국제금융시장간 연결관계 관찰을 위한 새로운 방법 연구

• 영문명: A Study on the Alternative Method for Investigating Connected Relationship Between International Financial Markets
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 엄철준(Cheoljun Eom) 최성훈(Sunghoon Choi) 정대성(Daesung Jung) 김요셉(Joseph Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.2, 957~969쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.04.30

국문 초록

우리는 재무분야에서 집단분류를 위하여 널리 이용된 다변량 통계분석기법인 군집분석으로부터의 계층적 구조관계(수형도)를 관찰하는 것에 비하여, Mantegna(1999)에 의하여 제안된 방법에 따라 도출된 상호 연결관계(네트워크)에 따른 관찰이 갖는 차이점 및 유용성을 실증적으로 관찰하였다. 이를 위하여, 주요국 외환시장 및 주식시장의 시계열자료를 이용하였다. 검증결과에 의하면, 첫째, 군집분석으로부터 도출된 수형도에서는 집단분류의 정보가 제공되는 반면에, 제안된 네트워크에서는 군집분석과 같은 집단분류 정보뿐만 아니라 집단을 구성하는 각 객체들간의 직접적 및 간접적으로 연결된 관계를 시각적으로 확인할 수 있는 정보를 제공한다. 더욱이, 네트워크 검증결과에서는 수형도에서 확인하기 어려운 객체들의 추가적 집단 및 연결관계 형성정보를 확인할 수 있었다. 둘째, 집단분류의 입력자료인 거리 값의 산출방법에 따른 검증결과의 차이를 비교한 결과에 의하면, 상관행렬을 이용하여 산출된 거리 값으로부터의 집단분류가 군집분석에서 일반적으로 이용되는 유클리디안 거리 값으로부터의 검증결과에 비하여 다소 집단분류능력이 인정되지만, 뚜렷한 우위를 확인할 수 없었다.

영문 초록

We empirically investigated differences and usefulness of observation which deals with connected relationship between financial markets (using network) introduced by Mantegna(1999), in comparison with cluster analysis that are widely used to classify into groups in finance by observing relationship of hierarchical structure (using dendrogram). For the purpose of this goal, we used time-series data in foreign exchange and stock markets of various countries. The results are as follows. First, dendrograms observing relationship of hierarchical structure that are derived by cluster analysis give information for classification of group. But above that, network observing connected relationship between markets gives visual information that enables us to find links directly or indirectly among each object which consists its group. Futhermore, evidence by network gives us information about forming additional links between objectives which could not find in results by cluster analysis. Second, according to comparisons with results in methods of computing distance, as measurement of similarity, classifying into groups by distance having properties of correlation matrix is somewhat better than that by euclidean distance.

목차

I. 서론

II. 자료 및 검증과정

III. 실증결과

IV. 결론

참고문헌

키워드

시장간 연결관계 minimal spanning tree 방법 시장간 계층적 구조관계 군집분석 connected relationship between markets minimal spanning tree hierarchical structure between markets cluster analysis