Earticle

초록

한국어

본 연구에서는 주가가 음(-)의 충격에 대해 더 크게 반응한다는 비대칭적 변동성이 잡음거래(noise trading)에 의해서 발생하는 것인가에 대해 분석하려고 한다. 분석방법은 내재가치를 칼만필터(Kalman filter)를 이용하여 구한 다음 실제주가와 내재가치 각각에 대해 EGARCH모형과 GJR모형을 이용하여 실증검증한다. 검증결과 내재가치를 이용하여 실증검증할 경우에 계수의 유의성이 실제주가 경우의 유의성보다 낮아진다고 한다면 비대칭적 변동성이 발생하는 이유 가운데 하나가 잡음거래라고 할 수 있는 것이다. 분석대상은 KOSPI 월별수익률이고 대상기간은 1980. 1～2004. 6이다. EGARCH모형과 GJR모형 모두 분산방정식의 계수가 실제주가의 경우에 유의한 값을 보여주었고, 칼만필터에 의해서 구한 내재가치를 사용하여 분석한 경우에는 비유의적인 값을 보여주었다. 실제주가 경우에는 비대칭적 변동성이 발생하고 내재가치 경우에는 비대칭적 변동성이 발생하지 않는 것으로 나타났다.

영어

Significant amounts of volatility in stock prices come from noise trading. Observed stock price may be defined as the sum of the portion caused by information arrival and the portion caused by noise trading. This study decomposes the observed stock price into fundamental value and transitory price using Kalman filtering method. The observed stock price is assumed to be the sum of a random walk component and a stationary component. Since the stationary component is eliminated, it is modelled as an autoregression. The ‘leverage effect’ or ‘volatility feedback effect’ is claimed to be the major cause in existing literature. The former claims that negative return increases financial leverage and increases its volatility, and the latter does that increase in volatility raises the required rate of return on equity, leading to added stock price decline. This paper investigates whether asymmetric volatility is caused by noise trading. Noise trading is caused by sentiment of investors or fads that irrational investors who do not have information follow general trend. To do this, this paper uses GJR model & EGARCH model which allows good news and bad news to have a different impact on volatility. The models are run with observed KOSPI & fundamental value estimated by Kalman filter. In case of running the models with observed price, bad news have a more remarkable effect on volatility than good news. But in case of doing with fundamental value, bad news do not have a more remarkable effect on volatility than good news. That is, excepting the portion caused by noise trading, the significance of asymmetric volatility is decreased. Therefore, the noise trading may be the major cause of asymmetric volatility.

목차

국문 요약
 I. 서론
 II. 기존 연구
 III. 연구방법론
 IV. 실증분석
  4.1 EGARCH(1,1) 모형을 이용한 실증검증
  4.2 GJR GARCH(1,1) 모형을 이용한 실증검증
 V. 결론
 참고문헌
 Abstract

저자

• 유한수 [ Yoo, Han-Soo | 극동대학교 경영학부 조교수 ]

참고문헌