In this study, I analyze multi-volatility flocking phenomenon from a volatility network. Referring to Cucker and Smale (2007)’s flocking mechanism, I generate the Volatility Flocking Index (VFI) with volatilities of 30 companies that are listed on KOSPI. I examine the impulse response function from the results of vector autoregression model with the VFI, the average return of KOSPI, and the implied volatility index (VKOSPI). The results show that the VFI helps measuring risks and predicting changes in the KOSPI and VKOSPI. In the sector analysis, stocks in materials, consumer staples and financials play significant roles in changing the VFI.
한국어
Cucker and Smale(2007)의 모형을 바탕으로 한국 주식 시장의 주식 수익률 변동성 간 상호 연결 강도를 측정하였다. GMM 모형 추정 결과 변동성 상호 연결 강도는 개별 변동성의 미래 값을 예측하는데 유의한 역할을 하는 것으로 나타났다. 평균 변동성 대비 개별 변동성 위치를 일별 자료로 구축하고 변동성 뭉침 지수 (Volatility Flocking Index, VFI)를 산출하였다. VFI와 코스피 평균 수익률 및 내재변동성 지수 (VKOSPI)의 벡터자기상관모형 결과 VFI는 코스피 내재변동성(VKOSPI)의 외부충격에 유의한 반응을 보였다. 업종 별 분석에 의하면 한국의 VFI의 증가에 소재, 필수 소비재 및 금융 관련 주식들의 역할이 큰 반면, 미국 VFI 증가에는 에너지, 유틸리티, 및 헬스케어 관련 주식들의 역할이 큰 것으로 나타났다.
목차
초록 1. 연구배경 2. 선행 논문 연구 3. 자료 분석 -변동성 뭉침 현상 추출 3.1. 실현 변동성 추출 3.2. 개별 변동성 간 상호 연결 강도 추정 3.3. 변동성 뭉침 지수 산출 3.4. NYSE와 코스피 간 변동성 뭉침 현상 비교 4. 구조벡터자기상관모형을 이용한 충격반응분석 4.1. VFI와 종합주가지수변화량 벡터자기상관관계 및 그랜저 검증 결과 5. 결론 참고문헌 Abstract
키워드
변동성변동성 뭉침지수벡터자기상관모형충격반응함수Cucker-Smale mechanismVolatilityCucker-Smale mechanismVolatility Flocking Index (VFI)Vector AutoregressionImpulse Response Function
기존의 경제학회들은 과도하게 이론에 치중하여 현실 경제를 도외시 하는 경향이 심하였다.
이에 경제학의 모든 분야에 걸쳐, 노동경제, 환경경제, 통일경제, 산업조직, 국제경제학, 금융경제학 등 모든 분야에서 이론적인 학문을 위한 학문보다는 현실적인 문제에 접근하고자 한국 응용경제학회가 창립되었다.
따라서 논문 발표시에 가급적 대학원 학생들이 쉽게 이해할 수 있는 수준으로, 국가 정책 수립에 도움이 되는 논문 발표를 권장한다. 아울러 젊은 교수들에게 폭넓은 연구기회를 부여하기 위하여, 일년에 한번씩 최우수 논문에 약간의 연구비를 지급한다.