2.1. 투자주체별 순매수금액이 주가수익률의 변동성에 미치는 영향
<표 4-12>는 앞의 식 (3-12)와 (3-13)를 이용하여 투자주체별 일별, 주별 그리 고 월별 순매수금액이 주가지수 수익률의 변동성에 미치는 영향을 분석한 결과 이다.
<
표 4-12> 투자주체별 순매수금액을 이용한 변동성분석 (평균방정식) (분산방정식)
파라미터 일 별 주 별 월 별
계 수 계 수 계 수
평균방정식
0.0006** 0.0010 0.027*
-7.98E-09 1.21E-08 -5.23E-08**
-6.41E-09 1.55E-08 -4.86E-08**
-6.26E-09 1.58E08 -4.65E-08**
분산방정식
1.99E-05*** -2.20E-24 -3.87E-24
0.7707*** -2.12E-24 -3.83E-24
0.1185*** -2.16E-24 -3.97E-24
(5) 12975.71*** 0.2097 29.2156***
(12) 4.36 11.99 14.843
(12) 8.4834 7.2355 6.4265
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
분석결과를 보면 일별 분석에서 주가지수 수익률은 0.0006의 값으로 5% 수준 에서 유의하게 나타났으며 개인투자자는 -7.98E-09, 외국인투자자는 -6.19E-09, 기관투자자는 -6.26E-09로 유의하지 않은 결과를 나타내고 있다. 분산계수는 각 각 0.7707, 0.1185로 1% 수준에서 유의한 결과를 보여주고 있다. 한편, 비부조건 ( , ≥ , 이고 , )을 만족하고 있으므로 사용한 식들이 타 당한 것으로 판단할 수 있다.
주별 분석에서는 모든 변수에서 유의하지 않게 나타나고 있는 것이 큰 특징이 라 할 수 있다. 월별 분석에서는 주가지수 수익률만이 양(+)의 값을 나타난 반면, 모든 투자주체에서 음(-)의 값으로 유의하게 나타나고 있다.
변동성분석결과 나타난 가장 큰 특징은 일별 순매수금액은 유의하게 나타나지 만 주별 및 월별 순매수금액은 모든 투자주체들에서 유의하지 않게 나타나고 있 다.
한편, 변동성 지속여부에 대한 검정에서는 분산계수가 일별 분석에서는 0.8892 로 나타나 변동성이 미래에도 지속적임을 알 수 있지만 주별 및 월별 분석에서 는 그 값이 극히 미미하여 변동성에 별다른 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.
2.2. 개인투자자의 일별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-13>은 식 (3-14)와 (3-23)을 이용하여 개인투자자의 일별 주가지수 수 익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 분석결과를 보면 일별 거래금액 은 0.0169로 1% 수준에서 유의하게 나타났으며, 주가지수 수익률과 일별 순매수 금액은 10% 수준에서 유의하게 나타난 반면, 일별 거래량은 유의하지 않은 결과 를 나타내고 있다.
분산계수는 각각 0.1903, 0.7173으로 1% 수준에서 유의한 결과를 보여주고 있 다. 한편, 비부조건( , ≥ , 이고 , )을 만족하고 있으므로 사용한 식들이 타당한 것으로 판단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 일 별 분석은 분산계수가 0.9076으로 나타나 변동성이 미래에도 지속적임을 알 수 있다.
<표 4-13> 개인투자자의 일별 변동성분석 (평균방정식)
(분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0006*
-2.45E-09*
-0.0033
0.0169***
분산방정식
2.15E-05***
0.1903***
0.7173***
1.34E-12
-1.48E-06
-3.12E-06
(5) 451179.91***
(12) 6.2810
(12) 11.793
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
2.3. 개인투자자의 주별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-14>는 앞의 식 (3-15)와 (3-24)를 이용하여 개인투자자의 주별 주가지 수 수익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 분석결과를 보면 순매수금 액은 -5.36E-09, 거래량은 -0.037로 각각 1% 수준에서 유의하게 음(-)의 값으로 나타났으며, 일별 거래금액은 0.0387로 1% 수준에서 유의하게 양(+)의 값으로 나 타났다.
분산계수는 각각 0.3756, 0.4998로 1% 수준에서 유의한 결과를 보여주고 있다.
한편, 비부조건( , ≥ , 이고 , )을 만족하고 있으므로 사 용한 식들이 타당한 것으로 판단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 분산 계수가 0.8754로 나타나 변동성이 미래에도 지속적임을 알 수 있다.
<표 4-14> 개인투자자의 주별 변동성분석 (평균방정식)
(분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0025
-5.36E-09***
-0.0370***
0.0387***
분산방정식
0.0001***
0.3756***
0.4998***
-7.03E-13
-6.17E-06
3.92E-06
(5) 298525.0***
(12) 12.010
(12) 9.1609
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
2.4. 개인투자자의 월별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-15>는 앞의 식 (3-16)과 (3-25)를 이용하여 개인투자자의 월별 주가지
수 수익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 분석결과를 보면 거래금액 은 -0.1197로 1% 수준에서 유의하게 나타났으며 순매수금액과 거래량은 각각 5.91E-09, 0.0359로 5%, 10% 수준에서 유의하게 나타났다.
분산계수는 각각 0.1359, 0.0049로 유의하지 않은 결과를 보여주고 있다. 한편, 비부조건( , ≥ , 이고 , )을 만족하고 있으므로 사용한 식 들이 타당한 것으로 판단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 분산계수가 0.1408로 나타나 변동성이 미래에 지속적이지 않음을 알 수 있다.
<표 4-15> 개인투자자의 월별 변동성분석 (평균방정식)
(분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0037
5.91E-09**
0.0359*
-0.1197***
분산방정식
0.0026
0.1359
0.0049
2.10E-10
0.0112*
-0.0081
(5) 113.594***
(12) 16.642
(12) 3.7654
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
2.5. 외국인투자자의 일별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-16>은 앞의 식 (3-17)과 (3-26)을 이용하여 외국인투자자의 일별 주가 지수 수익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다. 분석결과를 보면 순매수 금액은 -8.19E-10로 유의하지 않게 나타났으며, 거래량과 거래금액은 1% 수준에 서 각각 -0.3566과 0.3071로 유의하게 양(+)의 값으로 나타났다.
<표 4-16> 외국인투자자의 일별 변동성분석 (평균방정식)
(분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0059
-8.19E-10
-0.3566***
0.3701***
분산방정식
0.0026***
0.0199**
-0.1016
1.83E-11
0.0001
-0.0001
(5) 11.0183**
(12) 14.288
(12) 9.0705
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
분산계수는 각각 0.0199, -0.1016으로 나타났다. 한편, 비부조건( , ≥ ,
이고 , )을 만족하고 있으므로 사용한 식들이 타당한 것으로 판 단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 분산계수가 0.0978로 나타나 변동 성이 미래에 지속적이지 않음을 알 수 있다.
2.6. 외국인투자자의 주별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-17>은 앞의 식 (3-18)과 (3-27)를 이용하여 외국인투자자의 주별 주가 지수 수익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다.
<표 4-17> 외국인투자자의 주별 변동성분석
(
평균방정식) (분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0012
2.67E-09
-0.0405**
0.0382**
분산방정식
9.47E-05
0.2073**
0.7056
2.66E-26
-1.25E-56
-1.35E-56
(5) 222.0282**
(12) 13.982
(12) 7.3205
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
분석결과를 보면 거래량은 -0.0405로 음(-)의 값으로 나타난 반면, 거래금액은
분석결과를 보면 거래량은 1% 유의수준에서 -0.3572로 음(-)의 값으로, 거래금
분석결과를 보면 모든 변수에서 유의하지 않은 결과를 나타내고 있다. 분산계 수는 각각 0.0904, 0.9006으로 나타났다. 한편, 비부조건( , ≥ , 이고
, )을 만족하고 있으므로 사용한 식들이 타당한 것으로 판단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 분산계수가 0.9991로 나타나 변동성이 미래 에도 지속적임을 알 수 있다.
2.9. 기관투자자의 주별 거래행태가 주가수익률 및 변동성에 미치는 영향
<표 4-20>은 앞의 식 (3-21)과 (3-30)을 이용하여 기관투자자의 주별 주가지 수 수익률과 변동성을 분석한 결과를 나타낸 것이다.
<표 4-20> 기관투자자의 주별 변동성분석 (평균방정식)
(분산방정식)
파라미터 계 수
평균방정식
0.0025
1.17E-09
-0.0421**
0.0406**
분산방정식
0.0001
0.2541***
0.6551*
-1.86E-25
2.08E-20
5.76E-55
(5) 637.729***
(12) 14.198
(12) 8.3607
주 : 1) (5) : 귀무가설( )에 대한 우도비 검정을 나타냄
2) (12), (12) : 각각 오차항 및 오차제곱에 대한 시차 12에 이르는 모든 계열상관들이 0과 무관하다는 Ljung-Box -통계량을 의미
3) *, **, ***는 각각 10%, 5%, 1% 유의수준하에서 통계적으로 유의한 경우임
분석결과를 보면 거래량에서는 -0.0421로 5% 수준에서 유의하게 나타났으며,
분석결과를 보면 거래량에서는 -0.3093으로 5% 수준에서 유의하게 나타났으 며, 거래금액에서는 0.3536으로 5% 유의수준에서 유의한 결과가 나타나지만 주 가지수 수익률과 순매수금액은 유의하지 않은 결과가 나타났다.
분산계수는 각각 -0.0663, 0.6024로 나타났다. 한편, 비부조건( , ≥ ,
이고 , )을 만족하고 있으므로 사용한 식들이 타당한 것으로 판 단할 수 있다. 변동성 지속여부의 검정에서는 분산계수가 0.5361로 나타나 변동 성이 미래에 지속적이지 않음을 알 수 있다.