제목: 외환시장의 변동성과 거래량의 관계 분석: 충격정보 확률변동성 모형 이용
저자: 박범조

<요 약>

 충격정보가 자산시장의 변동성과 거래량의 관계에 미치는 영향이 일반정보와 다르
다는 수정된 혼합분포가설(MDH)(박범조, 2007)에 기초하여 본 연구는 충격정보의 유
입에 따라 변동성의 상태(states)가 변함으로써 발생되는 두 변수의 비선형적 관계를
동태적으로 고려하기 위한 충격정보 확률변동성(surprising-information-stochastic
volatility: SISV) 모형을 새롭게 제안하였다. 이 모형을 추정하기 위해 효율적인 베이
지언 추정법인 마코프 체인 몬테칼로(MCMC) 알고리즘을 적용하고 고빈도 원/달러 환
율 자료와 일별 거래량 자료를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 거래량 변수만을 포
함한 단변량 확률변동성 모형을 이용한 분석결과에 의하면 GARCH 유형의 모형을 이
용한 일반적 연구결과와 다르게 변동성과 거래량이 통계적으로 유의한 관계를 갖지 않
았다. 하지만 충격정보를 고려할 경우 유의한 관계를 가지게 되며 변동성의 지속성도
현격히 감소하였다. 한편 동시편의(simultaneity bias) 문제 없이 두 변수의 관계를 동
태적으로 분석할 수 있는 이변량 SISV 모형에서도 유사한 결과를 보여줄 뿐만 아니라
충격정보가 유입되는 경우 수익률의 변동성은 통계적으로 유의하게 증가되지만 거래
량의 변동성은 유의하게 변화되지 않는다는 흥미로운 사실을 보여주었다. 이런 실증분
석 결과들은 수정된 혼합분포가설과 일치하며 변동성 모형에 충격정보를 고려하지 않
는 경우 심각한 모형설정 오류가 발생할 수 있음을 암시한다.