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학술논문

아시아 주요 주식시장에서 주식수익률 간 정보흐름의 시간종속성에 관한 연구

이용수 2

영문명
The Time Dependency Property of Information Flow between Stock Returns in Asian Stock Markets
발행기관
한국자료분석학회
저자명
엄철준(Cheoljun Eom)
간행물 정보
『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.12 No.1, 357~368쪽, 전체 12쪽
주제분류
자연과학 > 통계학
파일형태
PDF
발행일자
2010.02.28
4,240

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구는 주식수익률 간 정보흐름의 검증결과에 영향을 미칠 수 있는 요인들 중에서, 금융시 계열자료에서 확인된 시간종속성(time dependency property, Mantegna et al., 1995)이 정보흐름의 검증결과에 미치는 영향에 중점을 두었다. 검증방법은 Granger 인과관계모형의 통계적 접근법에 의하여 의미 있는 주식수익률 간 정보흐름을 시장 전체적 관점에서 접근하는 방법(Eom et al., 2008)을 이용하였다. 관찰결과의 견고성 및 일관성을 위하여, 아시아 8개국의 주식시장에서 거래되는 개별주식들을 이용하였다. 설정된 연구목적에 따라 관찰된 결과에 의하면, 아시아 8개국 주식시장의 자료에 관계없이, 금융시계열자료의 특징적인 시간종속성은 주식수익률 간 정보흐름의 검증결과에 의미 있는 영향을 미치는 중요한 요인임을 실증적으로 확인하였다. 흥미로운 점은 주식시장에서 거래되는 주식들 간의 상호작용에 의한 정보흐름에 있어서, 양방향의 상호 정보교환의 경우의 수보다는 일방향의 정보전달의 경우 수가 훨씬 많다는 것이다. 이러한 발견은 주식시장의 거래 주식들 간 상호작용 메커니즘을 이해함에 있어서, 유용한 정보적 가치를 갖는다고 본다.

영문 초록

This study investigated whether the properties of time dependency affect information flow between stock returns in the representative Asia stock markets of Korea, Japan, China, Taiwan, Thailand, Malaysia, India, and Indonesia. In addition, the Granger causality model is employed to determine the direction of the significant information flow. This study fnfnd that the information flow between stock returns observed via the Granger causality model was influenced significantly by the property of time dependency. Interesting point is that cases of significant one-way direction of information flow was much higher than those of significant mutual exchange. These results suggested when researchers further assess the information flow between assets or markets, they should consider the time dependency property.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자료 및 방법
Ⅲ. 실증결과
Ⅳ. 결론 및 시사점
참고문헌

키워드

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APA

엄철준(Cheoljun Eom). (2010).아시아 주요 주식시장에서 주식수익률 간 정보흐름의 시간종속성에 관한 연구. Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 12 (1), 357-368

MLA

엄철준(Cheoljun Eom). "아시아 주요 주식시장에서 주식수익률 간 정보흐름의 시간종속성에 관한 연구." Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS), 12.1(2010): 357-368

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