A Study on the Time-Varying Characteristics of the Volatility Spillover Index

Jonghae Park; DaeSung Jung

doi:10.37727/jkdas.2022.24.1.253

A Study on the Time-Varying Characteristics of the Volatility Spillover Index

Recommendations

Search

변동성전이지수의 시간가변적 특성에 관한 연구

Type: Academic journal

Author: Jonghae Park (경상국립대학교) DaeSung Jung (경상국립대학교)

Journal: The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제1호 KCI Accredited Journals

Published: 2022.2

Pages: 253 - 264 (12page)

DOI: 10.37727/jkdas.2022.24.1.253

Usage

A Study on the Time-Varying Characteristics of the Volatility Spillover Index

Abstract· Keywords

Report Errors

This study analyzed the information spillover phenomenon between financial markets of the Korea and the United States using the volatility spillover index of Diebold and Yilmaz (2012). Through the volatility spillover index, the results of outflow transference (spillover effect to others), inflow transference (spillover effect from others), net spillover effect, and the moving average rolling sample window analysis are as follows. First, as a result of the analysis of the net spillover effect of returns, US stocks and US bonds showed positive values, while Korean stocks, Korean bonds and exchange rates showed negative values. In other words, it can be confirmed that the US financial market is leading the Korean financial market, and the rate of return is shifting. The volatility spillover index of volatilities also showed similar results. Second, the level of the volatility spillover index seems to have increased after the financial crisis than before the financial crisis. Third, as a result of time-varying confirmation of the impact of quantitative easing in the US on the Korean financial market, the volatility spillover index continued to decline during the period of quantitative easing. On the other hand, the volatility spillover index shows an increasing trend from the time when QE is reduced and the exit strategy is implemented. Through the above results, information on the linkage between returns and volatility between the Korean financial market and the US financial market is expected to be utilized in portfolio management by providing information on the path and magnitude of the spillover effect. In addition, it is expected to be used as a method to manage system risk from the perspective of financial authorities who are trying to secure the stability of the financial market.

본 연구는 한국 금융시장과 미국 금융시장간의 정보전이효과를 Diebold, Yilmaz(2012)의 변동성전이지수를 사용하여 분석하였다. 본 연구에서 변동성전이지수를 사용하여 한국과 미국의 금융시장간 정보전이현상을 분석한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 미국주식과 미국채권은 양(+)의 수익률 순전이효과를 보였으며, 한국주식, 한국채권 및 환율은 음(-)의 수익률 순전이효과를 보였다. 즉, 미국금융시장이 한국금융시장을 주도하며 수익률전이가 일어나고 있음을 확인할 수 있다. 변동성전이결과에서도 이와 유사한 결과를 보였다. 둘째, 금융위기 이전보다 금융위기 이후 변동성전이지수의 수준이 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 미국의 양적완화가 우리나라 금융시장에 미치는 영향을 시간가변적으로 확인한 결과 양적완화기 지속되는 기간 동안 변동성전이지수는 지속적으로 하락하는 추세를 보였다. 반면, 양적완화를 축소하고 출구전략을 시행한 이후 시점부터는 변동성전이지수는 증가하는 추세를 보이고 있는 것으로 보아 출구전략을 통해 통화량을 축소하는 시점에서 미국시장으로부터 유입되는 변동성전이효과가 더 높아질 수 있다는 것이다. 이상의 결과를 통해서 한국금융시장과 미국금융시장간의 연계성에 관한 정보는 정보전이 경로와 크기에 대한 직관적인 정보를 제공함으로써 포트폴리오 위험관리에 활용될 것으로 기대되어진다. 그리고 금융당국의 입장에서 시장간 연계성 정보는 시스템 리스크를 측정하고 새로운 조기경보모형 개발에도 활용 가능하여 금융시장의 안정성을 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

#정보전이 #변동성전이지수 #경제변수 #금융시장 #양적완화 #information spillover #volatility spillover index #economic variables #financial markets #quantitative easing

No content found

References (0)

Add References

If the reference is being serviced by DBpia, please register through [Add Reference]

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

박종해

Affiliation 경상국립대학교

Fields Natural Science > Mathematics·Statistics

Articles 10 Usage 36

정대성

Affiliation 부산대학교

Fields Natural Science > Mathematics·Statistics

Articles 17 Usage 235

Comments(0)

Write first comments.

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

Abstract· Keywords

AI Summary

Topic

Background

Method

Result

주요내용

Contents

References (0)

Recommendations

Related Authors

Recently viewed articles

Comments(0)