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표제지
목차
제1장 서론 14
제1절 연구의 배경 및 목적 14
제2절 연구의 방법 및 구성 16
제2장 변동성 연구의 이론적 배경 20
제1절 이론적 배경 20
1. 효율적 시장가설(efficient market hypothesis) 20
2. 변동성 모형 24
3. 이분산성을 고려한 모형 30
4. 변동성 요인의 분해 42
제2절 변동성지수 45
1. 의의 45
2. VIX지수 46
3. VKOSPI지수 48
4. 비교개념 : 신용파산스왑(Credit Default Swap, CDS)금리 50
제3장 선행연구 52
제1절 변동성 관련 주요 연구 52
1. 국외 연구 52
2. 국내 연구 56
제2절 변동성 지수 관련 주요 연구 61
1. 국외 연구 61
2. 국내 연구 64
제4장 연구 모형 68
제1절 모형 설정 68
1. 연구방법 68
2. 변동성 측정 모형 69
3. 변동성 요인 분해 모형 71
4. 산업별 변동성 분해 모형 75
5. 산업별 수익률 효과 분석 76
제2절 변수 및 표본선정 77
1. 변수 선정 77
2. 표본선정(연구기간 선정) 79
3. 기초통계량 분석 80
4. 시계열 독립성 분석 82
5. 기간별 통계량 분석 87
제5장 실증 분석 114
제1절 변동성 측정 114
1. 변동성 측정 114
2. 측정결과 요약 115
3. 전체 시장 변동성 측정 116
4. 산업별 변동성 측정 119
제2절 변동성의 요인 분해 135
1. 변동성 요인 분해식 135
2. 분석 결과 요약 136
3. 관측변동성 137
4. 지속적 변동성 140
5. 일시적 변동성 142
6. 기간별 변동성 분해 검증 144
제3절 산업별 주가지수 변동성 분해 분석 154
1. 변동성 분해식 154
2. 기간별 분석 156
제4절 수익률 효과 분석 160
1. 산업별 수익률 효과 비교 160
2. 변동성 지수 167
3. 달러선물 지수 194
4. 코스피200선물 지수 221
제6장 결론 248
참고문헌 253
ABSTRACT 259
부록 : 각지수데이터 262
〈표1.1〉 섹터지수 비교 17
〈표2.1〉 변동성지수 산출 방식 비교 47
〈표2.2〉 한국의 VKOSPI지수 산출방식 개요 49
〈표3.1〉 변동성 요인 분해 선행연구 요약 61
〈표4.1〉 전체시장 및 산업별 지수 수익률 78
〈표4.2〉 수익률 효과 변수 변화율 78
〈표4.3〉 연구기간(표본일수) 구분 79
〈표4.4〉 각 변수의 기초통계량(1) 80
〈표4.5〉 각 변수의 기초통계량(2) 81
〈표4.6〉 각 지수 수익률(Ri)의 시계열 독립성 검정(1)(이미지참조) 84
〈표4.7〉 각 지수 수익률(Ri)의 시계열 독립성 검정(2)(이미지참조) 84
〈표4.8〉 각 지수 수익률 자승(R2i)의 시계열 독립성 검정(1)(이미지참조) 85
〈표4.9〉 각 지수 수익률 자승(R2i)의 시계열 독립성 검정(2)(이미지참조) 86
〈표4.10〉 각 지수 수익률 절대치(|Ri|) 시계열 독립성 검정(1)(이미지참조) 86
〈표4.11〉 각 지수 수익률 절대치(|Ri|)의 시계열 독립성 검정(2)(이미지참조) 87
〈표4.12〉 기간별 전체시장 수익률의 기초통계량 88
〈표4.13〉 기간별 VKOSPI지수(변화율)의 기초통계량 90
〈표4.14〉 기간별 USDF지수(변화율)의 기초통계량 91
〈표4.15〉 기간별 KOSPI200선물지수(변화율)의 기초통계량 93
〈표4.16〉 기간별 건설·기계 섹터지수 수익률의 기초통계량 95
〈표4.17〉 기간별 자유소비재 섹터지수 수익률의 기초통계량 97
〈표4.18〉 기간별 필수소비재 섹터지수 수익률의 기초통계량 99
〈표4.19〉 에너지·화학 섹터지수 수익률의 기초통계량 101
〈표4.20〉 금융 섹터지수 수익률의 기초통계량 103
〈표4.21〉 철강·소재 섹터지수 수익률의 기초통계량 105
〈표4.22〉 정보통신 섹터지수 수익률의 기초통계량 107
〈표4.23〉 조선·운송 섹터지수 수익률의 기초통계량 109
〈표4.24〉 전체시장·산업별 피어슨 상관계수 (전체기간) 110
〈표4.25〉 전체시장·산업별 피어슨 상관계수 (미국발 금융위기 기간) 111
〈표4.26〉 전체시장·산업별 피어슨 상관계수 (미국발 금융위기 이후) 112
〈표4.27〉 전체시장·산업별 피어슨 상관계수 (유럽발 금융위기 기간) 113
〈표5.1.1〉 전체시장 변동성 측정 117
〈표5.1.2〉 기간별 변동성 측정(건설·기계 산업) 120
〈표5.1.3〉 자유소비재 산업 변동성 측정 122
〈표5.1.4〉 필수소비재 산업 변동성 측정 124
〈표5.1.5〉 에너지·화학 산업 변동성 측정 126
〈표5.1.6〉 금융 산업 변동성 측정 128
〈표5.1.7〉 철강·소재 산업 변동성 측정 130
〈표5.1.8〉 정보·통신 산업 변동성 측정 132
〈표5.1.9〉 조선·운송 산업 변동성 측정 134
〈표5.2.1〉 관측변동성(^ht)의 기초통계량(이미지참조) 139
〈표5.2.2〉 지속적 변동성의 기초통계량 140
〈표5.2.3〉 일시적 변동성의 기초통계량 142
〈표5.2.4〉 기간별 변동성 분해 검증(전체시장) 145
〈표5.2.5〉 기간별 변동성 분해 검증(건설·기계 산업) 146
〈표5.2.6〉 기간별 변동성 분해 검증(자유소비재 산업) 147
〈표5.2.7〉 기간별 변동성 분해 검증(필수소비재 산업) 148
〈표5.2.8〉 기간별 변동성 분해 검증(에너지·화학 산업) 149
〈표5.2.9〉 기간별 변동성 분해 검증(금융 산업) 150
〈표5.2.10〉 기간별 변동성 분해 검증(철강·소재 산업) 151
〈표5.2.11〉 기간별 변동성 분해 검증(정보통신 산업) 152
〈표5.2.12〉 기간별 변동성 분해 검증(조선·운송 산업) 153
〈표5.3.1〉 산업별 변동성 분해 분석(전체기간) 155
〈표5.3.2〉 산업별 변동성 분해 분석(미국발 금융위기 기간) 157
〈표5.3.3〉 산업별 변동성 분해 분석(미국발 금융위기 이후) 159
〈표5.3.4〉 산업별 변동성 분해 분석(유럽발 금융위기 기간) 160
〈표5.4.1〉 전체시장 및 각 산업별 수익률 대리변수 162
〈표5.4.2〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 168
〈표5.4.3〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 168
〈표5.4.4〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 169
〈표5.4.5〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 169
〈표5.4.6〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 171
〈표5.4.7〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 171
〈표5.4.8〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 172
〈표5.4.9〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 172
〈표5.4.10〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 174
〈표5.4.11〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 174
〈표5.4.12〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 175
〈표5.4.13〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 175
〈표5.4.14〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 177
〈표5.4.15〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 177
〈표5.4.16〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 178
〈표5.4.17〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 178
〈표5.4.18〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 180
〈표5.4.19〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 180
〈표5.4.20〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 181
〈표5.4.21〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 181
〈표5.4.22〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 183
〈표5.4.23〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 183
〈표5.4.24〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 184
〈표5.4.25〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 184
〈표5.4.26〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 186
〈표5.4.27〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 186
〈표5.4.28〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 187
〈표5.4.29〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 187
〈표5.4.30〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 189
〈표5.4.31〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 189
〈표5.4.32〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 190
〈표5.4.33〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 190
〈표5.4.34〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 192
〈표5.4.35〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 192
〈표5.4.36〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 193
〈표5.4.37〉 VKOSPI지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 193
〈표5.4.38〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 195
〈표5.4.39〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 195
〈표5.4.40〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 196
〈표5.4.41〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 196
〈표5.4.42〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 198
〈표5.4.43〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 198
〈표5.4.44〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 199
〈표5.4.45〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 199
〈표5.4.46〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 201
〈표5.4.47〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 201
〈표5.4.48〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 202
〈표5.4.49〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 202
〈표5.4.50〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 204
〈표5.4.51〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 204
〈표5.4.52〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 205
〈표5.4.53〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 205
〈표5.4.54〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 207
〈표5.4.55〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 207
〈표5.4.56〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 208
〈표5.4.57〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 208
〈표5.4.58〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 210
〈표5.4.59〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 210
〈표5.4.60〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 211
〈표5.4.61〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 211
〈표5.4.62〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 213
〈표5.4.63〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 213
〈표5.4.64〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 214
〈표5.4.65〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 214
〈표5.4.66〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 216
〈표5.4.67〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 216
〈표5.4.68〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 217
〈표5.4.69〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 217
〈표5.4.70〉 USDF지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 219
〈표5.4.71〉 USDF지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 219
〈표5.4.72〉 USDF지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 220
〈표5.4.73〉 USDF지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 220
〈표5.4.74〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 222
〈표5.4.75〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 222
〈표5.4.76〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 223
〈표5.4.77〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 223
〈표5.4.78〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 225
〈표5.4.79〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 225
〈표5.4.80〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 226
〈표5.4.81〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 226
〈표5.4.82〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 228
〈표5.4.83〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 228
〈표5.4.84〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 229
〈표5.4.85〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 229
〈표5.4.86〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 231
〈표5.4.87〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 231
〈표5.4.88〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 232
〈표5.4.89〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 232
〈표5.4.90〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 234
〈표5.4.91〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 234
〈표5.4.92〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 235
〈표5.4.93〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 235
〈표5.4.94〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 237
〈표5.4.95〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 237
〈표5.4.96〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 238
〈표5.4.97〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 238
〈표5.4.98〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 240
〈표5.4.99〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 240
〈표5.4.100〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 241
〈표5.4.101〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 241
〈표5.4.102〉 K200F지 수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 243
〈표5.4.103〉 K200F지수 수익률 효과 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 243
〈표5.4.104〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 244
〈표5.4.105〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 244
〈표5.4.106〉 K200F지수 수익률 효과 분석 1 : 전체기간 246
〈표5.4.107〉 K200F지수 수익률 효파 분석 2 : 미국발 금융위기 기간 246
〈표5.4.108〉 K200F지수 수익률 효과 분석 3 : 미국발 금융위기 이후 247
〈표5.4.109〉 K200F지수 수익률 효과 분석 4 : 유럽발 금융위기 기간 247
[그림2.1] 효율적 시장에서의 가격변동성 사례 21
[그림2.2] 미국의 VIX지수와 S&P500지수 46
[그림2.3] 한국의 VKOSPI지수와 KOSPI200지수 49
[그림2.4] KOSPI와 CDS 금리 50
[그림4.1] 기간별 전체시장 수익률 88
[그림4.2] 기간별 VKOSPI 지수(변화율) 89
[그림4.3] 기간별 USDF 지수 변화율 91
[그림4.4] 기간별 KOSPI200선물지수(변화율) 92
[그림4.5] 기간별 건설·기계 섹터지수 수익률 94
[그림4.6] 기간별 자유소비재 섹터지수 수익률 96
[그림4.7] 기간별 필수소비재 섹터지수 수익률 98
[그림4.8] 기간별 에너지·화학 섹터지수 수익률 100
[그림4.9] 기간별 금융 섹터지수 수익률 102
[그림4.10] 기간별 철강·소재 섹터지수 수익률 104
[그림4.11] 기간별 정보통신 섹터지수 수익률 106
[그림4.12] 기간별 조선·운송 섹터지수 수익률 108
[그림5.1] 관측변동성 그래프 138
[그림5.2] 지속적 변동성 그래프 141
[그림5.3] 일시적 변동성 그래프 143
[그림5.4] 산업별 KOSPI200섹터지수(전체기간) 163
[그림5.5] 시장 기대변수(전체기간) 165
초록보기 더보기
Industry sector index in Korea stock market has the feature to reflect the fundamental structure of each industry, unlike KOSPI or KOSDAQ which shows the whole market state. Most of former researches regarding the volatility have used a entire market index like KOSPI or KOSDAQ and focused to analyze the effect or shock of the macro economic variables to the market. Unlike this, however, the research focusing on the relation between whole market and industry has been less studied.
This study decompose the volatility of Korea stock market into the entire industry volatility and industry volatility by using KOSPI 200 sector index and GARCH-M model, and then analyzes the each relation. GARCH-M is the more improved model than ARCH. It can consider the time varying volatility and the conditional heteroskedasticity as a risk premium as well. To conduct an elaborate analysis, this study divides the volatility calculated by GARCH-M model into the persistent volatility and the temporary volatility. The persistent volatility reflects industry structure in a long-term volatility of the market and the temporary volatility reflects an error like an incidental noise in short-term one. And we also define the return effect as the impact of the market participants expectation on stocks returns and conduct an empirical test on the return effect using VKOPI, Dollar Futrues Index, and KOSPI 200 Futures. It's the verification on the possibility whether those indexes are able to use as an alternative, because there are no investment measurements using the volatility of each sector index in Korea Stock Market.
This study separates the research period into Korea financial crisis period and non-crisis period, because it may have the possibility to change of structure due to the specific economic shocks. The empirical tests are performed by the statistics program 'EVIEWS 5.0' and 'SPSS 12.0' and the penal data were gathered from the information of public announcement of Korea Exchange(KRX).
The empirical analysis shows that the volatility of the high sensitive industry on the business cycle and of the high ratio of export ratio more largely effects on the entire market volatility. Especially this tendency is well found in financial crisis period rather than non-crisis period.
As results of the analysis on the return effect, Dollar Futures Index, where in the consumer discretionary industry with a high ratio of export and high sensitive on the business cycle, indicates a positive expectation of the export extension as a signal of the improvement of the cost competitiveness, and where in the energy·chemistry industry with a high ratio of import, reflects a negative expectation as an increasing signal of the production cost.
So this result strongly supports that the Dollar Futures Index well reflects the feature of each industry structure, however, VKOSPI and KOSPI 200 futures shows the limited reflection, which means that the both indexes are not able to fully reflect the feature of all industry structure, but only in some part of industry structure, because those indexes have a limitation to reflect the external factors and long-term fluctuation of the business cycle.
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