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선물 시장 거래 활동과 주식 시장 변동성의 상호 작용 : 구조형 벡터 자기회귀 모형
고광수,김태우,백미연,옥기율 한국재무학회 2011 한국재무학회 학술대회 Vol.2011 No.11
본 연구는 구조형 벡터 자기회귀 모형(SVAR: Structural Vector Auto-Regression) 을 이용하여, 주식 시장의 변동성 및 선물 시장의 수익률과 선물 거래 활동의 상 호 작용을 검증하였다. 기존 연구와 합리적 추론을 바탕으로 식별 문제를 해결하였 고, 과도 식별을 이용하여 동시적인 효과, 시차 효과, 전체적인 효과의 유의성을 검증 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식 시장의 변동성 충격은 선물 거래량을 동시적으로 증가시켜, 선물 거래자들은 비대칭적 정보에 의거하여 포지션을 결정한다. 둘째, 각 충격에 대한 미결제 약정의 반응 분석은 비정보 거래자인 헤저의 수요 특성 을 잘 보여주었다. 셋째, 선물 시장의 거래량 충격은 주식 시장의 변동성을 감소시키 는 긍정적인 역할을 한다. 넷째, 가설 검증을 통해, 동시적인 효과의 중요성을 확인하 고, 전체적인 효과에서 다양한 경로를 통한 시차 효과도 중요한 작용을 한다. 마지막 으로, 분산 분해와 충격 반응 분석은 가설 검증 결과를 지지하였다. 본 연구는 SVAR 모형을 통해 변수 간 동시적인 관계가 매우 중요함을 보여주었고, 나아가 선물 시장 정책 및 규제의 근거가 될 수 있는 선물 시장과 현물 시장의 유기적 관계를 분석하였 다는 데에 의의가 있다.
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고광수 한국경영과학회 1997 한국경영과학회지 Vol.22 No.2
There have been many studies concerning the relationships between stock returns and volatilities. Their positive relationship is well known from the theoretical point of view, but not empirically shown. French, Schwert and Stambaugh [11] has empirically provided the indirect evidence of the positive relationship between expected stock return and expccted volatility. However, their study lacks some statistical validity. This study reexamines the relationship using regression diagnostics and GARCH model from an international point of view. The empirical results fall to show the positive relationship between expected stock return and expected volaiility, which contradicts those of French. Schwert and Stambangh [1].
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인공지능 기술의 통합보안관제 적용 및 사이버침해대응 절차 개선
고광수,조인준 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.10
In this paper, an improved integrated security control procedure is newly proposed by applying artificial intelligence technology to integrated security control and unifying the existing security control and AI security control response procedures. Current cyber security control is highly dependent on the level of human ability. In other words, it is practically unreasonable to analyze various logs generated by people from different types of equipment and analyze and process all of the security events that are rapidly increasing. And, the signature-based security equipment that detects by matching a string and a pattern has insufficient functions to accurately detect advanced and advanced cyberattacks such as APT (Advanced Persistent Threat). As one way to solve these pending problems, the artificial intelligence technology of supervised and unsupervised learning is applied to the detection and analysis of cyber attacks, and through this, the analysis of logs and events that occur innumerable times is automated and intelligent through this. The level of response has been raised in the overall aspect by making it possible to predict and block the continuous occurrence of cyberattacks. And after applying AI security control technology, an improved integrated security control service model was newly proposed by integrating and solving the problem of overlapping detection of AI and SIEM into a unified breach response process(procedure). 본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석․처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화․지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도․비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화 하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측․차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합․해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.
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고광수 한국자료분석학회 2016 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.18 No.1
According to Campbell, Vuolteenaho (2004), this study decomposes unexpected market excess returns into cash-flow news and discount-rate news, and tests that their betas are priced by risk premiums using cross-sectional regressions. To estimate the expected market excess returns, this study employs a VAR (vector auto-regressive model) that use market excess returns, book-to-market ratios, growth rates of industrial production index, and log value of (1 + dividend yield) as endogenous variables. This VAR model decomposes market excess returns successfully in that it has relatively high adjusted R^2 and the very low correlation coefficient between the two news. Stock returns are likely to respond to discount-rate news more sensitively than cash-flow news. Discount-rate beta, not cash-flow beta, is priced by risk premium, which implies that discount-rate beta is bad beta and cash-flow beta is good beta in Korea. These findings are somewhat different from those of the U.S., however, they have important implications to the Korean stock market when considering the weak implication of dividend policy and high debt/equity ratios of Korean firms. 본 연구는 Campbell, Vuolteenaho(2004)의 로그-선형 모형을 이용하여 우리나라의 주식 수익률을 현금흐름 뉴스와 할인율 뉴스로 분해하여 횡단면 회귀분석에 의해 가격화(priced) 여부를 검증한다. 시장 초과 수익률의 기대치 추정을 위한 벡터 자기회귀 모형의 내생변수는 시장 초과 수익률, 장부가치/시장가치 비율, 산업생산지수 성장률, 배당 수익률을 사용하여 상관관계가 매우 낮은 할인율 뉴스와 현금흐름 뉴스를 얻었다. 베타의 크기로 볼 때, 우리나라 주식 수익률은 현금흐름 뉴스보다는 할인율 뉴스에 더 민감하게 움직임을 알 수 있다. 로그-선형 모형에 의해 추정된 현금흐름 베타와 할인율 베타 중 할인율 베타만 통계적으로 유의적인 양(+)의 프리미엄을 가진다. 이는 우리나라에서는 주식 수익률이 현금흐름으로 표현된 배당보다는 할인율로 표현된 자본비용에 의해 결정된다는 것을 말한다. 이는 미국의 결과와는 배치되지만, 불안정한 배당 정책과 높은 부채 구조를 가지고 있는 우리나라의 기업 환경을 고려할 때 매우 의미 있는 결과다.
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