주식간 정보흐름의 시간의존성 및 새로운 접근법 연구

• 영문명: A Study for Time Dependence of Information Flow between Stocks and New Alternative Approach in Stock Markets
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 엄철준(Cheoljun Eom)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.9 No.3, 1237~1255쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.06.30

국문 초록

재무분야에서 정보흐름에 관한 연구주제는 금융시장에서 발생하는 복잡한 자산간의 상호작용 및 그 자산들의 가격결정과정을 이해하는데 도움이 되기 때문에, 많은 연구자들이 관심을 갖는 중요한 연구과제이다. 우리는 주식간 정보흐름의 검증결과에 공통적으로 영향을 미칠 수 있는 시간의존성 및 그 영향요인들을 체계적으로 관찰하고자 한다. 시간의존성과 관련된 영향요인으로는 수익률의 측정기간단위, 과거자료의 시차길이, 그리고 시장상황의 변화 등이 있다. 검증자료는 한국뿐만 아니라 미국, 일본, 영국의 각 주식시장의 시장지수를 구성하는 개별주식자료를 이용하였다. 관찰결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인과관계모형으로부터 도출된 주식간 정보흐름의 검증결과는 수익률 측정기간단위와 과거자료 시차길이의 변화에 따라 의미 있는 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 둘째, 주식간 정보흐름의 검증결과는 시장상황의 변화에 따라 시간가변적 속성을 가졌다. 셋째, 시계열자료의 시간 순서를 무작위로 섞음으로써 시간속성을 통제하였을 때 더 이상 의미 있는 주식간 정보흐름을 관찰할 수 없다. 이상의 결과에서, 주식간 정보흐름의 검증결과는 강한 시간의존성을 갖는다는 것을 체계적으로 확인할 수 있었다. 그리고, 개별주식과 같이, 다양화된 대용량자료를 사용한 정보흐름 검증과정을 수행하고자 할 때, 주식 네트워크 방법이 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.

영문 초록

Our goals were to investigate the properties of time dependency in terms of information flow as well as to find empirical evidence of the possible factors that can affect information flow. In order to observe the properties of information flow, we must consider various factors, such as the time scales of return, the lag length of past data to the model, the sequence of time, and market status. We established the above factors by inducing significant changes in the results of the information flow, and we compared those changes to the results for each factor. However, to sufficiently observe the information flow between stocks, it was difficult to consider the number of whole connections between stocks. Because, the number of whole connections between stocks is N( N -1)/2. To investigate information flow effectively, we suggest analyzing the stock network by using the minimal spanning tree(MST) method. This method chooses N-1, the most important links consisting of individual stock prices in the financial market. And we used various individual stocks traded in diverse countries such as America, the UK, Japan, and Korea. According to the results, we discovered that the information flow between stocks observed by the causality model was significantly influenced by the changes of time scales of return and the lag length of past data. That is, the relationship between the time scale of return and the frequency of significant information flow is negative, while the relationship between the lag length of past data to causality model and the frequency of significant information flow is positive. Furthermore, as using the time series removed the temporal time correlation, we could not find significant information flow for the previous results. We also found that information flow between stocks have time-varying properties according to market status. That is, the information flow between stocks have properties of time-dependency. Therefore, if researchers would like to study information flow between assets or markets, they need to consider the properties of time dependency and other possible factors.

목차

I. 서론

II. 자료 및 검증과정

III. 실증결과

IV. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

주식간 정보흐름 시간종속성 인과관계모형 주식 네트워크 information flow between stocks the properties of time dependency causality test stock network based on correlation matrix