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Cucker-Smale 메카니즘에 의한 코스피 변동성 네트워크에 관한 연구

Study on KOSPI’s Cucker-Smale multi-volatility network

유재인
한국응용경제학회|2017.03|응용경제 (Korea Review of Applied Economics)|제19권 제1호|pp. 5-44

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변동성Volatility충격반응함수Impulse Response FunctionVector AutoregressionCucker-Smale mechanism변동성 뭉침지수벡터자기상관모형Volatility Flocking Index (VFI)
주제분류경제학

초록

Cucker and Smale(2007)의 모형을 바탕으로 한국 주식 시장의 주식 수익률 변동성 간 상호 연결 강도를 측정하였다. GMM 모형 추정 결과 변동성 상호 연결 강도는 개별 변동성의 미래 값을 예측하는데 유의한 역할을 하는 것으로 나타났다. 평균 변동성 대비 개별 변동성 위치를 일별 자료로 구축하고 변동성 뭉침 지수 (Volatility Flocking Index, VFI)를 산출하였다. VFI와 코스피 평균 수익률 및 내재변동성 지수 (VKOSPI)의 벡터자기상관모형 결과 VFI는 코스피 내재변동성(VKOSPI)의 외부충격에 유의한 반응을 보였다. 업종 별 분석에 의하면 한국의 VFI의 증가에 소재, 필수 소비재 및 금융 관련 주식들의 역할이 큰 반면, 미국 VFI 증가에는 에너지, 유틸리티, 및 헬스케어 관련 주식들의 역할이 큰 것으로 나타났다.

Abstract

In this study, I analyze multi-volatility flocking phenomenon from a volatility network. Referring to Cucker and Smale (2007)’s flocking mechanism, I generate the Volatility Flocking Index (VFI) with volatilities of 30 companies that are listed on KOSPI. I examine the impulse response function from the results of vector autoregression model with the VFI, the average return of KOSPI, and the implied volatility index (VKOSPI). The results show that the VFI helps measuring risks and predicting changes in the KOSPI and VKOSPI. In the sector analysis, stocks in materials, consumer staples and financials play significant roles in changing the VFI.

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