KOSPI200왜도지수 : CBOE SKEW, VIX, S&P500사이의 선후행성

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dc.contributor.advisor구형건-
dc.contributor.author김현-
dc.date.accessioned2019-10-21T07:19:33Z-
dc.date.available2019-10-21T07:19:33Z-
dc.date.issued2013-02-
dc.identifier.other14141-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/18162-
dc.description학위논문(석사)아주대학교 일반대학원 :금융공학과,2013. 2-
dc.description.abstract2011년 2월 CBOE는 주식시장의 급락을 예측하고자하는 SKEW 지수를 공식적으로 발표하여 현재 사용되고 있는 중이다. 본 연구에서는 CBOE SKEW 지수 산출의 방식과 KOSPI200지수 옵션시장의 시계열 자료를 이용하여 국내 왜도지수를 산출하였다. 산출된 국내 왜도지수는 그랜저 인과관계분석을 통해 급락기간으로 구분된 금융위기기간과 재정위기기간을 포함한 표본구간에서 CBOE SKEW index사이의 선후행성 관계를 검정하였다. 이밖에도, 주가지수인 KOSPI200과 S&P500, 변동성지수인 VKOSPI와 VIX사이의 선후행성과 한국과 미국시장 사이의 주가지수와 왜도지수, 변동성지수와 왜도지수들 사이의 선후행성도 검증하였다. 왜도지수를 제외한 다른 변수들 간의 선후행성 관계는 급락기간이라 할 수 있는 금융위기 기간과 재정위기간과 비 급락기간들 사이에서 차이가 없었으나, 왜도지수의 경우 급락기간 중 하나인 금융위기 기간에서 우리나라의 왜도지수가 CBOE SKEW 지수와 S&P500수익률 그리고 VIX를 선도하는 것으로 나타났고 이는 금융위기 전 기간과 재정위기 기간에서의 선후행성 관계와 반대되는 결과를 보여 주었다.-
dc.description.tableofcontentsⅠ.서론 4 Ⅱ. SKEW INDEX와 연구모형 8 1. SKEW INDEX의 이론적 배경 8 2. CBOE SKEW INDEX의 도출과정 11 3. 연구모형 14 Ⅲ. 데이터 및 기초통계 분석 16 1. 시차조절 및 Chow break point test를 통한 구간 설정 17 2. 기간별 기초 통계량 및 단위근 검정 20 Ⅳ. 실증분석의 결과 21 Ⅴ. 결론 24 Ⅵ. 참고문헌 34-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.titleKOSPI200왜도지수 : CBOE SKEW, VIX, S&P500사이의 선후행성-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 금융공학과-
dc.date.awarded2013. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId570754-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000014141-
dc.subject.keywordSKEW-
dc.subject.keyword선후행성-
dc.subject.keyword그랜저 인과성 분석-
Appears in Collections:
Graduate School of Ajou University > Department of Financial Engineering > 3. Theses(Master)
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