시장 변동성

마지막 업데이트: 2022년 4월 11일 | 0개 댓글
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변동성이 심한 시장에서 분산투자의 중요성

계란을 한 바구니에 담지말라 는 주식격언은 누구나 한번쯤은 들어봤을 것입니다.

하지만 놀랍게도 대부분의 투자자들이 “Home Bias” 즉, 대부분의 자산을 본인의 home country 의 에퀴티에 투자를 한다는 사실입니다.

최근에 일고있는 한국의 미국주식 투자열풍도 이런 한국투자자들의 Home Bias 를 탈피하려는 좋은 분산투자 움직임중에 하나라고 생각됩니다.

물론 여지껏 미국의 주식시장이 다른 글로벌마켓과 비교하여 워낙 압도적으로 높은 수익률을 올렸기 때문에 지금까지는 현명한 선택일 수 있습니다.

하지만 지금은 트럼프 대통령의 트위터 글 하나에 달러가 요동치고 주식시장이 출렁거립니다. 투자자들은 대통령의 의중이 무엇인가 트위터만 쳐다보고 있고 연준이 비둘기가 될지 매가 되어 날아갈지 또한 손톱을 깨물며 쳐다보고 있습니다.

글로벌시장으로의 분산투자는 지금처럼 국내 정치적, 경제적 리스크에 의한 시장 변동성이 높아졌을때 그 빛을 발하게 됩니다.

Stay Diversified!

이번 해 4월까지 미국의 S&P500이 0.4% 가량 하락했을때 미국과 캐나다를 제외한 개발도상국들의 대형/중형주들을 모아놓은 MSCI EAFE 인덱스는 0.7% 상승했고 MSCI 이머징마켓 인덱스는 1% 상승했습니다.

지난 4개월동안 이 세개 인덱스의 가격움직임은 이전의 패턴과 거의 비슷한 1.0 이하의 상관지표를 보였습니다.

상관지표는 두개의 자산시장이 서로 어느정도의 차이를 두고 가격 시장 변동성 움직임을 보이느냐를 확인하는 지표입니다. 예를 들어 상관지표가 0.8% 정도가 된다면 두개의 자산시장이 그 정도의 차이를 두고 서로 함께 금액이 올라가거나 내려가거나를 했다는 이야기입니다.

따라서 두 자산시장 사이 가격움직임의 갭을 뜻한다고도 말할 수 있습니다.

이맇듯 지금처럼 미국 국내사정에 의한 시장 변동성이 높아졌을때 수익률의 다변화는 현명한 투자자라면 꼭 필요한 투자전략입니다.

2007년 서브프라임 사태이후 미국의 GDP는 크게 성장하지 않았지만 다른 개발도상국들에 비해 자산시장은 탄탄하게 강세를 보이며 랠리를 해왔습니다.

하지만 트럼프 대통령의 변화무쌍한 정책변화와 과격한 발언, 그리고 연준의 금리인상과 자산축소등 여러 Risk Factor가 있는 상황에서 이제는 좀 달라질 수 있을만한 변동성을 확실히 보이고 있습니다.

IMF는 유럽이 지속적인 성장을 할것으로 보는 가운데 미국의 GDP 성장률은 완만한 둔화를 보일것으로 예상하고 있습니다.

오랜세월 성장률 침체를 보여온 일본은 개선이 될 기미가 조금씩 보이고 있고 이머징 마켓은 2015년의 충격을 딛고 일어서려는 모습을 보이고 있습니다.

Source: Morningstar

그동안 미국 투자자들은 견고한 미국의 GDP 성장세 속에 상대적으로 매우 좋은 투자 수익을 만들어 냈습니다.

지난 10년간 S&P500 Index 는 약 9% 정도가 오른반면 EAFE와 이머징 마켓의 인덱스는 2% 상승에 그쳤습니다.

위의 그래프는 2008년 5월부터 $10,000을 각 인덱스에 투자했을때의 수익률을 상정한 표입니다. S&P500 인덱스에 투자했을때와 EAFE/EM 인덱스에 투자했을때의 차이가 확연한 것을 알 수 있습니다.

이것이 바로 미국주식 투자 열풍이 이는 바람의 원동력인 것입니다.

미국의 고평가 우려와 일어나는 이머징

하지만 이번 해 들어 점점 월가와 투자분석가들 사이에 미국 자산시장이 너무 고평가 되어 있다는 우려가 일기 시작했습니다.

FAANG 주식을 필두로 1년에 100% 이상의 성장을 보이는 주식에 너무 올라간 것 아닌가하는 원초적인 불안감을 느끼는 것입니다.

산이 높으면 골도 깊다는 말이 있듯이 작년에 급속도로 올라간 주식은 이번 해 들어 2월부터 무섭게 하락을 하여 인덱스는 10%가량 하락을 하고 일부 기술주 주식은 20%~30%까지 하락을 하는 Devaluation을 겪었습니다.

하락세가 어느정도 진정된 지금도 시장 변동성에 대한 두려움은 남아있는 상황입니다.

트럼프 대통령의 마초적이며 변화무쌍한 정책변화와 북한, 이란, 시리아등과의 국제정세가 어디로 갈지 모르는 불안한 상황에서 자애롭던 연준마저 이젠 매의 눈초리로 시장에 회초리를 드는 모양세이기 때문입니다.

해당 주식이 고평가가 되었는지 저평가가 되었는지를 알수있는 Price to Earning Ratio [P/E Ratio]를 지난10년간 보자면 세개의 인덱스가 확연히 차이 가 나는 것을 알 수 있습니다.

트럼프의 세금감세안 발표까지 미국 S&P500은 주가수익비율이 무려 24로 1990년 이래로 보지못한 고평가된 주식시장의 밸류에이션을 보였습니다. 2월 이후로 꽤 드라마틱하게 떨어지긴 했지만 여전히 다른 이머징 마켓[EM]과 글로벌 시장[EAFE]과 비교해도 여전히 높은 수치입니다.

결국 S&P500은 여전히 고평가 되어있고 글로벌 증시는 상대적으로 저평가되어 아직도 상승할 여력이 많이 있다는 것으로 볼 수도 있는 부분입니다.

Source: Morningstar.

물론 미국 주식시장의 상승세가 FAANG로 대표되는 대형 기술주를 중심으로 워낙 큰 성장을 보여왔기 때문에 아직도 저평가된 많은 미국 회사들이 있는 것또한 사실입니다.

월가는 이미 이번해 초부터 미국 시장의 대안으로 이머징 마켓에 주목을 하기 시작했습니다. 하지만 또한 최근의 달러강세와 미국 금리인상으로 인해 이머징 마켓의 환율이 급락하며 요동치고 있는 모습도 보이고 있습니다.

미국의 주식시장이 크게 요동치면서 변동성이 급속도로 높아졌지만 여전히 미국의 경기는 탄탄하고 굳건한 모습을 보이고 있는것또한 사실입니다.

이런 상황에서 가장 현명한 투자방식은 결국 투자의 다변화로써 두 마켓의 중간점을 수익으로 잡는 것이 아닐까 싶습니다.

DBpia

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본 연구는 코스피 시장과 코스닥 시장에서 정보흐름의 대용치인 거래량을 기대 거래량과 비기대 거래량으로 분해하여 시장 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석에 사용된 시장 변동성 자료는 2000년 1월부터 2007년 12월까지 일별 자료이며, 비대칭적 조건부 변동성을 포착하기 위한 모형으로는 TGARCH 모형을 이용하였다.
분석결과 두 시장 모두 비대칭적 변동성이 존재하며, 뉴스의 부호효과가 뉴스 충격의 크기보다 변동성에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 뉴스 충격에 대해서 코스닥 시장이 코스피 시장보다 두배 정도 더 크게 반응하였다. 전체 거래량을 기대 거래량과 비기대 거래량으로 분해하여 분산 방정식에서 추정한 결과 코스피 시장에서는 두 시장 변동성 추정계수 모두 유의적인 음(-)의 값으로 추정되었지만 코스닥 시장은 유의적이지 못했다. 또한 코스피 시장에서 기대 거래량의 증가가 비기대 거래량의 증가보다 변동성을 더 감소시키는 것으로 나타났다. 결과적으로 코스닥 시장에서는 거래량이 변동성에 미치는 영향이 미미한 반면 코스피 시장에서는 거래량이 변동성과 유의적인 음(-)의 관계가 성립하는 것이라고 할 수 있다.
#거래량 #기대 거래량 #비기대 거래량 #변동성 #TGARCH #Trading Volume #Expected Volume #Unexpected Volume #Volatility

ㅇ 최근 국내외 금리인상 , 인플레이션 확대 , 글로벌 경기침체 우려 등으로 주식시장 변동성이 지속·확대 * 되고 있습니다.

* 코스피지수 : (5.31.) 2,685.90 → (6.29.) 2,377.99 → (6.30.) 2,332.64 → (7.1.) 2,305.42
코스닥지수 : (5.31.) 893.36 → (6.29.) 762.35 → (6.30.) 745.44 → (7.1.) 729.48

□ 국내외 거시경제 여건상 증시 변동성 확대는 당분간 불가피 한 측면이 있으나, 과도한 불안심리 확산 은 경계 할 필요가 있습니다.

2. 증시 변동성 완화조치 내용

□ 금융위원회 와 금융감독원 은 지난 주에 이어 7.1일(금) 주식시장 마감 직후 김소영 부위원장 주재로 증권 유관기관 * 과 금융시장합동점검회의를 개최 하여 시장상황을 점검 하고, 다음의 증시 변동성 완화조치 를 시행 하기로 하였습니다.

* 금융감독원, 한국거래소, 한국예탁결제원, 금융투자협회, 한국증권금융

① 다음주 월요일부터 3개월간 (7.4~9.30일, 필요시 연장) 증시 급락에 따른 신용융자 반대매매 급증 우려를 완화 하기 위해 증권회사의 신용융자담보비율 유지의무 * 를 면제 ** 하겠습니다. (금감원 비조치의견서 발급)

* 증권회사가 신용융자 시행시 담보를 140%이상 확보하고 증권회사가 내규에서 정한 비율의 담보비율을 유지할 것을 요구 (금투업 규정 §4-25조③)

** 증권회사가 차주․시장 상황 등을 고려하여 탄력적으로 담보유지비율 결정 가능

② 다음주 시장 변동성 목요일부터 3개월간 (7.7~10.6일, 필요시 연장) 상장기업의 1일 자기주식 매수주문 수량 한도 제한을 완화 * 합니다.
(7.6일, 시장 변동성 금융위원회 의결 예정)

* 투자자 보호와 시장안정 유지를 위하여 거래소는 금융위 승인을 거쳐 자기주식 1일 매수주문량 제한 완화 가능 (증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 §5-6②)

ScienceON Chatbot

※ 국가연구개발사업의 관리 등에 관한 규정(2012.7.1 시행)
에 의해 추후 공개로 전환될 가능성은 있습니다.

과제관리기관과의 협의를 통하여 비공개 보고서를 공개로 전환할 수
있도록 계속적으로 관리되고 있으며, 현재 비공개 처리된 보고서의
열람이 어려운 점 양해 부탁드립니다.

보고서 상세정보

금융 시장 변동성 예측을 위한 통합 모형 개발

Development of Combined Model for Estimating Volatility in Financial Markets

시장 변동성
과제명 금융 시장 변동성 예측을 위한 통합 모형 개발
주관연구기관 가천대학교
Gachon University
보고서유형 최종보고서
발행국가 대한민국
언어 한국어
발행년월 2017-08
과제시작년도 2016
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO201800003585
과제고유번호 1711041683
사업명 개인연구지원
DB 구축일자 2018-04-21
키워드 변동성 예측.변동성 모형.데이터 마이닝.오피니언 마이닝.앙상블 방법론.Volatility Estimation.Volatility Model.Data Mining.Opinion Mining.Ensemble Method.
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO201800003585
연구과제
타임라인

연구과제 성과물(0)

참여연구원의 다른 문헌(0)

연구의 목적 및 내용
본 연구 과제를 통해 금융 시장 변동성 예측을 위한 통합 모형을 개발하고자 한다. 변동성을 예측하는 것은 파생상품의 가치를 평가하거나 리스크 관리, 포트폴리오 구성 등에서 매우 중요하다. 변동성은 시장에서 .

연구의 목적 및 내용
본 연구 과제를 통해 금융 시장 변동성 예측을 위한 통합 모형을 개발하고자 한다. 변동성을 예측하는 것은 파생상품의 가치를 평가하거나 리스크 관리, 포트폴리오 구성 등에서 매우 중요하다. 변동성은 시장에서 직접적으로 관찰되는 변수가 아니므로 다양한 방법으로 예측하게 된다. 시계열 자료로부터 변동성을 예측하기도 하고 파생상품으로부터 내재 변동성 등을 예측하기도 한다. 또한 최근에는 텍스트 자료를 활용하여 변동성과의 관계를 살펴보기도 한다. 본 연구에서는 다양한 변동성 모형들을 금융시장 데이터에 적용해보고 앙상블 기법으로 여러 모형을 통합하여 변동성을 예측하고 파생상품의 가치를 평가하는데 활용하고자 한다.

연구결과
본 연구를 통해 시계열 모형의 파라미터를 추정하는 방법론을 개발하였으며 실제 데이터에 적용해 보았다. 시계열 모형에는 추정해야 될 파라미터가 많고 초기값에 민감한 문제가 있는데 제안된 알고리즘으로 이를 해결하였으며 실제 데이터에도 다른 모형들에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
또한 최근의 뉴스 텍스트와 시계열 자료를 수집 통합하여 데이터 베이스화하였으며 뉴스 자료로부터 시장 변동성 시장 변동성 추출한 센티멘트 정보를 활용하여 텍스트 자료와 금융시장의 변동성간에 유의한 상관관계가 있는지 회귀모형을 이용하여 확인해본 결과 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 여러 변동성 모형을 통합하기 위하여 새로운 앙상블 모형을 개발하였다. 새로운 앙상블 모형은 기존의 다수결방식이나 가중치 학습 방법과 달리 추정하고자 하는 실제 모형과 개별 예측모형들의 상관관계를 추정하여 결합하는 방식을 제안하였다. 개별 예측자들 중에서 훼손된 결과가 포함되어 있는 경우에도 보정해주는 효과가 있는 것을 확인할 수 있었으며 기존의 대표적인 앙상블 모형에 비해 예측력이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 앙상블 방법을 적용하여 통합 변동성 모형을 만들고 실제 옵션 프라이싱에 적용시켜 본 결과 기존의 방법론에 비해 과적합 문제나 예측정확도 측면에서 향상된 것을 보였다.

연구결과의 활용계획
본 연구를 통해 개발된 시계열 데이터와 옵션데이터로부터 변동성 파라미터를 추정하는 방법론과 뉴스 정보로부터 변동성과의 연관성을 분석한 결과는 금융시장에서 변동성을 예측하여 앞으로의 시장을 시장 변동성 시장 변동성 전망하거나 투자자나 관리자 입장에서 리스크를 관리하거나 포트폴리오 구성, 파생상품 평가 등에 활용이 가능하다. 또한 개발된 앙상블 방법론은 금융시장 뿐 아니라 다양한 예측 문제 해결에도 적용이 가능하여 예측 정확도를 향상시키는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 연구결과를 더 발전시켜 옵션, 주식 뿐 아니라 원자재 시장 등에도 확장시킬 수 있으며 관광, 마케팅 분야에도 적용하여 활용할 계획이다.

Abstract

Purpose& contents
The purpose of this research project is to develop combined model for estimating volatility in financial mark.

Purpose& contents
The purpose of this research project is to develop combined model for estimating volatility in financial markets. Predicting volatility is crucial in assessing the value of derivatives, managing risks, and structuring portfolios. Since volatility is not a directly observable variable in the market, it is predicted in various ways. It also predicts volatility from time series data and implied volatility from financial derivatives. Recently, we also use text data to examine the 시장 변동성 relationship with volatility. In this study, we use various kinds of volatility models as an ensemble technique to predict the volatility and evaluate the value of derivatives.

Result
In this study, a methodology for estimating the parameters of time series models was developed and applied to actual data. In the time series model, there are many parameters to be estimated and it is an ill-posed problem that is sensitive to the initial values. The proposed algorithm solves this problem. When applied to actual data, we also confirmed that the proposed method shows superior performance to other models.
In addition, we can confirm that there is a correlation between the textual data and the volatility of the financial market using the sentiment information extracted from 시장 변동성 the news data.
In this study, a new ensemble model was developed to integrate various volatility models. The new ensemble model 시장 변동성 proposed a method of estimating the correlation between the actual model and the individual prediction models, which is different from the existing majority method or weight learning method. It can be confirmed that there is an effect of correcting even when there is a corrupted result among the individual predictors, and it is confirmed that the predictive power is improved compared 시장 변동성 to the existing ensemble model. The results of applying the integrated volatility model to evaluate option prices using the proposed ensemble 시장 변동성 method show that it improves the over-fitting problem and prediction accuracy compared with the existing methodology.

Expected Contribution
The methodology and results developed in this study can be used to forecast future market by forecasting volatility in the financial market, to manage risk from the viewpoint of investors or managers, to form a portfolio, and to evaluate derivatives. The developed ensemble methodology can be applied not only to financial markets but also to various prediction problems. It is expected to be used to improve prediction accuracy. The research results will be further expanded to expand options and stocks as well as raw materials markets, and will be applied to tourism and marketing.

시장 변동성

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품목정보
출간일 2013년 06월 24일
쪽수, 무게, 크기 58쪽 | 188*254*15mm
ISBN13 9788960890909
ISBN10 8960890901

목차 목차 보이기/감추기

Ⅱ. 변동성의 개념 및 특성
1. 변동성의 개념
2. 변동성의 특성

Ⅲ. 주식시장 변동성 국제비교
1. 변동성 국제비교 : 장기추세
2. 변동성 국제비교 : 금융위기 전후

Ⅳ. 변동성 영향요인 분석
1. 변동성 유발요인 분석
2. 변동성 분해 분석

Ⅴ. 결론 및 시사점
1. 분석결과의 요약
2. 정책적 시사점

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