국내 채권수익률의 Chaos적 특성에 관한 연구

Abstract

본 연구는 기존의 재무이론들이 가정하고 있는 선형성과 랜덤워크 그리고 효율적 시장가설을 가정했을때의 모형들이 실제자본시장을 잘 설명해 주지 못한다는 의문에서 비롯되었다. 이를 대신할 개념으로서 비선형모형을 사용하였으며, 비선형모형 중 비선형 결정모형인 Chaos 이론을 사용하였다. Chaos모형은 보기에는 무작위하게 움직이는 것처럼 보이지만 숨은 규칙이 있으며 초기치에 민감하게 의존하는 비선형 결정모형이며, 자본시장의 수익률이 기존의 선형성이 아닌 비선형 결정모형인 Chaos를 따른다면 수익률 사이에는 장기기억이 존재하며 효율적 시장가설에서 부정하는 기술적 분석이 가능해짐을 의미한다. 본 논문은 우리나라의 채권수익률에 Chaos적 특성이 있는가를 실증분석 하였다. 분석방법으로는 R/S분석을 이용하여 랜덤워크를 따르는지에 대해서 분석했으며, 상관차원을 사용해서 우리나라 채권시장에 Chaos적 특성이 있는지를 검정하였다. 또한 Chaos적 생성과정을 갖는 시계열에서 우월한 예측력을 보이는 국지적 가중회귀법(Iocally weighted regression: LWR)과 랜덤 워크모형(RW: Random Walk model)을 사용하여 시계열을 예측하고 예측 오차를 비교하였다. 검증결과 R/S분석의 Hurst 지수는 월별 회사채 수익률 0.62가 나와서 시계열이 Chaos적 동태를 따른다는 것을 보였으나 주별 자료에 대해서는 Hurst 지수가 0.46이 나와서 Chaos적 시계열보다는 ARCH류의 시계열을 따르는 것으로 보여진다. 또한 주별 CD금리의 0.58이 나와서 약간의 Chaos적 성향을 갖지만 월별 회사채수익률에 비해서는 랜덤워크에 가까운 시계 열임을 보였다. 또한 월별 회사채 수익률의 상관차원이 3과 4 사이에서 수렴함을 보였다. 각 채권시계열중 가장 Chaos적 특성을 많이 갖고 있는 월별 회사채 수익률에 대해서 LWR과 RW의 예측오차를 비교한 결과 MSPE와 MAPE 모두 LWR이 예측오차가 더 작음을 확인하였다. 이는 자본시장이 비선형, 효율적 시장가설, 랜덤워크에 의해서 움직이지 않을 수 있다는 가능성을 보여 주며, 국내채권수익률이 결정적 비선형모형에 의해서 설명될 수도 있다는 가능성 또한 보여준다.;There are many models which are based on the efficient market hypothesis in the financial theory. Many theories against the efficient market hypothesis are the results of the efforts that want to understand the real world. Whereas there is a theory which determines asset prices on the basis of the linearity, the chaos theory which is a nonlinear determinism is an example of those efforts. After the chaos theory was developed by the natural scientists, it has been used to analyze natural and social phenomenon with a Nonlinear determinism. This paper studied empirically whether there was a chaotic behavior in the korean bond market. The method of the study is the Hurst exponent through the R/S analysis which shows whether time series data are random or not. And korean bond market is tested by using Correlation Dimension which are general methods to detect chaos. The results of the study showed the Hurst exponent of the weekly corporate bond yield was 0.46, monthly was 0.62, and the Hurst exponent of the CD market was 0.58. Thus I rejected a random walk hypothesis in the Korean bond market. Correlation dimension provide a test of nonlinearity. As the embedding dimension increases, the correlation dimension of random data increases infinitely. If the correlation dimensions of the data converse a finite number with increasing embedding dimension, then the system of the data has chaotic characteristics. We find that the correlation dimension of monthly corporate bond yield is 3.97 when embedding dimension is 20. In addition, I compared the nonlinear model (locally weighted regression model :LWR) of the corporate bond yield forecast with the Random Walk model of the corporate bond yield forecast by the forecast error. As the result of a study, the nonlinear model was better than the Random Walk model. It means that Korean bond market can be explained by deterministic nonlinear model.