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KCI등재 학술저널

비대칭적 확률적 변동성 모형을 이용한 한국 주가수익률의 왜도분석

Skewness Estimation in Korean Stock Returns using an Asymmetric Stochastic Volatility Model

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본 연구는 확률적 변동성 모형을 통해 한국 주가수익률의 왜도를 분석한다. 한국 주가수익률의 왜도를 식별하고 추정하기 위해 기존의 표준적인 확률적 변동성 모형에 Split-Normal 분포 가정을 추가한 모형을 도입한다. 추정 및 모형비교방법은 베이지안 사후분포 샘플링이며, 분석 대상자료는 KOSPI와 KOSDAQ뿐만 아니라 시가 총액 기준 섹터별 대장주의 일별, 주별, 월별 수익률이다. 모수 추정결과와 베이즈 팩터를 이용한 모형비교결과는 크게 두 가지로 요약된다. 첫째, 한국의 주가지수 수익률은 음의 왜도를 보인 반면, 개별종목은 양의 왜도를 보인다는 것이다. 둘째, 자료의 빈도가 낮을수록 왜도의 크기와 통계적 유의성이 약화된다는 것이다. 즉, 고빈도 투자라면 수익률분포의 왜도를 추정하고 수치화하여 의사결정에 반영할 필요가 있으나, 투자시계가 한 달 이상이라면 왜도의 존재 자체가 통계적으로 유의미하지 않다.

This study analyzes the skewness of Korean stock returns through a stochastic volatility model. In order to identify and estimate the skewness of Korean stock returns, we introduce a model that adds the Split-Normal distribution to the standard stochastic volatility model. The estimation and model comparison method is based on a Bayesian posterior sampling. The data to be analyzed are daily, weekly, and monthly returns of large stocks by sector based on market capitalization as well as KOSPI and KOSDAQ. The results of parameter estimation and model comparison using Bayes factor are largely summarized as the following. First, Korean stock index returns show negative skewness, while individual stocks showed positive skewness. Second, the lower the frequency of the data, the weaker the size and statistical significance of skewness. In other words, in the case of high-frequency investment, it is necessary to estimate and quantify the skewness of the return distribution and reflect it in decision-making.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 모형

Ⅲ. 추정

Ⅳ. 추정결과 및 해석

Ⅴ. 결론

참고문헌

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