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동 연구는 우리나라 KOSPI와 KOSDAQ에서의 일별 수익률과 거래 변화량 정보를 이용하여두 시장 간의 정보효율성에 대한 상호 인과관계를 여부를 분석하였다. 연구 기간으로는 2000년1월 4일부터 2017년 12월 28일까지이며, 총 4,446개의 KOSPI 및 KOSDAQ 일별 종가 자료와거래량 자료를 사용하였다. 연구 방법으로는 VAR모형에 기초한 그랜저(Granger) 인과관계 분석을 이용하였으며 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, KOSPI와 KOSDAQ의 수익률과 거래 변화량에 대한 분석을 위한 수준 변수와 차분 변수는 모두 안정적인 자료였으나, 상대적으로 차분 변수의 데이터가 보다 더 안정적인 자료로 나타나 차분변수를 활용하여 분석하였다. 둘째, KOSPI와 KOSDAQ의 각 변수 간에는 귀무가설이 통계적 유의한 수준에서 기각되었으며, 두 시장의 각 변수 간에는 장기적인 균형 관계가 존재함이 확인되었다. 셋째, VAR모형에 기초한 그랜저(Granger) 인과관계 분석결과, 두 시장의 수익률 간에는 상호영향을 미치는 피드백적인 영향이 있는 것으로 나타났으며, 그 영향의 크기는 KOSDAQ 수익률이 KOSPI 수익률에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났다. 넷째, 충격 반응에 대한 분석 결과에서는 KOSPI 수익률은 KOSDAQ 수익률에는 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나, KOSDAQ 수익률은 KOSPI 수익률과 자기 자신 모두에게 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과로 KOSPI와 KOSDAQ의 변동성은 KOSPI와 KOSDQ 두 시장 간에는 상호 영향을 미치는 피드백 적 영향을 미치고 있으며, 그 영향의 정도는 KOSPI가 KOSDAQ에 미치는 영향력이 상대적으로 더 큰 것을 확인할 수 있었다.
This paper studied the inter-relationship and market efficiency between KOSPI and KOSDAQmarket. The whole sample period is covered from January 4, 2000 to December 28, 2017. Weused the daily closing price data and trading volume of KOSDAQ and KOSPI. For these purposewe introduced Granger causality test based vector auto regressive analysis and the major empiricalresults are as follows;First, according to the unit root test, we find that the level variable and the log differencevariables are stationary with a statistically significant level. Second, we also find that there is a co-integration relationship between the level variables ofKOSPI and the KOSDAQ markets. Third, based on the Granger causality test, there is a feedback information transmissionbetween the returns of KOSDAQ and KOSPI but the impact of KOSPI is more dominant. Fourth, according to the impulse response analysis based on the vector auto regressive model,there is a similar relationship between the KOSPI and KOSDAQ returns. From these empirical results we infer that KOSPI is more efficient market than KOSDAQ andwe hope these results to helpful for the two market participants to make a investment decision andrisk management etc.
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KOSPI, KOSDAQ, Returns, Trading Volume, Vector error correction model, Granger causality
