연속신념시스템의 확장과 금융시장의 무리행동 측정

국문 초록 (Abstract)

최근 금융 자유화 및 세계화의 급속한 확대와 함께 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동(herd behavior)에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 특성을 파악할 수 있는 실증적 연구는 거의 없었다. 따라서 본 연구는 연속신념시스템(continuous beliefs system)의 이론적 확장을 통해 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리행동 파라미터를 도출하였으며 이를 추정하기 위해 확률변동성 모형과 유사한 계량모형을 제안하였다. 또한 이 계량모형의 효율적 추정을 위해 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 추정법을 적용하였다. KOSPI와 DOW 지수 월별자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 예상대로 미국 보다 우리나라 주식시장의 무리행동이, 그리고 글로벌 금융위기 전보다 글로벌 금융위기 이후에 주식시장의 무리행동이 강하게 나타났다. 보다 흥미로운 결과는 글로벌 금융위기로 인해 무리행동의 수준보다 무리행동의 변동성(표준편차)이 확연히 증가하였으며 무리행동은 수익률 변동성과는 달리 지속적인 자기상관을 유지하지 않았다. 이런 실증적 결과는 시장참여자들의 정보 부족으로 생성된 무리행동이 공적 정보로 인해 해체되는 과정을 빈번하게 반복하면서 금융시장을 불안하게 만드는 원인이 되었음을 의미한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Although many of the theoretical studies have tried to explain the volatility in financial markets using the models of herd behavior, there have been few empirical studies on the dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. Thus, this paper theoretically extends a continuous beliefs system (Diks and Weide, 2003) belonging to an agent based economic model by introducing a term representing agents’ mutual dependence into each agent’s utility function and derives a SV (stochastic volatility)-type econometric model. From this model the time-varying herding parameters are efficiently estimated by a Markov chain Monte Carlo method. Using monthly data of KOSPI and DOW, this paper provides some empirical evidence for stronger herding in Korean stock market than in U.S. stock market, and further stronger herding after the global financial crisis than before it. More interesting finding is that time-varying herd behavior has weak autocorrelation and the global financial crisis may increase its volatility significantly.