계산하였다. GJR GARCH 모형 추정결과, KOSPI와 S&P500의 경우 모두에 있어서 비대칭적 변동성항의 계수가 유의하게 나타나 양의 충격보다 음의 충격의 경우에 더 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났다. GJR GARCH 모형에서 지속성 패러미터가 KOSPI와 S&P500의 경우 모두 1보다 작은것으로 계산되어 모두 안정성을 만족하는 것으로 나타났으며, 추정잔차와 추정잔차자승값의 10계차 자기상관에 대한 Ljung-Box Q통계량이 비유의적으로 나타나 모형의 타당성이 있는 것으로 판단된다. 두번째 단계로, 상태공간모형을 이용하여 KOSPI와 S&P500 각각의 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하였다. 상태공간모형은 모형 내에 비관측변수가 포함되어 있는 경우에 비관측변수를 추정하는 데 유용하게 사용되는 통계기법이다. 본 연구에서는 관측변동성이 관측변수이며, 영속적 변동성과 일시적 변동성이 비관측변수이다. 세 번째 단계로, 시계열자료의 안정성을 분석하기 위하여 단위근검정을 하였다. 단위근 검정을 하여 단위근이 없는 것으로 나타나는 경우에는 원자료를 가지고 분석을 하고, 단위근이 있는 경우에는 차분을 통해 안정적인 시계열자료로 만든 다음 분석을 하여야 한다. ADF 검정결과, 관측변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두 단위근이 존재하지 않는 것으로 나타났으므로 원시계열자료를 이용하여 분석하였다. 네 번째 단계로, KOSPI 변동성과 S&P500 변동성 간의 관계를 분석하였다. 뉴욕 주식시장 t-1일 폐장시간이 한국시간으로 t일 오전 5시이므로 S&P500 변동성이 KOSPI 변동성에 미치는 영향을 분석하기 위해서 t-1일의 S&P500 변동성과 t일의 KOSPI 변동성을 비교하여 두 변동성간의 관계를 분석하였다. 그리고 미국과 한국의 주식시장 중 어느 한 시장이 휴장되는 날의 변동성 자료는 분석대상 변동성 시계열자료에서 제외하였다. KOSPI 관측변동성과 S&P500 관측변동성의 관계에 대한 분석결과, S&P500 관측변동성의 증가는 KOSPI 관측변동성의 증가를 가져오는 것으로 나타났다. 두 번째, 상태공간모형과 칼만필터링을 이용하여 추정된 영속적 변동성 간에도 유의적인 양의 관계가 있었다. 즉 정보에 의해 발생되어 영속적으로 지속되는 변동성 부분에서도 S&P500이 KOSPI에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 번째로, 일시적 변동성의 경우에서도 S&P500 변동성이 KOSPI 변동성에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 잡음거래로부터 발생되는 일시적 변동성 부분도 유의적인 양의 관계가 있는 것으로 나타난것은 단순히 시장의 전반적 추세 등을 모방하여 투자하는 행위로부터 발생되는 것으로 판단된다. 본 연구에서와 같이 관측변동성을 영속적 변동성과 일시적 변동성을 구분하여 이들 각각의 변동성이 두 시장간에 어떤 관계를 갖고 있는지를 분석하는 것은 투자자 또는 포트폴리오관리자들의 투자전략수립 및 위험관리에 있어서 고려되어야 할 의미 있는 부분으로 생각된다. In this paper, I investigate whether Korean stock market volatility is influenced by the U. S. stock market volatility. The liberalization of stock markets and the development of IT made stock market interdependence stronger. And the U. S. stock market leadership was documented in many papers. Analyzing the relationship and behavior of stock price volatility is important for portfolio formation and investment strategy. Prior studies have been concentrated only on observed volatility. But this study is distinguished from previous studies in the respect that observed volatility is decomposed into permanent volatility and temporary volatility. The descriptive statistics show the mean of Korean stock market return is higher than that of the U. S. stock market return. And the standard deviation of Korean market is higher than that of the U.S. market. The negative skewness and excess kurtosis are observed in two markets, and the Jarque-Bera normality test reveal non-normalities of two series. Therefore, GARCH type model is appropriate for anlayzing these data. As autocorrelation coefficient of time series data is not significantly different from zero, the mean equation in GJR GARCH model do not contain AR(1) term or MA(1) term. The procedure used in this paper involved the following steps. First, in order to estimate KOSPI observed volatility and S&P500 volatility, GJR GARCH model is employed. In estimated GJR GARCH model, it turns out that the coefficient of asymmetric volatility term is statistically significant. Because the LB Q-statistic applied on residuals and squared residuals is insignificant, and persistence parameter is smaller than one, therefore the GJR GARCH model is well estimated. Second, to decompose observed volatility, this study employs state space model and Kalman filtering method. State space model is useful in analyzing time series model that involve unobservable variables. And Kalman filter is the basic tool to deal with state space model. In this paper, permanent volatility and temporary volatility are unobservable variables. Permanent volatility is trend component and is modelled as a random walk with drift. And temporary volatility is assumed as AR(1) process because it passes away with time. Third, to test for unit root behavior of volatility series data, ADF test is used. If the process of series is unit root process, it is to be transformed to stationary process by differencing the series. ADF test results show that all variables are I(0), that is, all series do not contain trends. In other words, each volatility series is stationary time series. As there is not unit root, raw data is used in this study. The effects of shocks to stationary time series will dissipate over time and this process reverts to mean. Fourth, to analyze the relationship between KOSPI volatility and S&P500 volatility, this study employs regression analysis. This paper uses daily data from January 2001 to April 2008. Because Korean stock market holidays differ from the U. S. stock market holidays, the corresponding date which is holiday in another country is deleted in the data set. The Second difference is time difference. Because Korean stock market of day t opens 4 hours after the U. S. market of day t-1 closes, the information occurred in the U. S. market of day t-1 influences Korean market of day t. Therefore, I examine the relationship between the U. S. data of day t-1 and Korean data of day t. The findings in this paper are as follows. First, KOSPI observed volatility is significantly related to S&P500 observed volatility. This means that there exists significant linkage in volatility between two markets. This finding is in line with most existing studies. Second, KOSPI permanent volatility is statistically significantly influenced by S&P500 permanent volatility. In other words, the trend of KOSPI volatility is significantly linked to the trend of S&P500 volatility. The trend portion has the feature of persistent and long memory. Third, in the case of temporary volatility, KOSPI temporary volatility is statistically significantly related to S&P500 temporary volatility. In short, KOSPI volatility is significantly related to S&P500 volatility in all cases uniformly. Permanent volatility is caused by economic information related to fundamental value, and temporary volatility is caused by noise trading. This means that noise trading portion of KOSPI volatility is influenced by noise trading portion of S&P500 volatility. This has important implication regarding hedging strategies. And analyzing the U. S. volatility of day t-1 is crucial for risk management.