극단적 수익률과 거래량 간 상관관계 감소
EVT와 굼벨 코퓰러를 활용한 극단값 분석
시장 참여자의 오해석이 극단적 변동성을 유발
기존 과잉 반응 모델과 상반된 결과 도출
특정 주가 변동 폭에서 거래량 예측 어려움
Opinion
이 연구는 주식 시장의 극단적 상황에서 수익률과 거래량 간의 관계가 기존 이론과 다르게 작동함을 실증적으로 보여준다. 일반적으로 가격 변동이 크면 거래량도 증가한다는 믿음이 있지만, 극단적 이벤트에서는 두 변수 간의 연관성이 약화된다. 이는 시장 참여자들이 특정 거래를 정보 기반으로 오해하여 과잉 반응하는 경향과 관련이 있으며, 결국 거래량과 관계없이 주가 폭락이 발생할 수 있음을 시사한다. 기존의 과잉 반응 모델이 아니라 시장 오해석 모델이 이러한 현상을 더 잘 설명할 수 있음을 보여준다.
Core Sell Point
극단적 시장 상황에서는 수익률과 거래량 간의 상관관계가 약화되며, 이는 시장 참여자의 오해석이 주가 급변의 주요 요인임을 시사한다.
"Tail Relation between Return and Volume in the US Stock Market: An Analysis Based on Extreme Value Theory"
이 논문은 1950년부터 2015년까지 S&P 500 지수의 일별 데이터를 사용하여 미국 주식 시장의 호황과 불황과 관련된 통계적 분포 꼬리 부분에서 수익률과 거래량 간의 관계를 조사한다. 극단값 이론(초과 임계값 방법)을 사용하여 두 변수 간의 극단적 의존성을 연구한다. 분석 결과, 수익률과 거래량 간의 극단적 상관관계는 왼쪽 및 오른쪽 분포 꼬리 모두에서 더 큰 사건을 고려할수록 감소한다는 것을 보여준다. 경제적 관점에서, 이 논문은 극단적 사건 동안 시장 참여자 활동에 대한 더 나은 이해에 기여한다. 실증적 결과는 시장 참여자의 거래 오해석을 기반으로 한 극단적인 가격 움직임에 대한 Gennotte 및 Leland (1990)의 경제적 설명과 일치한다.
주요 내용:
극단값 이론 (Extreme Value Theory, EVT): 금융 시장의 극단적 현상을 분석하는 데 적합한 통계적 도구로 활용
초과 임계값 방법 (Peaks-Over-Threshold Method): 주어진 임계값보다 높거나 낮은 수익률과 거래량을 극단값으로 선택
굼벨 코퓰러 (Gumbel Copula): 극단값 간의 의존성을 모델링하는 데 사용
미국 S&P 500 지수 분석: 1950년부터 2015년까지의 일별 데이터를 사용하여 수익률과 거래량 간의 관계 분석
주요 결과:
1. 극단적인 사건을 고려할수록 상관관계 감소:
분포의 꼬리 부분 (즉, 매우 크거나 매우 작은 수익률)로 갈수록, 수익률과 거래량 간의 상관관계는 점차 감소하는 경향을 보인다. 이는 극단적인 시장 상황에서는 일반적인 상황과는 다른 메커니즘이 작용할 수 있음을 시사한다.
이는 통상적으로 알려진 사실, 즉 가격 변화의 절대값과 거래량 간에는 양의 상관관계가 있다는 일반적인 믿음과는 상반되는 결과이다.
2. 굼벨 코퓰러를 사용한 극단값 의존성 모델링:
굼벨 코퓰러는 극단값 간의 의존성을 모델링하는 데 사용되었으며, 이는 특정 변수가 극단적인 값을 가질 때 다른 변수가 극단적인 값을 가질 확률을 나타낸다.
이러한 모델링을 통해 분석한 결과, 앞서 언급한 수익률과 거래량 간의 상관관계 감소 경향이 더욱 명확하게 드러났다.
3. 경제적 함의:
극단적인 사건 발생 시, 시장 참여자 간의 '오해석'이 발생할 수 있다. 예를 들어, 특정 거래를 정보에 근거한 거래로 오해하여 과잉 반응하거나, 특정 뉴스에 대한 해석 차이로 인해 매수 또는 매도세가 한쪽으로 쏠릴 수 있다.
이러한 오해석은 거래량과 관계없이 주가 폭락을 유발할 수 있다. 즉, 거래량이 많든 적든 주가 폭락은 발생할 수 있으며, 이는 붕괴 직전의 시장 상황을 설명하는 데 중요한 요소이다.
연구 결과는 기존의 과잉 반응 모델과 일치하지 않는다. 이는 시장 참여자 간의 오해석 모델이 실제 시장 상황을 더 잘 반영할 수 있음을 시사한다.
4. 꼬리 부분에서 낮은 상관관계:
수익률 분포의 양쪽 꼬리 부분에서 수익률과 거래량 간의 상관관계는 매우 낮은 것으로 확인되었다. 이는 시장 붕괴 시 특정 거래량 수준을 예상하기 어렵다는 것을 의미한다. 즉, 특정 주가 변동 폭이 주어졌을 때 거래량이 많을지 적을지 예측하기 어렵다는 것이다.
이는 극단적 사건이 낮은 거래량 또는 높은 거래량과 관련될 수 있음을 시사하는 Gennotte 및 Leland (1990) 모델과 일치한다.
결론적으로, 이 연구는 S&P 500 지수의 극단적인 가격 변동 시, 수익률과 거래량 간의 관계가 감소한다는 사실을 밝혀냈다. 이러한 결과는 극단적 사건 동안 시장 참여자 간의 오해석이 발생할 수 있으며, 이는 거래량과 관계없이 주가 폭락을 유발할 수 있다는 점을 시사한다. 이는 꼬리 부분에서의 낮은 상관관계와 관련하여 주식 시장 모델에 대한 새로운 시각을 제공하며, 투자 전략 및 리스크 관리에도 시사하는 바가 있다.
