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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제4호
발행연도
2007.1
수록면
1,833 - 1,848 (16page)

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우리는 한국주식시장의 KOSPI지수를 구성하는 개별주식자료를 이용하여, 주식수익률간 상관행렬로부터 분석적으로 무작위 속성을 분해할 수 있는 RMT(random matrix theory)방법을 체계적으로 관찰하였다. 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 실제 금융시계열자료의 상관행렬 확률분포에서는 무작위 과정을 따르는 자료에서 관찰되지 않는 시간의존성을 가졌다. 둘째, 실제 금융시계열자료는 RMT방법의 무작위 상관행렬의 고유치 범위를 벗어나는 고유치가 존재하며, 이들 고유치 중에서 가장 큰 고유치는 시장지수의 속성과 높은 관련성을 가졌다. 셋째, RMT방법의 무작위 상관행렬의 범위를 벗어나는 고유치 속성을 반영한 상관행렬의 확률분포는 실제자료로부터의 상관행렬 확률분포와 매우 유사한 반면에, 범위 내에 속하는 상관행렬의 확률분포는 뚜렷한 차이를 가졌다. 이상의 관찰을 통하여, 우리는 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로의 분해가 가능하며, 기존 재무이론과의 결합 검증함으로써 금융시장의 가격결정메커니즘을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법임을 알 수 있었다.
#상관행렬분해 #요인분석 #공통요인. #Random Matrix Theory #Decomposing Cross-correlation Matrix #Random Matrix Theory #Factor Analysis #Common Factor.

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참고문헌 (22)

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