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변동성분해와 조건부 변동성-주식수익률의 관계 = The Relationship between Conditional Volatility and Stock Return, and Characteristics of Stock Return Volatility: A Disaggregated Approach in the Korean Stock Market
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2019
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This paper studies the statistical characteristics of stock return volatility and the relationship between conditional volatility and stock return by using a disaggregated approach in Korean stock market. We employ the models advanced by Campbell, Lettau, Malkiel, and Xu (2001) and Bekaert, Hodrick, and Zhang (2012) to carry out the disaggregation. Disaggregated volatilities are market, industry, and idiosyncratic volatilities. Main results of this paper are as follows: There is no significant upward or downward time trends in series of disaggregated volatilities, however all volatilities have a significant and strong persistence and a sharply increasing trend at market crash periods. Idiosyncratic volatility has on average a higher value than those of market and industry volatilities, and also has a very high correlation with these volatilities. The relationships between future excess returns and conditional volatilities estimated from autoregressive models are not strong for all cases of the market, industry, and firm levels, however these results are very dependent on the stock market conditions. When we reflect the stock market conditions (by classifying into the up-market and the down-market) into the empirical model, the predictive power of conditional volatility for excess return is very significant and the explanation power of model is sharply increased for all cases. These results mean that the disaggregated approach of stock volatility is important and useful in exploring the relationship between volatility and stock return.
더보기본 연구는 한국주식시장에서 주식수익률의 변동성을 시장변동성, 산업변동성, 고유변동성으로 분해하고, 분해된 변동성들이 갖는 통계적 특성과 조건부변동성-초과수익률 관계를 분석한다. 분석결과는 한국주식시장에서 분해된 변동성들이 외환위기 기간에 크게 상승한 후 이후 기간에 안정되는 모습을 보이며, 장기 시계열자료에서 뚜렷한 상승 혹은 하락의 추세를 관찰할 수 없다. 그러나 시장위기 기간에 각 변동성은 급격히 상승하는 모습을 보인다. 경기국면 별로는 수축기에 보다 큰 값을 가지며, 시장 및 산업 변동성에 비해 고유변동성은 오른쪽으로 크게 치우치는 분포특성을 보여준다. 고유변동성은 시장변동성과 산업변동성에 비교하여 평균적으로 높은 값을 갖지만, 이들 변동성들과 높은 상관관계를 갖는다. 또한 분해된 변동성들은 높은 지속성의 동적 속성을 보인다. 자기회귀모형에 의한 조건부 변동성은 높은 지속성에 기인하여 시장, 산업 및 기업의 미래기간 변동성 변화를 유의하게 설명하지만, 외표본 설계로 추정된 조건부 변동성은 미래 초과수익률의 변화에 대해 높은 설명력을 보여주지는 못한다. 그러나 주식시장의 상황을 상승기와 하락기로 구분하여 모형에 반영하는 경우 외표본 조건부변동성은 미래 초과수익률에 대해 유의한 예측력을 갖는다. 이러한 결과는 총변동성의 변화를 시장, 산업, 고유 변동성으로 분해하여 파악하고, 주식시장 상황을 반영한 변동성-주식수익률 관계를 분석하는 것이 중요함을 말해준다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.5 | 0.5 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.71 | 0.72 | 1.145 | 0.08 |
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