[논문 리뷰] Examining Lead-Lag Relationships In-Depth, With Focus On FX Market As Covid-19 Crises Unfolds

Kartikay Gupta, Niladri Chatterjee|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 22.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 금융 시계열 간의 리드-래그 관계를 식별하기 위해 동적 프로그래밍 기반의 새로운 방법을 제안하며, 시리즈 간 유사성과 시간적 우선 순서를 정량화하는 '유연한 척도(measure)'를 도입한다. 코로나19 위기 동안 외환 시장에 적용된 결과, 통화 운용이 점점 더 동기화되는 경향을 포착하였고, 달러가 중심 허브로 떠올랐으며, 시뮬레이션 및 실제 데이터에서 기존 모델보다 높은 유의성과 예측 정확도를 확보하였다.

ABSTRACT

The lead-lag relationship plays a vital role in financial markets. It is the phenomenon where a certain price-series lags behind and partially replicates the movement of leading time-series. The present research proposes a new technique which helps better identify the lead-lag relationship empirically. Apart from better identifying the lead-lag path, the technique also gives a measure for adjudging closeness between financial time-series. Also, the proposed measure is closely related to correlation, and it uses Dynamic Programming technique for finding the optimal lead-lag path. Further, it retains most of the properties of a metric, so much so, it is termed as loose metric. Tests are performed on Synthetic Time Series (STS) with known lead-lag relationship and comparisons are done with other state-of-the-art models on the basis of significance and forecastability. The proposed technique gives the best results in both the tests. It finds paths which are all statistically significant, and its forecasts are closest to the target values. Then, we use the measure to study the topology evolution of the Foreign Exchange market, as the COVID-19 pandemic unfolds. Here, we study the FX currency prices of 29 prominent countries of the world. It is observed that as the crises unfold, all the currencies become strongly interlinked to each other. Also, USA Dollar starts playing even more central role in the FX market. Finally, we mention several other application areas of the proposed technique for designing intelligent systems.

연구 동기 및 목표

• 금융 시계열 간 리드-래그 관계를 식별하기 위한 강력한 척도 유사 측정법을 개발하기 위해.
• 기존 상관계수 또는 교차상관계수 방법을 넘어서 리드-래그 경로의 실증적 탐지 능력을 향상시키기 위해.
• 코로나19 패닉 기간 동안 외환 시장의 진화하는 구조적 특성(拓扑)을 분석하기 위해.
• 시뮬레이션 및 실제 외환 데이터를 사용하여 최신 기술 모델과의 성능 비교를 수행하기 위해.
• 이 기술이 지능형 금융 시스템 및 시장 구조 분석에 적용 가능한지를 입증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 두 시계열 간 최적의 시간 지연 정렬을 계산하기 위해 동적 프로그래밍을 활용하며, 제곱 차이를 기반으로 하는 비용 함수를 최소화한다.
• 유사성과 리드-래그 우선 순서를 정량화할 수 있도록 대부분의 척도 성질을 만족하는 '유연한 척도'를 정의한다.
• 시간에 따라 변화하는 관계를 포착하기 위해 슬라이딩 윈도우 방식을 사용하여 윈도우 간격 동안 리드-래그 경로를 계산한다.
• 유의성과 예측 정확도를 테스트하기 위해 알려진 리드-래그 구조를 가진 시뮬레이션 시계열을 사용해 방법을 검증한다.
• 최적의 정렬 경로에서 유도된 상관계수 유사 측정법을 계산하여 해석 가능성과 직관성을 향상시킨다.
• 2020년 1월부터 2020년 5월까지 29개 주요 통화의 일일 외환 수익률에 이 방법을 적용하여 패닉 기간 동안의 시장 구조 변화를 연구한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 모델 대비 제안된 방법은 시뮬레이션 시계열에서 알려진 리드-래그 관계를 얼마나 정확하게 탐지할 수 있는가?
• RQ2 코로나19 패닉 초기 단계에서 외환 시장은 어느 정도 더 동기화되는가?
• RQ3 위기 기간 동안 달러의 역할은 어떻게 변화하는가?
• RQ4 제안된 유연한 척도는 금융 시계열 간 유사성과 리드-래그 구조를 신뢰성 있게 측정할 수 있는가?
• RQ5 이 방법은 체계적 위기 상황에서 외환 시장의 동적 구조적 특성에 대해 어떤 통찰을 제공하는가?

주요 결과

• 시뮬레이션 시계열에서 제안된 방법은 리드-래그 관계 탐지에 있어 100%의 통계적 유의성을 확보하였으며, 기준 모델을 능가하였다.
• 시뮬레이션 테스트에서 제안된 방법은 목표 값에 가장 가까운 예측을 제공하여 뛰어난 예측 가능성(forecastability)을 입증하였다.
• 코로나19 위기 기간 동안 29개의 주요 외환 거래쌍 모두 상호의존성이 유의미하게 증가하여 시장 전반의 동기화가 발생했음을 보여주었다.
• 미국 달러는 외환 네트워크의 중심 허브로 떠올랐으며, 다른 통화들과의 리드-래그 관계가 더욱 강하고 지속적인 경향을 보였다.
• 유연한 척도는 시간에 따라 변화하는 리드-래그 역학을 성공적으로 포착하였고, 비교 분석을 위한 핵심 척도 유사 성질을 유지하였다.
• 이 방법은 다양한 시장 제도에서 뛰어난 성능을 보였으며, 실제 금융 응용 분야에서의 유용성을 확인하였다.