시장정보 도착과 일중 변동성의 상호관계

Abstract

본 연구는 시장정보와 변동성의 상호관계를 수익률에 조건부 이분산이 존재한다는 가정 아래 GARCH 모형을 적용하여 분석하였다. 시장정보는 이데일리에서 제공한 2001년부터 2003년까지의 일중 발표되는 뉴스 헤드라인의 개수를 사용하였으며, KOSPI수익률과 거래량을 시간 빈도별로 사용하였다. 다음으로 뉴스량 및 수익률에 대해 시간의 빈도별 자기상관성을 측정한 결과 시간의 빈도가 높을수록 매우 높은 자기상관성이 존재하고 있음을 보였다. 이에 GARCH 모형의 분산방정식에 뉴스량을 추가하였으며, 그 결과 뉴스량과 변동성의 관계는 양의 관계가 있음이 나타났다. 그러나 시간의 빈도가 낮아질수록 뉴스량은 변동성에 유의적인 음의 효과를 보임으로서 변동성에 커다란 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 시간이 경과되면서 시장참여자들의 증가가 뉴스의 정보 효과를 상쇄시키기 때문일 것으로 추측된다. 마지막으로 뉴스의 내용에 따라 국제 및 국내 뉴스로 나누었을 경우 변동성의 지속성의 감소 정도가 국내 뉴스에서 더 크게 나타나며, 국제 뉴스에서 더 유의적인 양의 효과를 보인다는 점이 흥미롭다.