연속시간 랜덤워크 모형을 이용한 금융시장 고빈도자료의 동적 변동 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines whether the continuous time random walk (CTRW) model is useful to explain and predict the fluctuation of the financial market. For this purpose, we formalize the CTRW model for a financial market, and estimate some important exponents of the model using the tick-by-tick data of financial market. From some empirical results, we conclude that the CTRW model can be applied well to describing an abnormal time evolution of high frequency financial data. It also provides the framework of predictions for the market dynamics. Namely, based on the CTRW model, one can analyze theoretically the dynamic behavior of the probability density function of returns and the asymptotic volatility. One can also forecast numerically the long-time volatility using the tick-by-tick market data. Overall, the CTRW model can be considered as a useful and complementary tool which can deal with some complex issues of financial markets.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하여 금융시장 고빈도자료의 동적 변동을 설명 및 예측하고자 한다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 본 연구에서는 금융시장 분석에 사용될 수 있는 연속시간 랜덤워크 모형을 수립하였다. 그리고 금융시장의 고빈도 자료를 이용하여, 작성된 연속시간 랜덤워크 모형의 주요 모수들을 추정하고 분석하였다.
실증분석 결과로부터 다음과 같은 주요 결과를 도출할 수 있었다.
(1) 연속시간 랜덤워크 모형은 고빈도 금융시계열의 비정상적 변동을 설명하는데 잘 활용될 수 있다.
(2) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장 변동을 예측할 수 있는 도구를 제공해 준다. 즉 연속시간 랜덤워크 모형을 이용하면 금융 수익률의 확률밀도의 동적 변동을 이론적으로 분석할 수 있으며, 그것의 점근적 변동성을 분석할 수 있는 틀을 제공해 준다.
(3) 연속시간 랜덤워크 모형은 초단기자료인 고빈도 시장자료를 활용하여 장기적 변동성을 수량적으로 예측하는 도구를 제공해 준다.
(4) 연속시간 랜덤워크 모형은 금융시장의 복잡계 현상을 분석할 수 있게 해주는 유용한 수단을 제공해 준다.