KOSPI200과 KOSPI200선물의 일 중고빈도 자료를 이용하여 거래량과 변동성과의 관계를 분석하고, 교차시장 간에도 거래량과 변동성 간의 관계를 분석하여 우리시장에서 두 변수들이 시장에서 정...
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2016
Korean
학술저널
73-100(28쪽)
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KOSPI200과 KOSPI200선물의 일 중고빈도 자료를 이용하여 거래량과 변동성과의 관계를 분석하고, 교차시장 간에도 거래량과 변동성 간의 관계를 분석하여 우리시장에서 두 변수들이 시장에서 정...
KOSPI200과 KOSPI200선물의 일 중고빈도 자료를 이용하여 거래량과 변동성과의 관계를 분석하고, 교차시장 간에도 거래량과 변동성 간의 관계를 분석하여 우리시장에서 두 변수들이 시장에서 정보의 흐름에 어떻게 반응하는지를 살펴보았다. 이를 위해서 조건부 분산 방정식에 거래량 변수를 포함한 확장된 TARCH모형과 EGARCH모형을 사용하였다. 실증분석 결과 KOSPI200의 일 중 거래량과 수익률의 변동성 사이에는 5분 이내 시계열에서만 혼합분포가설과 순차적 정보도착가설을 동시에 지지하는 것으로 나타났으며, KOSPI200선물의 경우에는 일 중 모든 시계열자료(30초, 5분, 10분, 30분)에서 혼합분포가설과 순차적 정보도착가설을 지지하는 것으로 나타났다. 그리고 교차시장간 거래량과 수익률 변동성간의 관계를 분석한 결과, KOSPI200선물 거래량은 KOSPI200선물 수익률 변동성에 대해서 혼합분포가설과 순차적 정보도착가설 모두를 지지하는 것으로 나타났다. 그리고 KOSPI200의 거래량은 일 중 30분 시계열에서 수익률의 지속성과 비대칭성 효과를 유의하게 감소시켰으며, KOSPI200선물 거래량은 모든 시계열에서 KOSPI200선물 수익률 변동성의 지속성과 비대칭성 효과를 유의하게 감소 시켰다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Analyzing the relationship between trading volumes and volatilitys using KOSPI200 and KOSPI200 futures high frequency data in there during the day, analyzing the relationship between transaction volumes and variability also during the cross market. I ...
Analyzing the relationship between trading volumes and volatilitys using KOSPI200 and KOSPI200 futures high frequency data in there during the day, analyzing the relationship between transaction volumes and variability also during the cross market. I looked at how two variables in the market respond to the flow of information from the market. For this purpose, we used extended TARCH and EGARCH models including transaction variables for conditional variance equations. As a result of the empirical analysis, it became clear that between KOSPI200`s day trading volume and the change in the return rate, within 5minutes, it supports simultaneous mixed distribution hypothesis and sequential information arrival hypothesis only in chronological order, KOSPI 200 futures, We found that we support mixed distribution hypothesis and sequential information arrival hypothesis in all time series data (30seconds, 5minutes, 10minutes, 30minutes) during the day. Then, as a result of analyzing the relationship between transaction volume among cross-market and variability in return rate, KOSPI200 futures trade volume can support both mixed distribution hypothesis and sequential information arrival hypothesis against change in KOSPI200 futures profit ratio. And the volume of KOSPI200 transactions significantly reduced the effect of sustainability and asymmetry of the rate of return in the 30 minute time series during the day, KOSPI200 futures trade volume, in all time series KOSPI200 futures Rate of change significantly reduced the effects of sustainability and asymmetry.