[논문 리뷰] Study of the Correlations Between Stocks of Different Markets

Ricardo Coelho, Peter Richmond외 2명|ArXiv.org|2007. 10. 26.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 랜덤 매트릭스 이론과 최소 스패닝 트리(MST)를 사용하여 런던 및 뉴욕 증권거래소의 주식 간의 다중시장 상관관계를 분석한다. 결과적으로 시장 간 지리적 분리가 유지되지만, 뉴욕 시장의 영향력은 세 번째로 높은 고유벡터에서 약간의 영향을 미치며, 이는 특히 석유·가스 및 통신 분야에서의 다중시장 산업 부문 상관관계를 나타내지만, 전체 수준에서의 시장 통합은 크지 않다.

ABSTRACT

We study correlations of a set of stocks selected from both the New York and London stock exchanges. Results are displayed using both Random Matrix Theory approach and the graphical visualisation of the Minimal Spanning Tree. For the set of stocks we study, cross correlations between markets do not mix the markets significantly. Geographical differences seem to dominate the output of a Random Matrix analysis. Only at the level of the third highest eigenvector do we see an effect of New York on the London data with the emergence of some common sectors with the larger eigenvectors in London and New York. The Minimal Spanning Trees show the broad separation of the markets as reflected in the second eigenvector of the Random Matrix analysis. However more detail is difficult to discern from the Minimal Spanning Trees analysis.

연구 동기 및 목표

• 런던 및 뉴욕 증권거래소의 주식이 유의미한 다중시장 상관관계를 보이는지 조사하기 위해.
• 산업 부문 군집화 또는 지리적 시장 위치 중 어느 것이 금융 상관관계 구조에서 더 우세한지 결정하기 위해.
• 뉴욕 시장이 상관관계를 통해 런던 시장에 어느 정도 영향을 미치는지 평가하기 위해.
• 랜덤 매트릭스 이론과 최소 스패닝 트리 방법의 효과성을 비교하기 위해.

제안 방법

• 1994~2007년 동안 3,127개의 거래일 동안 뉴욕 및 런던 증권거래소의 939개 대형주에 대해 로그 수익률을 계산하고, 복수 상장 주식은 제외한다.
• 정규화된 수익률을 사용하여 상관계수 행렬을 구성하며, 요소는 표준 상관계수 공식으로 정의된다.
• 랜덤 매트릭스 이론을 적용하여 고유값 스펙트럼을 분석하고 상관계수 행렬 내 비랜덤한 구조를 식별한다.
• 상관계수 행렬의 고유벡터를 사용하여 산업 부문 및 시장 전반의 패턴을 식별하며, 특히 상위 3개 고유벡터에 집중한다.
• 최소 스패닝 트리(MST) 시각화를 통해 상관관계 구조를 그래픽적으로 표현하며, 산업 부문에 따라 색상 코드를 사용하고, 시장 심볼을 표시한다.
• 동일한 날짜의 상관관계와 뉴욕 증권거래소보다 런던 증권거래소가 하루 앞선 상관관계를 비교하여 리드-래그 효과를 테스트한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 런던 및 뉴욕 증권거래소의 주식은 각 시장 내 상관관계를 초월해 유의미한 다중시장 상관관계를 보이는가?
• RQ2 지리적 시장 위치와 산업 부문 중 어느 것이 주식 상관계수 네트워크의 군집화 구조에서 더 우세한가?
• RQ3 뉴욕 시장이 런던 시장의 상관계수 구조에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ4 랜덤 매트릭스 이론의 결과와 최소 스패닝 트리 시각화의 결과를 비교했을 때, 어떤 것이 더 효과적으로 시장 역학을 드러내는가?

주요 결과

• 상관계수 행렬의 최고 고유벡터는 공통 시장 전반의 추세를 반영하며, 두 거래소 간에 공통된 전체 시장 움직임이 있음을 나타낸다.
• 두 번째로 높은 고유벡터는 NYSE와 LON 주식 간에 명확한 지리적 분리를 드러내며, 이는 시장 기반 군집화와 일치한다.
• 세 번째로 높은 고유벡터는 NYSE가 LON에 측정 가능한 영향을 미치며, 특히 석유·가스 및 통신 부문에서 다중시장 산업 상관관계를 나타낸다.
• LON 데이터가 NYSE보다 하루 앞선 경우, NYSE가 LON에 미치는 영향이 세 번째 고유벡터에서 더 명확해지며, 이는 지연된 그러나 감지 가능한 영향을 시사한다.
• 최소 스패닝 트리는 시장 간 지리적 분리를 확인하지만, 고유벡터 분석에서 드러나는 세밀한 다중시장 영향은 포착하지 못한다.
• 결과적으로 지리적 시장 정체성이 주식 상관계수 군집화에서 지배적인 요소이며, 산업 부문 영향은 보조적인 요소로 나타난다.