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    KCI등재

    점프발생 강도 및 거래시간에 따른 변동성지수의 KOSPI200 일중 점프 예측력에 관한 연구

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    https://www.riss.kr/link?id=A102041974

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW․ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.
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    본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 ...

    본 연구는 일중 KOSPI200 시장이 급변하는 시점을 기준으로 변동성지수의 KOSPI200점프를 예측력을분석하였다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 변동성지수는 음의 KOSPI200점프에 대한 예측력을 가지는 것으로 나타났다. 변동성지수는 음의 점프 발생 전 정보의 유용성이 양의 점프 발생 시보다 유용한 것으로 나타났다. 둘째, 점프의 크기에 따른 변동성지수의 예측력은 강한 점프 발생보다는 약한 음의 점프에대해서 높은 것으로 나타났다. 셋째, 변동성지수는 점프 발생 이후의 KOSPI200 수익률의 지속성에 대해서도 정보를 가지는 것으로 나타났다. 최소 6분에서 최대 8분까지 점프시점의 변동성지수에 따라서 점프 발생 후의 KOSPI200 수익률이 변화하는 움직임을 잘 설명해주었다. 넷째, 점프 방향에 따라서 음의 점프에대해서 변동성지수가 증가하면 증가할수록, 향후 KOSPI200은 지속적으로 하락하게 되고, 양의 점프에 대해서는 변동성지수가 증가하면 증가할수록, KOSPI200은 상승하는 패턴을 보인다. 본 연구의 결과는 점프 예측뿐만 아니라 파생상품의 가격결정, ELW․ELS 등 파생결합상품의 변동성위험 헤지 그리고 변동성거래를 이용한 포트폴리오 투자전략 수립 등에 기여할 것으로 기대되어진다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study investigated the information contents of KOSPI200 Options for intraday big market movement by using minute by minute data. The major findings are summarized as follows; First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 and 14:00~14:50. These phenomena reflect market unstability just after opening and near closing. Second, VKSOPI is most closely associated with extreme changes such as KOSPI200 jumps. Third, VKOSPI is showed more predictive power with negative KOSPI200 jumps than KOSPI200 jumps. Fourth, VKOSPI showed predictive power for the positive and negative jumps up to 30 minutes before the jumps occurs. The purpose of this study is to explore the most recent topics in the field of finance, research on market microstructure. This study is an important contribution to investigate intraday information comprehensively in terms of market microstructure effects using the 15-year long-term and the high-frequency data(minute by minute). The results of this study are expected to contribute to detect intraday true jumps, proactive development of market risk indicators, risk management, derivatives investment strategy.
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    This study investigated the information contents of KOSPI200 Options for intraday big market movement by using minute by minute data. The major findings are summarized as follows; First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 a...

    This study investigated the information contents of KOSPI200 Options for intraday big market movement by using minute by minute data. The major findings are summarized as follows; First, big market movement occurred more frequently during 9:00~10:00 and 14:00~14:50. These phenomena reflect market unstability just after opening and near closing. Second, VKSOPI is most closely associated with extreme changes such as KOSPI200 jumps. Third, VKOSPI is showed more predictive power with negative KOSPI200 jumps than KOSPI200 jumps. Fourth, VKOSPI showed predictive power for the positive and negative jumps up to 30 minutes before the jumps occurs. The purpose of this study is to explore the most recent topics in the field of finance, research on market microstructure. This study is an important contribution to investigate intraday information comprehensively in terms of market microstructure effects using the 15-year long-term and the high-frequency data(minute by minute). The results of this study are expected to contribute to detect intraday true jumps, proactive development of market risk indicators, risk management, derivatives investment strategy.

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    목차 (Table of Contents)

    • <요약>
    • I. 서론
    • II. 연구방법
    • III. 실증분석결과
    • 1. 점프 전 변동성지수의 KOSPI200 점프 예측력 분석
    • <요약>
    • I. 서론
    • II. 연구방법
    • III. 실증분석결과
    • 1. 점프 전 변동성지수의 KOSPI200 점프 예측력 분석
    • 2. 점프 변동성지수의 점프 발생 후 설명력 분석
    • IV. 결론
    • 참고문헌
    • Abstract
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    참고문헌 (Reference)

    1 박종해, "한국주식시장에서 범위변동성의 기간별 예측력에 관한 연구" 대한경영정보학회 30 (30): 237-255, 2011

    2 김무성, "통화정책과 시장의 기대: VKOSPI를 중심으로" 한국금융공학회 9 (9): 145-165, 2010

    3 이재하, "주식시장 종료 후 주가지수선물 및 옵션가격" 한국파생상품학회 16 (16): 95-125, 2008

    4 강장구, "옵션시장에서 GARCH계열 모형들의 성과 비교에 관한 연구" 한국증권학회 38 (38): 137-176, 2009

    5 변영태, "실현범위변동성(RRV) 및 기업고유변동성의 속성과 투자성과 측정" 대한경영정보학회 33 (33): 249-260, 2014

    6 엄영호, "변동성지수의 미래예측력에 대한 연구" 한국금융학회 22 (22): 1-33, 2008

    7 최영수, "변동성 측정방법에 따른 KOSPI200 지수의 변동성 예측 비교" 한국통계학회 17 (17): 293-308, 2010

    8 이상구, "VKOSPI와 KOSPI200현선물간의 선도 지연 관계에 관한 연구" 대한경영정보학회 31 (31): 287-307, 2012

    9 한덕희, "VIX와 PCR 중 어느 것이 시장방향지표로 더 유용한 역할을 하는가?" 한국금융공학회 7 (7): 1-15, 2008

    10 Bakshi, G., "Stock Return Characteristics, Skew Laws, and the Differential Pricing of Individual Equity Options" 16 (16): 101-143, 2003

    1 박종해, "한국주식시장에서 범위변동성의 기간별 예측력에 관한 연구" 대한경영정보학회 30 (30): 237-255, 2011

    2 김무성, "통화정책과 시장의 기대: VKOSPI를 중심으로" 한국금융공학회 9 (9): 145-165, 2010

    3 이재하, "주식시장 종료 후 주가지수선물 및 옵션가격" 한국파생상품학회 16 (16): 95-125, 2008

    4 강장구, "옵션시장에서 GARCH계열 모형들의 성과 비교에 관한 연구" 한국증권학회 38 (38): 137-176, 2009

    5 변영태, "실현범위변동성(RRV) 및 기업고유변동성의 속성과 투자성과 측정" 대한경영정보학회 33 (33): 249-260, 2014

    6 엄영호, "변동성지수의 미래예측력에 대한 연구" 한국금융학회 22 (22): 1-33, 2008

    7 최영수, "변동성 측정방법에 따른 KOSPI200 지수의 변동성 예측 비교" 한국통계학회 17 (17): 293-308, 2010

    8 이상구, "VKOSPI와 KOSPI200현선물간의 선도 지연 관계에 관한 연구" 대한경영정보학회 31 (31): 287-307, 2012

    9 한덕희, "VIX와 PCR 중 어느 것이 시장방향지표로 더 유용한 역할을 하는가?" 한국금융공학회 7 (7): 1-15, 2008

    10 Bakshi, G., "Stock Return Characteristics, Skew Laws, and the Differential Pricing of Individual Equity Options" 16 (16): 101-143, 2003

    11 Giot, P., "Relationships Between Implied Volatility Indexes and Stock Index Returns" 31 (31): 92-100, 2005

    12 정대성, "KOSPI200 일중 점프에 대한 변동성지수의 정보효과" 한국자료분석학회 16 (16): 2011-2020, 2014

    13 이재하, "KOSPI200 옵션시장에서의 변동성지수 산출 및 분석" 한국증권학회 35 (35): 109-138, 2006

    14 Blair, B. J., "Forecasting S&P 100volatility : The Incremental Information Content of Implied Volatilities and High-frequency Index Returns" 105 (105): 5-26, 2001

    15 Whaley, R. E., "Derivatives on Market Volatility : Hedging Tools. Long Overdue" 1 (1): 71-84, 1993

    16 Demeterfi, K., "A Guide to Volatility and Variance Swaps" 6 (6): 9-32, 1999

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    2018-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2015-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2012-01-01 학술지명변경 한글명 : 경영정보연구 -> 경영과 정보연구
    외국어명 : Management Information Review -> Management & Information Systems Review
    KCI등재
    2011-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    2010-01-01 등재 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
    2009-01-01 등재 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
    2007-01-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.98 0.98 0.91
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.95 0.97 1.06 0.18
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