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중국 주식시장 수익률과 변동성의 장기기억 특성과 동시적 집계문제 = The Long-Memory Property of Returns and Volatility in the Chinese Stock Market and the Issue of Contemporaneous Aggregation
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2015
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991
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Whether the long-memory property is inherent in the movement of the stock market returns and volatility (risk) time series is known as a very important issue practically or theoretically regard to the efficiency of the stock market. The efficient market hypothesis describes that the information obtained from past statistics can not be used to predict the future stock price. This is because when generating the information that may affect the price of the stock reflects this value of the information on the price quickly and enough. Since the future information is unknown, the future stock price will not be predictable if the stock market is efficient. However, if the long-memory property exists in the stock market returns and volatility time series, it could predict a certain portion of the future returns and risks by using past data. This predictability means the assumption of classical investment theory, that the stock market is efficient, may not be proper. Thus, the existence of long-memory property has been addressed as an important research topic by the financial investment researchers and stock market investors. By using the stock prices of 50 stocks representing the Chinese stock market and their weighted average statistical index - SSE 50 Index, this study analyzes whether the long-memory property is inherent in Chinese stock market price movement as well as explains whether the existence of long-memory property is spurious result of the contemporaneous aggregation. The Chinese stock market is extremely proper market to perform the research related to the long-memory property because it is large and highly dynamic market. Using the returns and volatility of daily closing price (i.e. the absolute value of returns and its squared value) from January 2, 2004 to December 10, 2014 to conduct the Lo’s modified (R/S) analysis and the Geweke-Porter-Hudak (GPH) test. The main results of the empirical analysis from this study are as follows. First, although SSE 50 Index return series has long-memory property, there are not many evidences for its 50 constituent company stock prices. This means that predicting the return series for SSE 50 Index is relatively easier than individual stock prices. Second, in the case of volatility, both of the SSE 50 Index and its 50 individual stock prices have the presence of a long-memory property. Third, most of the 50 individual stock prices in Chinese market have the long-memory property. These are the unique properties inherent in the stock market time series instead of causing by the spurious consequence of a contemporaneous aggregation bias. Fourth, volatility has the stronger presence of a long-memory property than returns. This means that predicting the risk is relatively easier than returns due to volatility clustering. Based on the overall statistical test results, volatility has the stronger presence of a long-memory property than returns. The long-memory property exists in the Chinese stock market and this is the unique property inherent in the stock market time series instead of causing by the spurious consequence of a contemporaneous aggregation bias. These analytical findings indicate that the Chinese stock market is not fully efficient due to the existence of the long-memory property. The reasons that Chinese stock market is not efficient enough are that many Chinese investors have the speculative purposes and market information is not delivered transparently and quickly. Because of these characteristics, global investors will have room to reduce the risk and increase profits by leveraging long-memory properties in the Chinese stock market. In addition, considering long-memory properties to predict volatility will be more efficient for risk management. However, policy- makers may need further work in order to increase the efficiency of the stock market, the information that can affect the market should be quickly released and the solution should be prepared that the value of the information can be fully reflected in the stock price. Since those efforts will be made for the globalization of the Chinese stock market, we can predict the efficiency of China’s stock market will be increased in the future. This suggests that to obtain excess returns in the stock market in China will be more difficult.
더보기주식시장 수익률과 변동성(위험) 시계열의 움직임에 장기기억 특성이 내재되어 있는가라는 문제는 주식시장의 효율성과 관련하여 이론적으로 또 실무적으로 매우 중요한 문제로 알려져 있다. 효율적 시장가설(efficient market hypothesis)에서는 과거의 통계자료로부터 얻는 정보를 이용해서는 미래의 주가를 예측할 수 없다고 설명된다. 이는 주가에 영향을 미칠 수 있는 정보가 발생하면 그 정보의 가치만큼 현재의 주가에 신속하고 충분히 반영되기 때문이다. 미래의 정보는 원래 알 수 없는 것이므로, 주식시장이 효율적이라면 미래의 주가는 예측할 수 없을 것이다. 그런데 만약 주식시장의 수익률 혹은 변동성 시계열에 장기기억 특성이 존재한다면, 과거의 통계자료를 이용하여 미래의 수익률과 위험을 일정부분 예측할 수 있을 것이다. 이러한 예측 가능성은 주식시장이 효율적이라는 투자이론의 고전적인 가정이 타당하지 않을 수 있다는 것을 의미한다. 이 때문에 장기기억 특성의 존재 여부는 금융과 투자 연구자들과 현실 투자자들이 큰 관심을 보이는 중요한 연구주제로 다루어져 왔다. 본 연구는 중국 주식시장을 대표하는 50개 종목의 주식가격과 그것들의 가중평균지수인 SSE 50 지수통계를 이용하여 중국 주식시장 가격 움직임에 장기기억 특성이 내재되어 있는지를 분석하고 그 결과에 기초하여 장기기억의 존재가 동시적 집계(contemporaneous aggregation)로 인한 허구적인 특성인지를 밝히고자 한다. 본 연구에서 특히 중국 주식시장을 연구대상으로 한 이유는 이 시장이 매우 역동적인 시장이어서 장기기억 특성과 관련된 연구를 수행하기가 매우 적합한 시장이기 때문이다. 2004년 1월 2일부터 2014년 12월 10일까지의 일별 종가 기준의 수익률과 변동성(즉, 수익률의 절대값과 그것의 제곱) 자료를 이용하며 Lo의 수정된 R/S 검정과 GPH 검정을 수행하였다. 본 연구의 실증분석에서 얻은 주요 결과를 구체적으로 요약하면 다음과 같다. 첫째, SSE 50 지수 수익률시계열에는 장기기억 특성이 내재되어 있지만, 50개 종목별 주가에는 장기기억 특성이 존재하는 경우가 많지 않았다. 이는 SSE 50 지수 수익률을 예측하는 것이 종목별 수익률을 예측하는 것보다는 상대적으로 용이할 수 있다는 것을 시사한다. 둘째, 변동성(수익률 절대값 혹은 수익률 제곱) 시계열의 경우, SSE 50 지수 변동성 시계열에도 장기기억 특성이 내재되어 있지만, 50개 종목별 변동성에도 장기기억특성이 존재하는 경우가 많았다. 셋째, 앞의 두 가지 사실로부터 중국 주식시장의 경우 50개 종목별 주가 대부분에 장기기억 특성이 존재하며, 그 특성은 동시적 집계로 인한 허구적인 특성이 아니라 주식시장 시계열에 내재되어 있는 고유한 속성임을 발견하였다. 넷째, 변동성 시계열에는 수익률 시계열보다 장기기억 특성이 훨씬 강하게 존재하는 것으로 나타났다. 이는 변동성 군집현상(volatility clustering) 때문에 위험을 예측하는 것이 수익률을 예측하는 것보다 상대적으로 용이하다는 것을 의미한다. 통계적 검정 결과들을 전체적으로 볼 때, 수익률 시계열보다 변동성 시계열의 경우에서 장기기억 특성이 훨씬 더 강하게 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 중국 주식시장의 경우 장기기억 특성이 존재하며, 그 특성은 동시적 집계문제로 인한 허구적인 특성이 아니라 시계열에 내재된 본질적인 특성이라는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 분석결과에서 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 즉, 중국 주식시장에는 장기기억 특성이 실제로 존재하므로 효율적인 시장이라고 보기 어렵다고 평가할 수 있다. 중국 주식시장의 효율성이 충분치 못한 것은 투기를 목적으로 하는 중국인 투자자가 많고 또 시장 내의 정보 전달이 투명하고 신속하지못하기 때문이라고 추론된다. 이러한 특성 때문에 중국 주식시장에 투자하는 글로벌 투자자들은 장기기억 특성을 활용하여 수익을 높이고 위험을 줄일 여지가 있을 것이다. 그리고 변동성 예측에 장기기억 특성을 고려하면 위험 관리가 보다 효율적일 것이다. 그렇지만 중국의 정책담당자의 입장에서는 주식시장의 효율성을 더 높이기 위해 노력할 필요가 있으며, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 정보가 신속하게 공개 및 확산되고 그 정보의 가치가 충분히 주가에 반영될 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 중국 주식시장의 글로벌화를 위하여 그러한 노력이 이루어질 것이므로 향후 중국 주식시장의 효율성이 점점 더 높아질 것이라 예상해 볼 수 있다. 이것은 중국 주식시장에서 초과수익을 얻는 것이 점차 힘들어질 것이라는 것을 시사한다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.55 | 0.55 | 0.47 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.47 | 0.46 | 0.727 | 0.13 |
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