아시아, 유럽, 미국 주식시장 간 동태적 상관관계와 정보이전효과

Price and volatility spillovers across Asian and European stock markets

본 연구는 2010년 유럽재정위기 이후 높아지는 유럽 주식시장에 대한 관심을 반영하여 유럽 3개국과 아시아 3개국 그리고 미국까지 7개국 주식시장을 대상으로 가격, 변동성 이전효과를 국가별 시차에 의한 폐장시각 차이를 고려하여 분석하였다. 또한 개별시장 간 동태적 상관계수변화를 관찰하고 전체시장의 종합적인 변동성과 상관성을 측정하였다. 분석결과 다음과 같은 점이 발견되었다. 첫째, 가격, 변동성 이전효과 분석결과 시차를 고려하지 않은 모형과 시차를 고려한 모형의 결과에 뚜렷한 차이가 존재하며 이러한 차이의 원인은 시차비고려모형에선 가장 늦게 열리는 미국시장의 영향력이 모든 시장에 대해 과대평가될 여지가 있고, 시차고려모형에선 바로 전 폐장했던 지역시장의 영향력이 그 다음 열리는 시장에 과대평가될 여지가 있기 때문이다. 둘째, 시장별 시간가변조건부상관계수는 경제위기 기간에 높아지지만 이로 인해 높아진 상관계수가 계속 유지되지는 않고 다시 위기 이전수준으로 돌아가려는 경향이 있기 때문에 분산투자의 위험분산효과는 여전히 유효한 것으로 나타났다. 셋째, 일반화분산(GVAR)와 집합상관성(CCOR)은 2개 이상 시장의 종합적인 변동성과 상관관계를 한 개의 숫자(스칼라)로 나타낼 수 있으며 전체시장의 변동성과 상관계수의 윤곽을 한눈에 파악하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

This study investigates the price and volatility spillover effects and conditional correlation of Asia(Japan, Korea and China), Europe(U.K, Germany and France) and the U.S. stock markets using the VAR and M-GARCH models by considering the time lag between the stock markets. In addition, it analyses the dynamics of correlation across stock markets and estimated the overall market volatility and correlation. The findings of this study are as follows:First, the results of price and volatility spillover effects from the model that considers the time difference are significantly different from the results of the model that does not consider the time difference. The reason for the difference in results is that the influence of U.S. stock market to the global stock markets is overestimated in the analysis without considering the time difference, since the U.S. stock market opens late among the global stock markets. Second, the time varying correlation has been declining after the crisis. As a consequence, it suggests that portfolio diversification can still be effective. Third, the results from GVAR and CCOR are consistent with the results from the conditional correlation, meaning that such methodology is useful to analyze the overall market volatility and correlation.