다중체계를 갖는 내생적 국면전환모형을 이용한 한국 주식시장의 변동성 분석

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 Chang et al.(2017)의 내생적 국면전환(Endogenous Regime Switching) 모형을 다중체계(multiple states)를 갖는 모형으로 확장한다. 본 연구에서 제시하는 다중체계를 갖는 국면전환모형은 전이확률에 과도 식별제약(over-identifying restriction) 을 부여하여 모형 설정(model specification)의 오류의 가능성을 높이지만, 동시에 추정해야 하는 모수의 개수를 많이 줄일 수 있기 때문에 국면의 개수가 많을 때에도 안정적으로 추정이 가능하다는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통해서 변동성 분석 모형의 경우에 과도 식별제약이 추정량의 편의를 발생시키지 않으며 오히려 효율성을 증대시키는 것을 확인하였고, 지렛대 효과(leverage effect)와 같은 내생적 피드백 채널을 반영하는 것의 필요성을 확인하였다. 실증분석으로 1997년 이후 일별 KOSPI 초과수익률 자료를 사용하여 국내 주식시장의 변동성을 다중체계를 갖는 국면전환모형으로 적합시킨 결과, 국면의 개수를 극단적으로 16개까지 상정하더라도 안정적으로 추정되는 것을 확인하였다. 국내 주식시장의 변동성에는 지렛대 효과가 강하게 있는 것으로 분석되었으며, 추정 결과로부터 해당 기간 동안의 국면의 개수는 4개 이상으로 파악되며 변동성의 크기에 상하한 경계가 있는 것으로 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This work extends the endogenous regime switching model of Chang et al.(2017) to a model with multiple states. The regime switching model with multiple states proposed in this study is subject to suffer from misspecification error due to over-identifying restrictions on the transition probability. However, it produces stable estimation results due to the parsimony of its structure even when we deal with many regimes. In the case of volatility model, simulation study confirmed that the over-identifying restrictions do not cause estimation bias, but rather increase efficiency and it is crucial to have endogenous feedback channels such as the leverage effect. We apply this model to analyze the volatility of Korean stock market. We use the daily KOSPI excess return data since 1997 to fit the endogenous regime switching model with up to 16 multiple states. We found the strong evidence for the leverage effect. From the estimation results, the number of states during the period is identified as four or more, and there seems to be an upper and lower bound on the size of volatility.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 모형
• Ⅲ. 시뮬레이션
• Ⅳ. 실증분석
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• Abstract

참고문헌 (Reference)

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