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MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 분석
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MST기법을 활용한 주식시장 상관성구조와 체계적 위험 분석.hwp
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자료설명
MST기법을 활용한 주식시장 상관성 구조와 체계적인 위험을 분석한 리포트입니다. 다양한 표와 그림이 독자의 이해를 높인 글입니다.
upMST기법을활용한주식시장상관성구조와체계적위험분석
upMST기법을활용한주식시장상관성구조와체계적위험분석
목차/차례
- 1. 서론
- 2. MST방법의 이해
- (1) 상관성과 거리
- (2) Ultrametric space
- 3. MST의 유용성
- 4. 실증분석 : 국내 주식자료
- (1) 상관계수행렬
- (2) MST 도출
- (3) 상관성 구조에 대한 평가 : 시간에 걸친 MST구조의 변화
- 5. 결론
- <참고문헌>
본문/내용
앞서 그림에서와 마찬가지로, 상관계수의 평균치는 97년에 0.388로 가장 크며, 98년에도 0.325로 상당히 크게 나타났다. 이와 같이, 주식시장의 상관성 구조가 시간에 걸쳐 변하고 있으므로 기존 포트폴리오 이론과 같은 정태적인 방식으로 리스크를 정확히 평가하는 것은 어렵다고 판단된다.
(1) 상관계수행렬
전체 표본기간에 대해 각 포트폴리오에서 주식수익률을 이용하여 상관계수행렬을 산출하고, 기간별 상관성 구조의 변화를 파악하기 위해 연도별 상관계수행렬을 산출하였다. 시장의 체계적 위험의 크기를 파악하기 위해 상관계수행렬로부터 얻어지는 최대 고유근(eigenvalue)을 산출하여 보았다. 최대 고유근이 커질수록 해당 시점에서 체계적 위험이 증가하며 이 기간에 시장의 상관성도 높아질 것으로 기대된다.
포트폴리오 A(144개 종목으로 구성된 포트폴리오), 포트폴리오 B(3업종 포트폴리오), 포트폴리오 C(무작위로 추출한 50개 주식포트폴리오)로부터 산출한 상관계수행렬에서 계산된 최대 고유근은 다음과 같다.
[표 6] 최대 고유근의 연도별 변화
95969798992000200120022003포트폴리오 A최대 고유근34.1931.258.5449.8241.2145.7544.9…
(1) 상관계수행렬
전체 표본기간에 대해 각 포트폴리오에서 주식수익률을 이용하여 상관계수행렬을 산출하고, 기간별 상관성 구조의 변화를 파악하기 위해 연도별 상관계수행렬을 산출하였다. 시장의 체계적 위험의 크기를 파악하기 위해 상관계수행렬로부터 얻어지는 최대 고유근(eigenvalue)을 산출하여 보았다. 최대 고유근이 커질수록 해당 시점에서 체계적 위험이 증가하며 이 기간에 시장의 상관성도 높아질 것으로 기대된다.
포트폴리오 A(144개 종목으로 구성된 포트폴리오), 포트폴리오 B(3업종 포트폴리오), 포트폴리오 C(무작위로 추출한 50개 주식포트폴리오)로부터 산출한 상관계수행렬에서 계산된 최대 고유근은 다음과 같다.
[표 6] 최대 고유근의 연도별 변화
95969798992000200120022003포트폴리오 A최대 고유근34.1931.258.5449.8241.2145.7544.9…
참고문헌
김동희, 정하웅, “Density matrix approach to stock price fluctuations,` SERI 복잡계경제 연구포럼 발표자료, Dept. of Physics, KAIST, 2004.
엄철준, 김승환, “효율적 포트폴리오와 주식간 연결구조에 관한 연구,” SERI 복잡계경제 연구포럼 발표자료, Dept. of Physics, POSTECH, 2004.
Bonanno, Caldarelli, Lillo, Mantegna, `Topology of correlation based minimal spanning trees in real and model markets,` 2003.
Boyer, Gibson, Loretan, `Pitfalls in tests for changes in correlations,` FRB Discussion paper 597, 1999.
Dietsch, Petey, `Should SME exposures be treated as retail or corporate exposures? A comparative analysis of default probabilites and asset correlation in French and German SMEs,` J. of Banking & Finance 28, 2004, p.773~788.
Embrechts, McNeil, Strumann, `Correlation : Pitfalls and Alternatives,` Working paper, 1999.
Jae Dong Noh,“Model for correlations in stock markets,` Physical Review E 61, 2000.
Longin, Solnik, `Extreme correlation of international equity markets,` J. of Finance 56, 2001, p.649-676.
Loretan, English, `Evaluating `correlation breakdown` during periods of market volatility,` FRB Discussion paper 658, 2000.
Mantegna, 『An Introduction to econphysics : correlations and complexity in finance』, Cambridge univ. press, 2000.
Mantegna, `Hierarchical structure in financial markets,` The European Physical Journal B, vol.1, 1999, p.193-197.
Mantegna, “Information and hierarchical structure in financial markets,` Computer Physics Communications 121-122, 1999, p.153-156.
Micciche, Bonanno, Lillo, Mantegna, `Degree stability of a minimum spanning tree of price return and volatility,` Physica A, 324, 2003, p.66-73.
Plerou, Gopikrishnan, Rosenow, Amaral, Guhr, Stanley, `Random matrix approach to cross correlations in financial data,` Physical Review E. 65, 2002.
엄철준, 김승환, “효율적 포트폴리오와 주식간 연결구조에 관한 연구,” SERI 복잡계경제 연구포럼 발표자료, Dept. of Physics, POSTECH, 2004.
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Boyer, Gibson, Loretan, `Pitfalls in tests for changes in correlations,` FRB Discussion paper 597, 1999.
Dietsch, Petey, `Should SME exposures be treated as retail or corporate exposures? A comparative analysis of default probabilites and asset correlation in French and German SMEs,` J. of Banking & Finance 28, 2004, p.773~788.
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Plerou, Gopikrishnan, Rosenow, Amaral, Guhr, Stanley, `Random matrix approach to cross correlations in financial data,` Physical Review E. 65, 2002.
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I D : ghhh***** Date : 2011-03-20 FileNo : 16133052 |
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