IT산업과 종합주가지수 사이의 정보메커니즘에 관한 연구
A Study on the Information Mechanism between IT industry index and KOSPI
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초록
본 연구는 대략 10년 전부터 산업의 새로운 축을 형성하고 있는 IT산업지수와 코스피 사이의 정보전달메커니즘을 규명하는 데 있다. 이를 위해 한국거래소로부터 2015년 3월부터 2020년 3월까지의 약 5년간 국내 IT산업지수와 코스피의 일별자료를 제공받았다. 실증분석을 위한 절차는 다음과 같다. 먼저 유사한 과거 연구들에 대해 조사를 하였고 연구목적에 부합하는 가설을 설정하였다. 그랜저 인과관계검정으로부터 IT산업지수 수익률의 변화와 코스피 수익률의 변화 사이에는 상호 피드백적인 예측력을 보였지만 통계적 유의수준에서 코스피 수익률의 변화로부터 IT산업지수 수익률의 변화로의 기각확률이 높은 것으로 나타났다. 예측력의 지속성과 크기를 보여주는 충격반응함수와 분산분해의 결과는 그랜저 인과관계의 결과를 뒷받침해 주어 분석결과의 타당성을 높였다. 이분산성을 이용한 GARCH(1,1)-M모형의 결과에서도 VAR모형의 결과와 일맥상통한 결과를 보여 IT산업지수 수익률의 변화와 코스피 수익률의 변화 사이에는 상호 예측력을 지니는 것으로 나타났다. 마지막으로 과거의 정보를 분해하여 정보이전표과가 과연 호재정보에서 나오는지 악재정보에서 나오는지를 비대칭적 모형인 GJR-GARCH(1,1)-M모형을 통해 분석하였다. 분석결과 IT산업지수 수익률의 변화의 경우 악재정보만이 코스피 수익률의 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 코스피 수익률의 변화의 경우 악재정보와 더불어 호재정보도 통계적 유의수준에서 IT산업지수 수익률의 변화에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 투자자들에게 실무에서 포트폴리오를 관리하거나 지수투자를 선택할 경우 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 학계에는 기존의 분석은 매크로적인 측면에서 주로 주가지수 현/선물에 대한 정보전달메커니즘에 관한 연구가 주를 이루었다면 이제는 마이크로적인 측면에서 섹터별 자료를 이용한 정보전달메커니즘을 규명할 필요성을 제시하였다.
Abstract
This paper studies the information spillover effects between IT industry index and KOSPI using the daily data from March, 2015 to March, 2020 with VAR models and GARCH(1,1)-M model, GJR-GARCH(1,1)-M model. The Granger causality test showed mutual feedback predictive power between the change in the IT industry index rate of return and the change in the KOSPI rate of return, but the probability of rejecting the change in the KOSPI rate of return as the change in the IT industry index rate of return was high at the level of statistical significance. The results of the GARCH(1,1)-M model using heteroskedasticity also showed results consistent with the results of the VAR model, showing that there is mutual predictive power between changes in IT industry index returns and changes in KOSPI returns. Lastly, the past information was decomposed and analyzed through the GJR-GARCH(1,1)-M model, an asymmetric model, to determine whether the information transfer profit came from good news information or bad news information. As a result of the analysis, it was found that in the case of changes in the IT industry index rate of return, only adverse news information affected the change in the KOSPI rate of return. On the other hand, in the case of changes in KOSPI returns, it was found that in addition to bad news information, good news information also affected the change in IT industry index returns at the level of statistical significance. These results are expected to provide investors with useful information when managing portfolios or selecting index investments in practice. In addition, while existing analyzes in academia mainly focused on research on the information transmission mechanism for stock index currents/futures from a macro aspect, it was now suggested that there was a need to identify the information transmission mechanism using sector-specific data from a micro aspect.
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