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시장미시구조 잡음과 주가의 실현변동성 추정 시 최적 추출 빈도수

Title
시장미시구조 잡음과 주가의 실현변동성 추정 시 최적 추출 빈도수
Other Titles
Market microstructure noise and optimal sampling frequencies for estimation of realized variance
Authors
오로지
Issue Date
2012
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
신동완
Abstract
본 논문에서는 KOSPI 시가총액 4종목(삼성전자, 현대차, 현대모비스, POSCO)의 고빈도 거래 데이터를 바탕으로 일중 수익률의 실현변동성과 시장미시구조잡음을 연구하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, volatility signature plot을 통해 실현변동성의 편의와 일중 수익률의 1차 자기공분산을 고려한 편의 수정 실현변동성 의 편의를 확인하고 시장미시구조 잡음의 특징에 대해 연구하였다. 그 결과로, 실현변동성은 대체로 2분보다 짧은 시간간격으로 고빈도 데이터를 추출할 때, 편의를 확인 할 수 있었다. 또한, 시간단위 추출 방법(Calendar Time Sampling, CTS)으로 추출 간격을 늘여가며 실현변동성과 편의 수정 실현변동성을 구하였을 때, 편의가 더 오래 지속됨을 보였다. 더불어, 거래시간 단위 추출방법(Transaction Time Sampling, TTS)을 사용하는 경우보다, CTS를 사용하는 경우 잡음의 시간의존성이 더 큰 특징을 갖는다. 따라서 TTS이 편의기준에서 더 나은 추출 방법임을 나타냈다. 둘째, 잡음 대 신호비(Noise-to-Signal Ratio, NSR) 이론을 이용하여, 평균제곱오차(Mean Square, Error, MSE) 기준의 실현변동성과 편의수정 실현변동성의 최적 추출 빈도수를 추정하였다. 그 결과, 4종목 모두에 대해 실현변동성의 최적 추출 빈도수는 하루당 200개정도이며 약 2분 간격 추출에 대응한다. 하지만, 편의 수정 실현변동성의 경우에는 대체로 하루당 5000개이며 이는 약 6초 간격에 대응하여 실현변동성보다 짧은 간격의 추출 빈도수임을 확인하였다. 또한, 편의 수정 실현변동성의 경우 추출 간격이 길수록 1분 단위 이내의 고빈도 추출을 할 때보다 가 급격히 증가하여 오히려 추출 빈도수가 낮을수록 문제를 야기하는 것을 확인 할 수 있었다. 반면에 실현변동성의 경우 1분이내의 고빈도 추출을 할 때 가 높은 수준을 보여 편의 수정 실현변동성과 상반되는 결과를 나타냈다.;We have studied the realized variance(RV) of intra-day returns and market microstructure noise based on high-frequency stock transaction data for the four largest companies in terms of market capitalization in KOSPI. First, non-negligible biases are verified for the RV and for the bias-corrected realized variance(RVAC1) which is constructed by adjusting RV for the first order autocorrelation in intra-day returns. Bias is more obvious for the RV and the RVAC1 when intra-day returns are sampled more frequently than every 2 minutes. Transaction Time Sampling(TTS) is shown to be better than Calendar Time Sampling(CTS) in terms of biases of the RV and the RVAC1 for the 4 companies. Futhermore, the analysis reveals that market microstructure noise is time-dependent. Second, by using the Noise-to-Signal Ratio(NSR), we estimate sampling frequencies which are optimal in terms of the Mean Square Errors(MSE) of the RV and the RVAC1. The optimal sampling frequencies are around 200 for RV and is around 5000 for the RVAC1 for all the four stock prices. For the 6 hour transaction period of the Korean stock trading, these correspond to about 2 minutes and 6 seconds. Also, in case of the RVAC1, higher-frequency sampling gives better estimation because higher sampling frequency tends to produce smaller MSE. On the other hand, in case of the RV, moderate and lower-frequency sampling is better in terms of MSE.
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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