산업간 주가 변동성 전이효과 분석 : 일반화 예측오차 분산분해를 이용한 KRX 13개 섹터를 중심으로
Spillover Effects of Stock Prices Volatility across Sector : A Generalized Forecast Error Variance Decomposition for Thirteen KRX Sector Indexes
- 주제(키워드) 산업간 주가 변동성 , 일반화 예측오차 분산분해 , 전이효과 , Stock Prices Volatility across Sectors , Generalized Forecast Error Variance Decomposition , Spillover Effect
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이한식
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000056306
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문은 국내의 KRX섹터지수 가운데 13개 업종을 대상으로 변동성 전이효과를 관찰하였다. 국내외 기존 연구와 달리, 본 논문은 변수의 순서에 영향을 받지 않는 일반화 예측오차 분산분해를 사용하였다. 산업별 주가처럼 기존 변수들 사이에 경험적 인과관계가 알려져 있지 않은 경우 변수 간 동태적 분석을 위해선 일반화 예측오차 분산분해를 적용하는 것이 적합하다. 그리고 기업규모의 편중효과를 배제한 산업간 영향력을 살펴보기 위해 시가총액비중상한제한(cap limit)이 적용된 KRX섹터지수를 활용하는 것이 적절하다고 할 수 있다. 실제로, KRX섹터지수는 섹터 상장지수펀드(ETF)에서 추종되고 있는 지수인 만큼 포트폴리오 매니저나 섹터 투자자 에게도 의미 있는 분석이 될 것이라고 판단하였다. 분석 결과 첫째로, 기존연구와 마찬가지로 주식시장의 총 변동성 전이는 경기역행적 특징을 갖고 있는 것으로 확인되었다. 둘째, 기존연구와 달리 변동성 주도 업종은 IT, 금융, 에너지, 원자재 등 흔히 경기민감업종으로 분류되는 산업으로 나타났다. 반면 건강산업, 필수소비재, 미디어통신 등 경기방어업종으로 구분되는 산업의 경우 상대적으로 다른 산업의 영향을 덜 받는 변동성 독립적 업종으로 확인되었다. 셋째, 순 변동성 전이효과와 KOSPI지수와의 비교를 통해 변동성 지배력이 경기순응적 또는 경기역행적 성격을 띠는 업종들이 존재하는 것으로 확인되었다. 이는 기존연구와 비교해 새롭게 발견된 사실이다. 이 외에도 본 논문은 쌍별 순 전이효과를 통해 두 업종간 변동성 지배력의 구조적 변화에 대한 추가적인 발견을 할 수 있었다.
more초록/요약
This study examines the spillover effects of stock prices volatility across KRX sectors in Korea. This paper applied generalized forecast error variance decomposition which is not affected by order of variables. Given that causal relations among variables are unknown, it is suitable to use generalized forecast error variance decomposition for dynamic analysis across variables. Moreover, it is appropriate to use KRX sector index in order to exclude the effect of asymmetric distribution of firm size. As ETF practically refers to KRX sector index, this paper would be meaningful for sector investors and portfolio managers. Main results are as follows. Total spillover effect of volatility is countercyclical. This finding is the same as a previous study, Lee&Chang(2014). The economically sensitive sectors such as IT, finance, energy, and materials industry tend to lead the volatilities. On the other hand, the economically defensive sectors such as healthcare, consumers staples, and media communication industry tend to be relatively independent sectors. While the economically sensitive sectors exhibit countercyclical properties, the economically defensive sectors show pro-cyclical properties in volatility spillovers in general. These results are newly founded unlike previous studies; furthermore, this paper found out additional properties of structural changes across any two sectors in thirteen industries.
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