[논문 리뷰] Uncovering the Internal Structure of the Indian Financial Market: Cross-correlation behavior in the NSE

Sitabhra Sinha, Raj Kumar Pan|RePEc: Research Papers in Economics|2007. 04. 17.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 1996–2006년 기간 동안 인도 국립주식거래소(NSE)의 201개 주식 상관행렬의 스펙트럼적 성질을 이용해 상관관계의 교차분석을 수행한다. 시장 전반의 움직임을 반영하는 가장 큰 고유값은 존재하지만, 군집의 중간 고유값들은 무작위 행렬의 군집에 비해 더 가까이 위치해 있으며, 이는 지배적인 시장 전반의 추세로 인해 부문별 집합성이 약한 것을 시사한다. 이는 신흥 시장의 특성과 일치한다.

ABSTRACT

The cross-correlations between price fluctuations of 201 frequently traded stocks in the National Stock Exchange (NSE) of India are analyzed in this paper. We use daily closing prices for the period 1996-2006, which coincides with the period of rapid transformation of the market following liberalization. The eigenvalue distribution of the cross-correlation matrix, $\mathbf{C}$, of NSE is found to be similar to that of developed markets, such as the New York Stock Exchange (NYSE): the majority of eigenvalues fall within the bounds expected for a random matrix constructed from mutually uncorrelated time series. Of the few largest eigenvalues that deviate from the bulk, the largest is identified with market-wide movements. The intermediate eigenvalues that occur between the largest and the bulk have been associated in NYSE with specific business sectors with strong intra-group interactions. However, in the Indian market, these deviating eigenvalues are comparatively very few and lie much closer to the bulk. We propose that this is because of the relative lack of distinct sector identity in the market, with the movement of stocks dominantly influenced by the overall market trend. This is shown by explicit construction of the interaction network in the market, first by generating the minimum spanning tree from the unfiltered correlation matrix, and later, using an improved method of generating the graph after filtering out the market mode and random effects from the data. Both methods show, compared to developed markets, the relative absence of clusters of co-moving stocks that belong to the same business sector. This is consistent with the general belief that emerging markets tend to be more correlated than developed markets.

연구 동기 및 목표

• 주가 변동성의 상관계수 분석을 통해 인도 금융시장의 내부 구조를 조사하기 위해.
• 인도 시장가 뉴욕증권거래소(NYSE)와 같은 선진 시장처럼 주식의 공동 움직임에서 부문별 집합성이 나타나는지 확인하기 위해.
• 신흥 시장 환경에서 주식 상관관계에 영향을 미치는 시장 전반적, 부문별, 고유적 요인들의 상대적 기여도를 평가하기 위해.
• NSE 상관행렬의 스펙트럼적 성질을 선진 시장, 특히 NYSE와 비교하기 위해.
• 신흥 시장에서 숨겨진 시장 구조를 드러내는 데 필터링 기법의 효과성을 평가하기 위해.

제안 방법

• 1996–2006년 기간 동안 201개의 빈번히 거래되는 NSE 주식의 일일 종가를 기반으로 상관행렬 C를 구성하였다.
• C의 고유값 분포를 무작위 행렬에 기대되는 Marchenko-Pastur 분포와 비교 분석하였다.
• 가장 큰 고유값이 시장 전반의 움직임을 반영하며, 첫 번째 주성분과 일치함을 확인하였다.
• 상관행렬을 필터링하지 않은 상태에서 최소 스패닝 트리(MST)를 구성하여 주식 간 상호작용을 시각화하였다.
• 시장 모드와 무작위 노이즈를 제거하기 위한 필터링 방법을 적용한 후 상호작용 네트워크를 재구성하여 부문별 상관관계를 분리하였다.
• 군집에서 벗어난 고유값과 관련된 고유벡터를 맵핑하여 집단적 움직임에 기여하는 주식을 식별하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인도 NSE의 상관계수는 선진 시장에서 관찰되는 것과 같이 부문별 집합성을 얼마나 반영하고 있는가?
• RQ2 NSE 상관행렬의 스펙트럼적 성질은 뉴욕증권거래소(NYSE)와 같은 선진 시장의 성질과 어떻게 비교되는가?
• RQ3 인도 시장에서 주가 공동 움직임에 기여하는 요인들 중 시장 전반적, 부문별, 고유적 요인들의 상대적 기여도는 어떠한가?
• RQ4 시장 모드와 무작위 노이즈를 필터링하는 것이 신흥 시장에서 숨겨진 부문 클러스터를 드러내는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ5 왜 인도 시장의 중간 고유값들이 선진 시장과 비교해 무작위 행렬의 군집에 더 가까이 위치해 있는가?

주요 결과

• NSE 상관행렬의 고유값 분포는 무작위 행렬에 기대되는 Marchenko-Pastur 법칙과 밀접하게 일치하며, 이는 대부분의 상관관계가 노이즈 또는 상관없는 변동성임을 시사한다.
• 시장 전반의 움직임을 설명하는 가장 큰 고유값은 군집에서 명확히 분리되어 있으며, 이는 공통 시장 요인이 지배적임을 확인한다.
• 중간 고유값 중 군집에서 벗어난 것은 소수이며, 선진 시장과 비교해 군집에 훨씬 더 가까이 위치해 있어 부문별 집합성이 약한 것을 시사한다.
• 필터링하지 않은 상관행렬에서 구성한 최소 스패닝 트리(MST)는 뉴욕증권거래소(NYSE)에 비해 동일한 사업 부문의 주식 집합이 적고 더 명확하지 않게 나타난다.
• 시장 모드와 무작위 효과를 제거한 후에도 상호작용 네트워크는 최소한의 부문 기반 그룹화를 보이며, 전체 시장 추세의 지배성을 더욱 강화한다.
• 이 연구는 인도 시장가 전체적으로 더 높은 상관관계를 보이며, 부문 정체성이 약하다고 결론내리며, 이는 신흥 시장가 선진 시장보다 더 상관관계가 높다는 일반적인 믿음과 일치한다.