[논문 리뷰] Endogenous versus Exogenous Crashes in Financial Markets

Anders Johansen, Didier Sornette|arXiv (Cornell University)|2002. 10. 23.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 17인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 금융 붕괴를 내재적(로그주기적 거품 법칙 서명이 있는 투기적 버블에 의해 유도됨)과 외재적(외부 충격에 의해 유도됨) 원인으로 체계적으로 분류한다. 굵은 흐름의 하락 분석과 LPPS 검출을 조합하여 주요 시장에서 25건의 내재적 붕괴와 22건의 외재적 붕괴를 식별하며, 대부분의 큰 붕괴가 뉴스 이벤트가 아니라 내부 시장 불안정성에 기인한다는 가설을 지지한다.

ABSTRACT

We perform an extended analysis of the distribution of drawdowns in the two leading exchange markets (US dollar against the Deutsmark and against the Yen), in the major world stock markets, in the U.S. and Japanese bond market and in the gold market, by introducing the concept of ``coarse-grained drawdowns,'' which allows for a certain degree of fuzziness in the definition of cumulative losses and improves on the statistics of our previous results on the existence of ``outliers'' or ``kings.'' Then, for each identified outlier, we check whether log-periodic power law signatures (LPPS) are present and take the existence of LPPS as the qualifying signature for an endogenous crash: this is because a drawdown outlier is seen as the end of a speculative unsustainable accelerating bubble generated endogenously. In the absence of LPPS, we are able to identify what seems to have been the relevant historical event, i.e., a new piece of information of such magnitude and impact that it is seems reasonable to attribute the crash to it, in agreement with the standard view of the efficient market hypothesis. Such drawdown outliers are classified as having an exogenous origin. Globally over all the markets analyzed, we identify 49 outliers, of which 25 are classified as endogenous, 22 as exogeneous and 2 as associated with the Japanese anti-bubble. Restricting to the world market indices, we find 31 outliers, of which 19 are endogenous, 10 are exogenous and 2 are associated with the Japanese anti-bubble. The combination of the two proposed detection techniques, one for drawdown outliers and the second for LPPS, provides a novel and systematic taxonomy of crashes further subtantiating the importance of LPPS.

연구 동기 및 목표

• 내재적(시장 내 동역학에 기인)과 외재적(외부 뉴스 충격에 기인) 원인으로 인한 금융 붕괴를 구분하는 것.
• 시장 효율성 논쟁을 다루기 위해 큰 붕괴가 시장 행동으로부터 예측 가능한지 또는 예측 불가능한 사건에 의해 유도되는지 테스트하는 것.
• 통계적 검출의 정교함을 높이기 위해 굵은 흐름의 하락을 도입하여 극단적 시장 이벤트의 통계적 탐지 능력을 향상시키는 것.
• 로그주기적 거품 법칙 서명(LPPS)이 내재적 붕괴의 예측 지표로서의 역할을 검증하는 것.
• 외상자 이벤트와 LPPS 존재를 병행한 이중 방법 검출을 통해 붕괴의 체계적 분류 체계를 제공하는 것.

제안 방법

• 통계적 모호성을 허용하는 누적 손실 정의를 개선하기 위해 '굵은 흐름의 하락'을 도입하여 전통적 하락보다 더 강건한 결과를 얻는다.
• 극단가 이론을 적용하여 하락 외곽선을 식별—시장 손실의 대부분과 현著히 다른 크기의 사건.
• 내재적 붕괴의 진단 도구로 로그주기적 거품 법칙 서명(LPPS)을 활용하며, 이는 이전 연구에서 LPPS가 가속화되는 투기적 버블과 연관됨을 기반으로 한다.
• 붕괴 이전에 LPPS가 감지되면 붕괴를 내재적이라고 분류하고, 그렇지 않으면 외부 충격 원인으로 간주하여 외재적이라고 분류한다.
• 환율, 주식, 채권, 금 등 다양한 시장에서 고주기 종가 가격을 사용해 11개 금융 시장의 여러 기간을 분석한다.
• 통계 임계값을 정의하고 LPPS 피팅을 적용하여 붕괴 이전의 가속화된 가격 동적을 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 큰 금융 붕괴는 그 통계적 성질에 기반해 더 작은 시장 조정과 통계적으로 구분될 수 있는가?
• RQ2 금융 시장의 가장 큰 하락은 내재적 버블 붕괴의 특성 또는 외재적 충격의 특성과 일치하는가?
• RQ3 로그주기적 거품 법칙 서명(LPPS)이 투기적 버블에 의해 유도되는 내재적 붕괴의 신뢰할 수 있는 지표인가?
• RQ4 지정학적 사건이나 글로벌 전염과 같은 외부 충격이 LPPS가 사전에 존재하지 않는 경우에도 주요 시장 붕괴를 설명하는 데 얼마나 기여하는가?
• RQ5 하락 외곽선 탐지와 LPPS 분석의 조합이 다양한 금융 시장에서 붕괴 원인의 분류에 얼마나 기여하는가?

주요 결과

• 전 세계적으로 주요 금융 시장에서 총 49건의 하락 외곽선이 식별되었으며, 그 중 25건은 LPPS로 인해 내재적, 22건은 LPPS 없음으로 인해 외재적(외부 충격으로 기인)으로 분류되었다.
• 세계 시장 지수에서는 총 31건의 외곽선이 발견되었으며, 내재적 19건, 외재적 10건, 일본의 버블 붕괴 단계와 관련된 2건이 포함되었다.
• 1987년 독일 DAX와 일본 니케이 지수의 붕괴는 LPPS가 없었기 때문에 외재적이라고 분류되었으며, 이는 글로벌 시장 전염에도 불구하고 그렇다.
• 미국 국채 시장는 1984년에 뚜렷한 LPPS 신호를 보였지만 붕괴가 없었으며, 이는 LPPS 외에 추가 모델링이 필요할 수 있는 제도적 전환을 시사한다.
• 홍콩과 런던 주식 시장는 각각 6/8, 4/4의 높은 내재적 붕괴 비율을 보이며 강력한 투기적 버블 역학을 나타낸다.
• 금 시장와 일본 정부 채권은 각각 내재적 2건, 외재적 2건의 외곽선을 보이며 다양한 시장 메커니즘을 반영한다.