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[국내논문] 시간의 흐름에 따른 무조건부 주가분산과 주가형성 원문보기

財務管理論叢= The Korean journal of financial studies, v.14 no.1, 2008년, pp.41 - 56  

이일균 (명지대학교 경영학과)

초록
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주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자기회귀 조건부 이분산 모형에서 분산은 어떤 특징을 보이는가? 이 모형이 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 과정이다. 이 모형에서 분산은 시간의 흐름에 따라 변하고 조건부 분산을 형성하며, 분산은 시차효과에 의존한다. 이 모형에서 분산은 이전의 오차의 제곱에 의존하므로 시계열에서 발생하는 군집현상의 포착이 가능하다. 따라서 주가에서 중요시되는 주가(주식수익률)의 정보집합 조건부 분산이나 진폭성(표준편차)을 모형화하는데 유용한 과정이다.
시계열의 정상성은 언제 성립하는가? 시계열은 정상적 시계열과 비정상적 시계열로 대별할 수 있다. 시계열의 정상성은 시계열의 평균과 분산이 시간과는 독립적으로 시간의 흐름에 걸쳐 동일하고 시계열의 두 값의 분산(자기분산)이 이 두 변수를 분리시킨 시간의 기간에만 의존하고 이 두 변수가 관찰된 실제의 기간에는 의존하지 않으면 성립한다. 즉, 시계열 {Yt}에서 기대값 작용소를 E, 분산과 공분산 작용소를 각각 var과 cov로 표시하면, E[Yt} = μ, var[Yt] = σ2 이고, cov[Yt, Yt-s] = cov[Yt, Yt+s] = γs 일 때 이시계열은 정상적 시계열이다.
단위근을 갖는 시계열은 어떻게 정상성을 확보할 수 있는가? 단위근을 갖는 시계열은 차분을 통하여 정상성을 확보할 수 있다. 이 차분을 통하여 얻는 시계열이 정상적 과정이다.
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