투자자 예상가격 기반 자산가격 시뮬레이션

김현수

doi:10.31152/JB.2022.02.7.1.93

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김현수 (동아대학교)

저널정보: 한국비즈니스학회 비즈니스융복합연구 비즈니스융복합연구 제7권 제1호

발행연도: 2022.02

수록면: 93 - 101 (9page)

DOI: 10.31152/JB.2022.02.7.1.93

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증권 등 거래소에서 거래되는 자산의 가격예측은 투자와 관련된 비즈니스의 중요한 주제이며 이에 대한 대표적인 접근방법으로 과거데이터 시계열로부터 특정 패턴을 발견하거나 수익률에 영향을 미치는 특성변수를 발견하여 미래 자산가격을 예측하고자 하는 것이다. 그러나, 자산가격에는 모든 정보가 효율적으로 반영되어 지속적인 추가수익률을 얻을 수 없다는 효율적시장가설에 근거하여 이러한 예측방식에 대한 반박이 있어 왔다. 또한 자산가격의 움직임을 랜덤워크에 기반한 기하브라운운동으로 간주하여 그 움직임의 특성을 밝히고자 하는 연구도 등장하였다. 본 연구는 이러한 기존의 자산가격 연구에 대한 대안으로서 시뮬레이션을 통한 자산가격 시계열을 인위적으로 생성하는 가격결정 메커니즘을 개발하여 자산가격의 변동성과 확률적과정에 대한 새로운 접근법을 제시하였다. 자산에 대한 수요와 공급이라는 본질적인 자산가격 결정 메커니즘에 기본을 두고, 투자자들의 자산가격에 대한 예상가격과 현재의 시장가격과의 차이에 따른 총매수량과 총매도량의 차이에 의해 t+1기의 가격이 결정된다는 가정하에, 실제 자산시장에서 볼 수 있고, 기하브라운운동과 유사한 가격 움직임을 생성하는 실험을 몬테카를로 시뮬레이션으로 수행하였다. 실험결과, 초기 모든 투자자의 예상가격이 실험기간 내내 변하지 않을 것이라고 가정하였을 때는 자산가격은 평균을 중심으로 상하로 움직이는 반지속적 평균회귀과정 특성을 나타내었고, 투자자 중 일정 비율의 예상가격을 시장가격변화에 매기마다 추종적으로 점증 변화시켰을 때 자산가격의 변동성과 지속적 추세성이 점차 강하게 나타나, 시세 추종적 투자자 비율이 80%~95%일 때 실제 시장에서의 자산가격 움직임과 유사한 변동성과 추세성을 보여주었다. 본 연구는 첫째, 투자자의 예상가격과 시장가격 추종비율이 자산가격 변동성에 직접적이고 중요한 요인임을 보여주었고, 그동안 연구의 대상이 된 미래자산가격 변동성 예측을 위한 특성변수들은 사실은 이러한 투자자의 예상가격형성에 대한 영향요인일 수 있다는 관점의 변화를 제공하고, 둘째, 시장의 무작위성은 시장 참여 투자자들의 예상가격의 분포가 랜덤하다는 것에서, 그리고 자산가격 시계열이 추세성을 보이는 것은, 시세 추종적으로 예상가격이 변하는 투자자의 비중이 실제 꽤 높기 때문인 것으로 해석할 수 있게 하였다.

Predicting the price of assets is an important subject of investment business, and a typical approach to this is to predict future asset prices by discovering specific patterns from historical data or by discovering predictor variables that affect returns. However, there have been rebuttals to these forecasting efforts based on the EMH. Also, studies have emerged by considering asset prices as geometric Brownian motion based on random walks. As an alternative to the existing research, this study proposed a new approach to asset price volatility and stochastic processes by developing a pricing mechanism that artificially creates an asset price time series through simulation. Based on the intrinsic asset price determination mechanism of supply and demand for assets, the price of period t+1 is determined by the difference between the total purchase and total sales according to the difference between the investor"s expected asset price and the current market price. The experiments with Monte Carlo simulations generate price movements similar to geometric Brownian motion, which can be seen in real asset markets. As a result of the experiment, when it was assumed that the expected prices of all investors did not change, the asset price exhibited a characteristic of a anti-persistent average regression process that moved up and down around the average, and a certain proportion of investor’s expected prices was changed following the market price, the volatility and persistent trend of the asset price gradually become stronger. We showed that an investor"s expected price and market price-follower’s proportion are direct and important factors in asset price volatility. The randomness of the market means that the distribution of expected prices of investors participating in the market are random, and the trend of the market can be interpreted as the proportion of market price-following investors is actually quite high.

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