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금융시장에 특별한 뉴스(공적 정보)가 없음에도 불구하고 수익률의 변동성이 증폭되는 현상을 설명하기 위해 최근 무리행동에 대한 연구가 심도 있게 진행되고 있다. 하지만 무리행동 발생의 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동이 변동성에 미치는 영향에 대한 경험적 연구는 거의 이루어지고 있지 못하다. 따라서 본 연구는 기본적 분석가와 잡음 거래자가 존재하는 금융시장의 2시점 모형을 통해 무리행동은 정보 유입과는 달리 거래량에 부의 영향을 미치게 됨을 이론적으로 입증하고, 점프 검정통계량과 분위수 평활 스플라인(quantile smoo-thing spline)을 응용하여 무리행동의 발생 시점을 탐지할 수 있는 방법을 새롭게 제안한다. 또한 무리행동의 존재 여부에 따라 변동성의 상태가 전환되는 확률변동성 모형을 개발하고, 이 모형의 효율적 추정을 위해 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 추정법을 적용한다. KOSPI 고빈도 자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 무리행동을 반영한 확률변동성 모형이 다른 확률변동성 모형들에 비해 예상처럼 높은 적합성을 갖는다. 또한 무리행동의 발생은 수익률의 변동성을 확대하였으며, 무리행동을 반영한 확률변동성 모형에서 변동성의 지속성이 현저히 감소하였다. 이런 흥미로운 결과는 변동성의 지속성과 무리행동이 밀접한 관계가 있음을 의미한다.
This paper examines the effect of herd behavior on volatility, which has been a growing issue in financial economics since the global financial crisis started in mid-2007. Using a simple two-period model with fundamentalists and noise traders, this paper theoretically demonstrates that, in contrast with information flows, herd behavior is likely to lead to a decrease in trading volume. Although detecting herd behavior has posed a great challenge due to its empirical difficulty, this paper proposes a new methodology for detecting trading days with herding based upon the theoretical result, jump test statistic, and quantile smoothing spline. Furthermore, this paper develops a stochastic volatility model, which accounts for not only herding but news in financial markets, and considers a Markov chain Monte Carlo method as an efficient method for estimating the model. Strong evidence in favor of the model specification over the other competitive stochastic volatility models is based on empirical application with high frequency data of KOSPI. This empirical result strongly supports the intuition that volatility is closely related to herd behavior. More interesting finding is that strong persistence in volatility, which is a prevalent feature in financial markets, tends to be reduced by consideration of herding in stochastic volatility models.
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Herd behavior, News, Quantile Smoothing Spline, Stochastic Volatility Models, Markov Chain Monte Carlo(MCMC) Algorithm
