개별 주가에 반영된 시변 무리행동 연구 = Study on time-varying herd behavior in individual stocks

국문 초록 (Abstract)

정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Many of the theoretical studies have considered herd behavior as a source of the volatility in financial markets, but there have been few empirical studies on the dynamic herding due to the technical difficulty of detecting herd behavior with time-series data. In this context, this paper proposes a new method for measuring time-varying herd behavior based on QR-GARCH model. Using daily data of KOSPI stocks, this paper provides some empirical evidence for strong and volatile herding among traders of stocks of medium firms, and shows that time-varying herd behavior in traders of some stocks has persistent autocorrelation.

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