ARJI모형을 이용한 주식시장의 조건부 점프동학에 관한 연구
A Study on the Conditional Jump Dynamics in Stock Markets By ARJI Models
최완수(평택대학교)
10권 3호, 29~53쪽
초록
본 논문은 주식수익률의 점프현상의 동적특성을 연구하기 위해 Chan and Maheu(2002)의 simple ARJI모형과 그 확장모형을 동아시아 4개국 주가지수에 적용하고 각 모형의 적용가능성 및 점프강도의 동적특성을 살펴보았다. 이들 모형에서는 조건부 점프강도가 시간에 걸쳐 변동하는 것으로 표기되며, 근사적인 자기회귀이동평균(ARMA)형태를 따르고 있다. 동시에 점프모형과 변동성의 대표적 모형인 GARCH모형을 결합하여 분석하였다. 실증 결과 조건부 점프강도는 시간에 걸쳐 유의적으로 변동하고 있으며, 동시에 점프규모분포도 변동함을 확인하였다. 이는 고정 점프강도 모형보다는 점프강도 및 분포의 시변성을 포착할 수 있는 ARJI모형이 수익률의 변동성을 더 잘 포착할 수 있음을 의미한다. 그러나 제시된 세 가지 모형 중 지수별로 적합한 모형이 각기 달랐으며 이는 단순히 모든 데이터나 기간에 대해 일률적으로 Simple ARJI모형을 적용할 수 없음을 나타낸다. 또한 모든 모형에서 조건부 점프강도가 유의적으로 지속성을 나타내고 있으며, 게다가 점프의 동적특성은 모든 모형에서 GARCH효과를 감소시키지 않는 것으로 확인되었다. GARCH모수들의 값은 모형에 관계없이 유사하게 추정되었으며, 본 연구에서 사용된 ARJI모형과 그 확장모형은 고정 점프모형에서 포착하지 못한 점프의 동적특성을 잘 설명하는 것으로 보인다.
Abstract
This article develops a new conditional jump model to study jump dynamics in Korean stock market index returns. We propose a simple filter to infer the ex post distribution of jumps. This permits construction of the shock affecting the time t conditional jump intensity and is the main input into an autoregressive conditional jump intensity model. The model allows the conditional jump intensity to be time-varying and follows an approximate autoregressive moving average(ARMA) form. The time series characteristics of 11 years of four East-Asian daily index returns are analysed using the jump model coupled with a generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(GARCH) specification of volatility. We find significant time variation in the conditional jump intensity and evidence of time variation in the jump size distribution. Also, the most proper model is varied by sample data or period. And, the jump intensity and jump size are also different between countries. The jump shock is persistent, but the expected result of the switching in the jump direction is not found. This issue should be explored in future works.
- 발행기관:
- 금융지식연구소
- 분류:
- 증권/주식/채권