[논문]글로벌 주식시장의 동조화 현상과 상관관계 분석

최정일

doi:10.5392/jkca.2016.16.01.699

글로벌 주식시장의 동조화 현상과 상관관계 분석
Synchronization Phenomenon and Correlation Analysis of Global Stock Market 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.16 no.1, 2016년, pp.699 - 707

초록
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본 연구의 목적은 한국 주식시장을 비롯하여 주변국 시장들과의 상관관계와 동조화 현상을 살펴보는데 있다. 이를 위해 한국 주식시장에 영향을 미칠 것으로 예상되는 미국, 중국, 일본과 유럽을 대표하여 독일을 선정하여 지난 151개월 동안의 자료를 분석하였다. 상관분석 결과 한국시장은 독일 및 미국과 높은 상관관계를 보여 동조화 현상이 나타났으나 일본과는 낮은 상관관계를 보여주었다. 미국시장은 독일과 매우 높은 상관관계를 보인 반면 중국과는 낮은 관계가 나타났다. 중국시장은 미국 및 일본과 상관관계가 낮아 이들 시장에 영향을 받지 않는 독자적인 시장으로 판단되었다. 일본시장은 아시아시장보다는 독일과 미국에 더 많은 영향을 받고 있으며, 독일시장은 아시아시장의 영향을 받아서 미국시장에 영향을 주는 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study, including the Korea stock market and neighboring countries markets is seeing a look at the correlation and synchronization phenomenon. For this purpose, which is expected to have an impact on Korea's stock market, selection the United States and China, Japan, Germany on behalf of the European analyzed the data of the last 151 months. Any analysis, Korea market appeared to show a high correlation with the synchronization phenomenon in Germany and the United States. However Korea and Japan exhibited a low correlation. While the US market showed a very high correlation with Germany but showed a low correlation with China. China has been judged by the proprietary market due to a low correlation with the United States and Japan. The Japanese market has been more affected in Germany and the United States than Asian markets. German market is analyzed to influence the US market under the influence of the Asian market.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

국가별 월별 자료를 e-views와 SPSS, Excel를 이용하여 기술통계량과 상관분석, 정규분포, 분포도(첨도와 왜도), 사분위도 등을 구하고자 한다. 각 국가별 수익률과 상관관계, 기울어짐 등을 다양하게 비교 분석하여 각 국가별 변동성과 상관분석 등을 살펴보고자 한다.
각 국가별 월별 수익률 자료를 이용하여 상승률과 상관관계, 변동성 등을 비교 분석하고 각 국가별 상관분석 및 시계열분석을 토대로 국가별 상관관계와 동조화 현상을 찾아보고자 한다. 특히 한국 주식시장이 미국, 중국, 일본 독일 등 어느 주식시장과 상관관계 및 동조화 현상이 높게 나타나는지 관심 있게 분석하여 한국주식시장의 방향을 예측하는데 좋은 지표로 삼고자 한다.
본 연구의 목적은 한국 주식시장을 비롯하여 미국 등 주변국 주식시장들과의 상관관계와 동조화 현상을 살펴보는데 있다. 이를 위해 한국 주식시장에 많은 영향을 미칠 것으로 예상되는 미국, 중국, 일본과 유럽을 대표하여 독일 등 5개국 주식시장을 선정하여 지난 2003년 1월부터 2015년 7월까지 총 151개월 동안의 월별 자료를 분석하였다.
각 국가별 월별 수익률 자료를 이용하여 상승률과 상관관계, 변동성 등을 비교 분석하고 각 국가별 상관분석 및 시계열분석을 토대로 국가별 상관관계와 동조화 현상을 찾아보고자 한다. 특히 한국 주식시장이 미국, 중국, 일본 독일 등 어느 주식시장과 상관관계 및 동조화 현상이 높게 나타나는지 관심 있게 분석하여 한국주식시장의 방향을 예측하는데 좋은 지표로 삼고자 한다.

제안 방법

편의상 한국증시는 KOSPI로, 미국증시는 DOW로, 중국증시는 Shanghai로, 일본증시는 NIKKEI로, 독일증시는 DAX로 표기하고자 한다. 국가별 월별 자료를 e-views와 SPSS, Excel를 이용하여 기술통계량과 상관분석, 정규분포, 분포도(첨도와 왜도), 사분위도 등을 구하고자 한다. 각 국가별 수익률과 상관관계, 기울어짐 등을 다양하게 비교 분석하여 각 국가별 변동성과 상관분석 등을 살펴보고자 한다.

대상 데이터

각 국가별 주가지수는 교보증권 Provest에서 월별 자료를 수집하였다. 분석기간은 중국(Shanghai) 자료가 한정되어 있어 기간을 2003년 1월부터 2015년 7월까지 총 151개월(12년 7개월)을 정리하여 분석하였다.
각 국가별 주식시장의 상관관계와 동조화 현상을 살펴보기 위해 한국증시에 많은 영향을 미칠 것으로 예상되는 미국, 중국, 일본과 유럽을 대표하여 독일 등 5개국 주식시장을 선정하여 지난 151개월 동안의 자료를 분석하였다.
분석기간은 중국(Shanghai) 자료가 한정되어 있어 기간을 2003년 1월부터 2015년 7월까지 총 151개월(12년 7개월)을 정리하여 분석하였다. 분석 대상은 미국증시를 비롯하여 한국증시에 영향을 많이 미칠 것으로 예상되는 일본증시와 중국증시 그리고 유럽에서 독일증시를 선정하였다.
각 국가별 주가지수는 교보증권 Provest에서 월별 자료를 수집하였다. 분석기간은 중국(Shanghai) 자료가 한정되어 있어 기간을 2003년 1월부터 2015년 7월까지 총 151개월(12년 7개월)을 정리하여 분석하였다. 분석 대상은 미국증시를 비롯하여 한국증시에 영향을 많이 미칠 것으로 예상되는 일본증시와 중국증시 그리고 유럽에서 독일증시를 선정하였다.
본 연구의 목적은 한국 주식시장을 비롯하여 미국 등 주변국 주식시장들과의 상관관계와 동조화 현상을 살펴보는데 있다. 이를 위해 한국 주식시장에 많은 영향을 미칠 것으로 예상되는 미국, 중국, 일본과 유럽을 대표하여 독일 등 5개국 주식시장을 선정하여 지난 2003년 1월부터 2015년 7월까지 총 151개월 동안의 월별 자료를 분석하였다.
편의상 한국증시는 KOSPI로, 미국증시는 DOW로, 중국증시는 Shanghai로, 일본증시는 NIKKEI로, 독일증시는 DAX로 표기하고자 한다. 국가별 월별 자료를 e-views와 SPSS, Excel를 이용하여 기술통계량과 상관분석, 정규분포, 분포도(첨도와 왜도), 사분위도 등을 구하고자 한다.

데이터처리

KOSPI와 DOW, Shanghai, NIKKEI, DAX의 1차 관계를 파악하기 위해 상관분석을 실시하였다. [표 3]은 지난 151개월 동안의 상관분석으로 KOSPI의 경우 DAX 0.

성능/효과

DOW 대비 각 국가별 상관관계도에서 DAX와는 높은 관계를 보여주었고, KOSPI와 NIKKEI 순으로 높게 나왔으나 Shanghai와는 상관관계가 매우 낮은 것으로 나타났다. 사분위도에서 KOSPI는 하단부에 비해 주로 상단부에 밀집되어 있어 추가 상승에 대한 가능성이 높아 보이고 Shanghai는 상단부에 비해 주로 하단부에 밀집되어 있어 당분간 직접고점 이상 추가 상승이 어려울 것으로 판단되었다.
297로 가장 높게 나와 변동성이 다른 시장에 비해 상대적으로 크게 나타났다. DOW는 월 평균 0.61%와 표준편차 3.735로 수익률은 작게 나왔지만 변동성이 작게 나와 가장 안정성 높은 시장으로 판단되었다.
DOW를 종속변수로 Least Squares를 구한 결과 Coefficient에서 KOSPI와 DAX는 양(+)의 값이 산출되어 DOW에 영향을 주면서 동조화 현상이 나타나고 있으나, Shanghai는 음(-)의 값이 산출되어 DOW와 동조화 현상이 나타나지 않는 것으로 볼 수 있다.
373로 낮은 관계를 보이고 있어 미국과 일본시장에 큰 영향을 받지 않는 것으로 해석된다. NIKKEI는 DOW 및 DAX와 0.676과 0.652의 상관관계를 보인 반면 KOSPI 및 Shanghai와 0.308과 0.373를 보이고 있어 일본증시는 아시아시장보다는 유럽과 미국시장에 더 많은 영향을 받는 것으로 판단된다. DAX는 DOW 및 KOSPI, NIKKEI, Shanghai와 각각 0.
최승욱⋅강상훈(2014)은 중국시장을 중심으로 수익률 전이현상 및 변동성 전이현상을 이변량 VAR-EGARCH 모형을 이용하여 실증 분석하였다. 금융위기 이전과 이후로 나누어 전이효과를 실증 분석한 결과 전체기간에서 중국으로부터 일본 만이 수익률 전이현상을 가지고 있었고 변동성 전이현상은 미국뿐만 아니라 일본과 한국에도 모두 영향을 주었다. 금융위기 이전에는 일본과 한국에 수익률 전이현상을 가지고 있었고 금융위기 이후 그 크기가 상대적으로 증가한 것으로 나타났다[5].
여러 금융시계열 관련 모형을 적용하여 분석한 결과 첫째, 미국시장과 영국시장 간에는 전체 표본기간 동안 시장위험의 상관관계가 존재하였다. 둘째, 금융위기 이후 중국시장, 미국시장, 영국시장 간 변동성의 상관관계가 크게 확대되었음을 확인하였다[4].
미국으로부터 가격과 변동성 이전효과가 존재하고 일본, 한국, 중국 순으로 크게 나타나며 한⋅중⋅일 시장 간에 가격과 변동성 이전효과는 거의 존재하지 않는 것으로 분석했다.
DOW 대비 각 국가별 상관관계도에서 DAX와는 높은 관계를 보여주었고, KOSPI와 NIKKEI 순으로 높게 나왔으나 Shanghai와는 상관관계가 매우 낮은 것으로 나타났다. 사분위도에서 KOSPI는 하단부에 비해 주로 상단부에 밀집되어 있어 추가 상승에 대한 가능성이 높아 보이고 Shanghai는 상단부에 비해 주로 하단부에 밀집되어 있어 당분간 직접고점 이상 추가 상승이 어려울 것으로 판단되었다.
수익률 정규분포 월별 자료를 분석한 결과 DAX는 월 평균 1.1%로 가장 높은 수익률을 보였으나 Shanghai는 표준편차 8.297로 가장 높게 나와 변동성이 다른 시장에 비해 상대적으로 크게 나타났다. DOW는 월 평균 0.
김상춘⋅려영⋅김성아(2011)는 미국시장과 영국시장, 중국시장을 분석하여 3개국 주식시장 간의 변동성 상관관계의 존재여부와 금융위기 전후로 변동성과 상관관계의 크기 변화를 알아보고 시장위험의 차이점을 확인하였다. 여러 금융시계열 관련 모형을 적용하여 분석한 결과 첫째, 미국시장과 영국시장 간에는 전체 표본기간 동안 시장위험의 상관관계가 존재하였다. 둘째, 금융위기 이후 중국시장, 미국시장, 영국시장 간 변동성의 상관관계가 크게 확대되었음을 확인하였다[4].
월 평균 수익률은 DAX가 1.1%로 가장 높게 나와 지난 151개월 동안 다른 시장에 비해 가장 높은 누적 수익률을 보여주었다. 표준편차는 Shanghai가 8.
이들 시장의 상관분석을 실시한 결과 KOSPI의 경우 DAX 및 DOW와는 높은 상관관계를 보인 반면 NIKKEI와는 낮은 상관관계를 보여 주었다. DOW는 DAX와 높은 상관관계를 보여 유럽과 미국의 높은 동조화 현상을 볼 수 있는 반면 Shanghai와는 낮은 관계로 나타나 미국과 중국은 동조화 현상이 거의 없는 것으로 보인다.
[그림 1]과 [표 2]에서 2003년 1월 이후 금융위기 이전까지 Shanghai는 397%로 가장 높은 상승률을 보였고 KOSPI 348%, DAX 293%, NIKKEI 217%, DOW 172% 순으로 상승률을 나타내고 있다. 이후 금융위기의 영향으로 급락하면서 Shanghai는 고점 대비 71%의 하락률을 보였으며 다른 국가들도 약 50% 전후 하락률을 보였다. 금융위기 이후 반등하기 시작한 각 국가별 주가지수는 2015년 7월 기준으로 DAX가 200%로 가장 높은 상승률을, 뒤 이어 NIKKEI 170%, DOW 155%, Shanghai 120%, KOSPI 96.

후속연구

7월 중반 이후 그리스 의회가 구제금융 협상을 위한 경제개혁안을 통과시키며 구제 합의에 적극 나서자 미국 및 아시아 주식시장을 비롯하여 글로벌 금융시장이 긍정적인 반응을 보이며 동반 상승하는 모습을 보이고 있다. 향후 그리스 정부의 긴축 이행과 그리스 경제의 추가적인 악화여부에 따라 글로벌 주식시장은 상승과 하락을 동반할 것으로 전망하고 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2015년 6월 말 글로벌 주식시장이 동반 폭락한 이유는?	지난 2015년 6월말 글로벌 주식시장은 그리스를 불안한 마음으로 바라보았다. 그리스 정부가 은행 폐쇄 및 자본통제 조치를 발표하면서 투자자들의 불안은 극을 달했고 그리스 정부가 예정된 채무상환 마감 시한을 지키지 못할 것으로 예상하면서 미국을 비롯하여 글로벌 주식시장이 동반하여 큰 폭으로 하락하였다. 특히 그리스와 인접하여 직접 관련을 맺고 있는 유럽 국가들의 충격이 더 크게 나타났다[1].
	정진호⋅임재옥⋅제상영(2012)는 한국과 중국, 일본, 미국 4개 주식시장을 어떻게 분석했는가?	정진호⋅임재옥⋅제상영(2012)는 한국과 중국, 일본, 미국 4개 주식시장에 대해 금융위기 전후 가격과 변동성의 상호의존성을 분석하고 각 시장간 상관관계를 분석하였다. 미국으로부터 가격과 변동성 이전효과가 존재하고 일본, 한국, 중국 순으로 크게 나타나며 한⋅중⋅일 시장 간에 가격과 변동성 이전효과는 거의 존재하지 않는 것으로 분석했다. 상관분석 결과 금융위기 동안 미국과 다른 나라의 상관성이 증가하였고 금융위기 이후 미국과 한국의 상관관계는 증가했으나 미국과 중국, 미국과 일본의 상관관계는 큰 변화가 나타나지 않았다고 주장했다[3].
	안유화(2012)는 중국 주식시장을 어떻게 분석했는가?	안유화(2012)는 한국 KOSPI와 중국 상해시장 및 심천시장, 홍콩시장의 주가지수를 대상으로 1992년 2월부터 2006년 12월까지 4개국 주식시장의 일별 주가지수 수익률을 이용하여 동조화 여부에 대해 분석한 결과 한국시장은 미국시장과 강한 feedback 현상을 보여준다고 주장했다. 중국 주식시장은 충격반응분석에서 주로 자국시장의 충격에 의해 설명되고 타 시장의 충격에 의해 거의 설명되는 부분이 적게 관찰되어 국제시장의 영향보다는 주로 자국시장 내 요소에 의해 영향을 받고 있어 폐쇄적이라고 분석했다[2].

참고문헌 (16)

권지언, 그리스 그린라이트 : 구제금융 가속도 붙나, NEWSPIM 글로벌뉴스, 2015.
안유화, "중국 주식시장과 한국 주식시장과의 동조화 및 글로벌 주식시장과의 비교 평가," 국제금융연구, 제2권, 제1호, pp.73-115, 2012.
정진호, 임재옥, 제상영, "한국, 중국, 일본, 미국 주식시장의 변동성 이전과 상관관계 변화에 관한 비교 연구," 금융공학연구, 제11권, 제1호, pp.1-16, 2012.
김상춘, 려영, 김성아, "중국 주식시장과 국제 주식시장 간의 동조화 연구 : 서브프라임 모기지 위기 전후 비교," China 연구, 제10집, pp.97-123, 2011.
최승욱, 강상훈, "한국.중국.일본.미국 주식시장 간 동조화 현상 : 글로벌 금융위기 전후를 중심," 국제지역연구, 제18권, 제3호, pp.67-88, 2014.
정진호, 임준형, "한국, 중국, 미국 주식시장 간 동조화 현상에 대한 연구," 국제지역연구, 제11권, 제3호, pp.838-867, 2007.
박진우, "동아시아 주식시장의 동조화 현상에 관한 연구," 국제경영연구, 제21권, 제2호, pp.1-22, 2010.
최돈승, 고경일, "글로벌 금융위기 이후 주요 국제 주식시장과 한국 주식시장의 동태적 상관관계 분석," 경영교육연구, 제29권, 제1호, pp.388-406, 2014.
고희운, 윤성민, 강상훈, "아시아 주식시장에서의 시간가변적 점프강도의 상관관계 분석," 금융지식연구, 제10권, 제3호, pp.79-102, 2012.
이한식, 정병문, "한국과 미국의 주가 동조화 현상 및 국내 주식시장의 효율성 분석," 금융연구, 제16권, 제1호, pp.125-149, 2002.
G. Bakaert and C. Harvey, "Emerging Equity Market Volatility," Journal of Financial Economics, Vol.43, No.1, pp.29-77, 1997.

상세보기
Y. L. Cheung and S. C. Mak, The International Transmission of Stock Market Fluctuation between the Developed Markets and the Asian-Pacific Markets," Applied Financial Economic, Vol.2, No.1, pp.43-47, 1992.

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D. P. Quinn and H. J. Voth, "A Century of Global Equity Market Correlation," The American Economic Review, Vol.98, No.2, pp.535-540, 2008.

상세보기
K. J. Forbes and M. D. Chinn, "A Decomposition of Global Linkages in Financial Markets over Time," The Review of Economics and Statistics, Vol.86, No.3, pp.705-722, 2004.

상세보기
이옥동, 최정일, 방극택, "강원랜드 카지노설립 이후 지역주민들의 인식변화에 대한 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제14권, 제8호, pp.382-393, 2014.

원문보기 상세보기
최정일, 이옥동, "2008년도 금융위기 전후 주요 지표들의 변동성에 관한 분석," 경영컨설팅연구, 제14권, 제1호, pp.347-366, 2014.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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