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논문 기본 정보
- 자료유형
- 연구보고서
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 1 - 66 (66page)
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본 연구에서는 선물시장에서의 일일 거래행위에 대한 예측력을 분석하여 선물시장 거래자들의 행위 패턴이 일정한가 여부를 판단하였다. 각 연도(year)별, 계약 월(contract)별, 가격 방향별로 거래행위를 예측하였고, 일일 거래행위가 특정 연도와 계약월, 가격 방향별로 차이가 있는 여부도 통계적으로 검증하였다.
1) 베이스(Bayes) 판별분석결과
모수 Bayes 판별분류법칙에 의한 결과는, 1982년 이후 2000년까지 총 5,543일의 실제가격이 하락한 경우 4,917일을 가격 하락으로 예측하여 88.7%의 정확한 예측력을 보였다. 가격이 상승한 경우에는 총 5,291일의 실제 가격 상승에 4,613일을 가격 상승으로 예측하여 87.2%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 183일의 실제 가격 불변에 대하여 8일만을 가격이 불변할 것으로 예측하여 4.4%의 예측력을 보였다. 또한, 2010년 이후 2016년까지 모수 Bayes 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 2,328일의 실제가격 하락시 2,026일을 가격 하락으로 예측하여 87.0%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 2,117일의 실제가격 상승에 1,853일을 가격 상승으로 예측하여 87.5%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 40일의 실제 가격 불변에 대하여 19일이 가격이 불변할 것으로 예측하여 47.5%의 예측력을 보였다.
2) 비모수(Nonparametric) 판별분석결과
1982년 이후 2000년까지 비모수 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 5,543일의 실제가격 하락시 4,836일을 가격 하락으로 예측하여 87.2%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 5,291일의 실제 가격 상승에 4,599일을 가격 상승으로 예측하여 86.9%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 183일의 실제가격 불변에 대하여 단 한건도 예측을 정확히 하지 못하여 0%의 예측력을 보였다. 2010년 이후 2016년까지 비모수 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 2,328일의 실제가격 하락시 2,065일을 가격 하락으로 예측하여 88.7%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 2,117일의 실제 가격 상승에 1,780일을 가격 상승으로 예측하여 84.0%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 40일의 실제 가격불변에 대하여 5일이 가격이 불변할 것으로 예측하여 12.5%의 예측력을 보였다.
3) 통계적 검정결과
모수분석결과에 대한 통계적 검정결과 분석기간에 관계없이 가격 하락의 경우 95% 신뢰구간에서 연도별로 차이가 있으며, 계약월별로는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 가격이 상승한 경우는 연도별로 차이가 없으며, 계약월별로는 1982∼2000년 기간 동안에는 차이가 있었으나 2010∼2016년 기간 동안에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 비모수 분석결과에서는 분석기간에 관계없이 가격이 하락한 경우 95% 신뢰구간에서 계약월과 연도별로 차이가 없는 것으로 나타났다. 가격 상승 시에는 연도별로는 차이가 없으며, 계약월별로는 1982∼2000년 기간 동안에는 차이가 있었으나, 2000∼2016년 기간 동안에는 차이가 없는 것으로 분석되었다.
결론적으로 본 연구의 결과는 캐놀라 선물시장에서 가격이 하락할 경우와 상승할 경우 거래행위에서 일정한 구조가 존재함을 보여주고 있다. 즉, 캐놀라 선물시장의 경우 시장이 비효율적이며 따라서 과거 데이터를 이용한 예측이 가능할 수 있음을 나타낸다. 선물시장에서의 가격 변동은 시장참여자들의 행위의 결과이고 이러한 행위는 어느 정도 예측가능하다는 점을 어느 정도 증명하고 있다. 변수간 인과관계와 타 품목에 대한 추가적인 연구가 필요하지만, 효율적인 예측도구로서 가격데이터 시스템에 일정 구조가 존재하고, 시장참여자들의 거래행위가 반복될 때 기술적 분석이 가능하다는 점을 강조하고자 한다.
1) 베이스(Bayes) 판별분석결과
모수 Bayes 판별분류법칙에 의한 결과는, 1982년 이후 2000년까지 총 5,543일의 실제가격이 하락한 경우 4,917일을 가격 하락으로 예측하여 88.7%의 정확한 예측력을 보였다. 가격이 상승한 경우에는 총 5,291일의 실제 가격 상승에 4,613일을 가격 상승으로 예측하여 87.2%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 183일의 실제 가격 불변에 대하여 8일만을 가격이 불변할 것으로 예측하여 4.4%의 예측력을 보였다. 또한, 2010년 이후 2016년까지 모수 Bayes 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 2,328일의 실제가격 하락시 2,026일을 가격 하락으로 예측하여 87.0%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 2,117일의 실제가격 상승에 1,853일을 가격 상승으로 예측하여 87.5%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 40일의 실제 가격 불변에 대하여 19일이 가격이 불변할 것으로 예측하여 47.5%의 예측력을 보였다.
2) 비모수(Nonparametric) 판별분석결과
1982년 이후 2000년까지 비모수 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 5,543일의 실제가격 하락시 4,836일을 가격 하락으로 예측하여 87.2%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 5,291일의 실제 가격 상승에 4,599일을 가격 상승으로 예측하여 86.9%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 183일의 실제가격 불변에 대하여 단 한건도 예측을 정확히 하지 못하여 0%의 예측력을 보였다. 2010년 이후 2016년까지 비모수 판별분류법칙에 의한 결과는, 총 2,328일의 실제가격 하락시 2,065일을 가격 하락으로 예측하여 88.7%의 정확한 예측력을 보였다. 가격 상승시에는 총 2,117일의 실제 가격 상승에 1,780일을 가격 상승으로 예측하여 84.0%의 정확한 예측을 보였다. 가격 불변시에는 총 40일의 실제 가격불변에 대하여 5일이 가격이 불변할 것으로 예측하여 12.5%의 예측력을 보였다.
3) 통계적 검정결과
모수분석결과에 대한 통계적 검정결과 분석기간에 관계없이 가격 하락의 경우 95% 신뢰구간에서 연도별로 차이가 있으며, 계약월별로는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 가격이 상승한 경우는 연도별로 차이가 없으며, 계약월별로는 1982∼2000년 기간 동안에는 차이가 있었으나 2010∼2016년 기간 동안에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 비모수 분석결과에서는 분석기간에 관계없이 가격이 하락한 경우 95% 신뢰구간에서 계약월과 연도별로 차이가 없는 것으로 나타났다. 가격 상승 시에는 연도별로는 차이가 없으며, 계약월별로는 1982∼2000년 기간 동안에는 차이가 있었으나, 2000∼2016년 기간 동안에는 차이가 없는 것으로 분석되었다.
결론적으로 본 연구의 결과는 캐놀라 선물시장에서 가격이 하락할 경우와 상승할 경우 거래행위에서 일정한 구조가 존재함을 보여주고 있다. 즉, 캐놀라 선물시장의 경우 시장이 비효율적이며 따라서 과거 데이터를 이용한 예측이 가능할 수 있음을 나타낸다. 선물시장에서의 가격 변동은 시장참여자들의 행위의 결과이고 이러한 행위는 어느 정도 예측가능하다는 점을 어느 정도 증명하고 있다. 변수간 인과관계와 타 품목에 대한 추가적인 연구가 필요하지만, 효율적인 예측도구로서 가격데이터 시스템에 일정 구조가 존재하고, 시장참여자들의 거래행위가 반복될 때 기술적 분석이 가능하다는 점을 강조하고자 한다.
목차
[표지]
[머리말]
[연구요약]
1) 베이스(Bayes) 판별분석결과
2) 비모수(Nonparametric) 판별분석결과
3) 통계적 검정결과
[차례]
표차례
그림차례
[제1장 서론]
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
3. 연구방법 및 범위
[제2장 선물시장 효율성 연구 방법론]
제1절 선행연구 검토 및 연구결과
제2절 연구방법 및 데이터 실증분석 과정
[제3장 선물시장 효율성 데이터 분석결과]
제1절 모수(Parametric) 분석결과
제2절 비모수(Non-Parametric) 분석결과
제3절 선물시장 효율성에 대한 가설검정과 해석
[제4장 연구결과의 요약 및 결론]
1. 연구결과의 요약
2. 결론
[참고문헌]
[Abstract]
참고문헌 (0)
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