미국주가와 기술적 거래기법을 이용한

아시아 주가의 방향예측분석

이   근   영*

요약

본 연구에서는 미국주가와 기술적 거래기법을 사용해 아시아 주요 10개국의 주가방향을 예측하는 것이 가능한가를 살펴보았다. 실증적 분석결과 전통적인 기술적 거래기법을 이용해 매입 또는 매도 시점을 포착하는 경우 자국주가보다는 미국주가를 장•단기 이동평균선으로 사용할 때 방향예측이 훨씬 우수한 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 방향예측결과는 장•단기 이동평균을 이용한 기술적 거래기법보다는 간단하게 아시아 각국의 주가가 1일전의 미국 주가와 동일한 방향으로 움직인다고 가정하는 경우가 더 우수함을 보여주고 있다. AR과 GARCH 타입의 시계열 모형을 통한 부스트랩 시뮬레이션 검정은 1일전 미국주가를 설명변수로 사용하는 모형이 아시아 주가의 방향을 예측하는 데 기존의 시계열 모형보다 더 우수함을 다시 한 번 보여준다.

핵심용어: 방향예측, 기술적 거래기법, 부스트랩 시뮬레이션

JEL 분류기호: F3, G1

* 성균관대학교 경제학부 교수, e-mail: lky@skku.ac.kr

Ⅰ. 서론

1990년대 이후 개도국들의 금융 및 자본시장이 개방되고 자유화됨에 따라 선진국들의 개도국들에 대한 직•간접 투자가 급격히 증가하였다. 이는 개도국 금융시장이 선진국 금융시장에 따라 움직이는 현상을 심화시켰을 뿐만 아니라 개도국들이 선진국들로부터 새로운 금융분석기법이나 금융제도 등을 도입하는 계기가 되었다. 특히 글로벌 금융위기 이후 세계 각국의 주식시장이 선진국 주식시장에 동조화되어 가고 있는 현상은 더욱 심화되고 있는 것으로 보인다.

평상시 뉴욕에 비해 서울이나 동경의 시간이 14시간 빠르기 때문에 전 날의 뉴욕주식시장이 한국과 일본의 국내시간으로 오전 6시에 폐장한 다음 3시간 후에 서울과 동경의 주식시장이 개장한다. 따라서 한국과 일본의 주식시장이 미국주식시장과 동조화되어 있다면 전 날 뉴욕시장의 주가가 상승하는 경우 당일의 한국과 일본의 주가 또한 상승할 것이며 이 가능성은 실제적으로도 매우 높은 것으로 나타난다.

한편 선진 금융분석기법중의 하나인 기술적 거래기법(Technical Trading Rules)은 단기 이동평균선과 중•장기 이동평균선을 비교하여 주가흐름을 파악하고 매매시점을 포착하는 기법인데 미국을 중심으로 한 최근 많은 해외 연구들은 이 기법이 주식수익률을 제고하는 데 유용한 수단임을 보여주고 있다(예: Brock, Lakonishok, and LeBaron, 1992; Lento, 2006). 이와 같이 미국에서 기술적 거래기법이 방향을 예측하는 데 우수한 방법이고 아시아 각국의 주가가 미국주가에 동조화되어 있다면 아시아 주가를 예측하는 데 기술적 거래기법이나 미국주가는 유용한 도구일 것으로 판단된다.

따라서 본 연구에서는 미국의 경우처럼 기술적 거래기법을 통해 아시아 주가의 방향을 예측할 수 있는가를 먼저 살펴본 다음 최근 주가 동조화 현상에 비추어 자국주가대신 미국주가를 장•단기 이동평균선으로 사용하는 경우에도 매매시점 포착이 더 수월한가를 분석한다. 또한 국제주식시장이 자유화와 동조화의 영향으로 해외뉴스충격에 신속하게 반응한다는 점에 초점을 맞춰 전 날의 미국주가의 움직임이 당일 아시아 주가의 향방에 어느 정도 영향을 미치는가를 분석한다. 뿐만 아니라 최근 글로벌 금융위기가 이 분석결과에 어떤 영향을 미쳤는가를 살펴보기 위해 분석기간을 글로벌 금융위기 이전 기간과 이후 기간으로 나눈 경우도 분석한다. 마지막으로 AR이나 GARCH 타입의 기존 시계열 모형들이 어느 정도의 방향예측력을 갖고 있는가를 부스트랩 시뮬레이션(bootstrap simulation)을 통해 검정해 보기로 한다.

실증적 분석결과 전통적인 기술적 거래기법을 이용한 매입 또는 매도 신호 분석시 자국주가보다는 미국주가를 장•단기 이동평균선으로 사용하는 경우 방향예측이 훨씬 우월한 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 방향예측결과는 장•단기 이동평균을 이용한 기술적 거래기법보다는 간단하게 아시아 각국의 주가가 1일전의 미국주가와 동일한 방향으로 움직인다고 가정하는 경우가 더 우수함을 보여주고 있다. 또한 기존의 시계열 모형을 통한 부스트랩 시뮬레이션 검정은 1일전 미국주가가 아시아 주가의 방향을 예측하는 데 우수함을 다시 한 번 보여준다.

본 논문은 다음과 같은 내용으로 구성된다. 제Ⅱ절에서는 우선 기술적 거래기법과 관련된 국내외 기존연구들에 대해 살펴본다. 제Ⅲ절에서는 분석대상인 아시아 10개 국가들의 주식수익률에 대한 기초통계량을 분석한다. 제Ⅳ절에서는 먼저 전통적인 세 종류의 기술적 거래기법을 이용해 방향예측을 실시한 다음 제Ⅴ절에서는 자국주가대신 미국주가를 장•단기 이동평균선으로 사용하는 경우 기술적 거래기법의 예측결과가 어떻게 달라지는가를 비교한다. 제Ⅵ절에서는 Ⅴ절의 결과를 바탕으로 1일전 미국주가의 움직임이 아시아 국가들의 주가 방향을 예측하는 데 얼마나 유용한가를 살펴본다. 제Ⅶ절에서는 시계열 모형을 통해 부스트랩 시뮬레이션 검정을 실시한다. 제Ⅷ절에서는 논문을 요약하고 결론을 맺는다.

Ⅱ. 기존연구에 관한 고찰

지금가지 기술적 거래기법을 이용해 주가와 환율을 예측한 많은 연구들이 존재한다. 먼저 주가와 관련하여 초기의 연구들은 기술적 거래기법들이 주식수익률을 예측하는 데 유용하지 못함을 보여주고 있다(예: Fama and Blume, 1966; Jensen and Bennington, 1970). 그러나 1990년대 들어와 많은 연구들은 기술적 거래기법들이 이전의 연구들과 달리 다양한 분석모형과 자료들을 이용해 주식의 매매시점을 포착하는 데 우수함을 보여주고 있다(예: Brock, Lakonishok, and  LeBaron, 1992; Jegadeesh and Titman, 1993, Chan, Jagadeesh, and Lakonishok, 1996; Lo and MacKinlay, 1997; Rouwenhorst, 1998; Lo, Mamaysky, and Wang, 2000).

특히 Brock, Lakonishok, and  LeBaron(1992)은 100년간의 다우존스지수를 이용해 단기이동평균과 중•장기 이동평균, 그리고 저항선 및 지지선을 이용한 거래기법이 매입 또는 매도 시점을 파악하는 데 과거 연구들과 달리 우수함을 보여준다. 또한 이들은 이 기술적 거래기법들로부터 얻은 수익률이 대중적인 4가지 시계열 모형들과 일치하지 않음을 부스트랩 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다.

본 연구에서의 관심대상국가인 아시아와 관련하여서는 우선 Bessembinder and Chan(1995)이 장•단기 이동평균과 저항선•지지선을 이용한 거래기법이 아시아 국가들의 주식수익률을 예측하는 데 유용함을 보여주고 있다. 그 밖에 Ratner and Leal(1999), Lento(2006) 등이 있는데 Lento(2006)에 따르면 아시아 8개국중 인도,  홍콩, 인도네시아, 한국, 싱가포르, 대만 등 6개국에서 기술적 거래기법이 우수한 예측력을 가진 반면 호주와 일본은 그렇지 않음을 보여준다. 한국의 경우에는 이근영(1995)이 기술적 거래기법이 주가의 방향예측에 우수함을 보여주고 있다. 그 밖의 연구로는 김진호•신성환(1996), 김상환•조태근(2004) 등이 있다.

한편 주식시장의 동조화 현상과 관련하여서는 Rapach, Strauss, and Zhou(2010)가 표본외 예측분석을 통해 미국의 주식수익률이 다른 선진국들의 주식수익률을 예측하는 데 다른 경제변수들보다 우수함을 보여주고 있다.

주가와 관련된 초기의 연구들과 달리 환율과 관련된 초기의 연구들은 기술적 거래기법이 매매시점 포착에 더 유용함을 보여준다(예: Dooley and Shafer, 1983; Sweeney, 1986). 기술적 거래기법이 유용함을 보여주는 그 밖의 환율관련 연구들로는 Taylor(1992), Levich and Thomas(1993), Lisi and Medio(1997), LeBaron(1998, 1999), Gencay(1999) 등이 있다.

Ⅲ. 자료의 기초통계량

본 연구에서는 한국, 일본, 중국, 대만, 홍콩, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 싱가포르, 태국 등 아시아 10개국이 분석대상이다. 각국의 주가지수로는 Seoul Composite(한국), Nikkei 225(일본), Shanghai Composite(중국), Taiwan Weighted(대만), Hang Seng(홍콩), Jakarta Composite(인도네시아), KLSE Composite(말레이시아), PSE Composite(필리핀), Straits Times(싱가포르), SET (태국), Dow Jones 30 Industrials(미국) 등이 사용된다. 분석기간은 1999년 1월 4일부터 2009년 12월 30일까지이다. 톰슨 로이터의 Datastream database로부터 구한 일별 종가자료가 사용되며 표본크기는 총 2717개이다.

<표 1>은 각국 주식수익률(%)의 기초통계량을 보여준다. 주식수익률은 대수를 취해 차분한 후 100을 곱해 얻은 % 수익률을 표시한다. 먼저 평균을 살펴보면 인도네시아를 제외한 나머지 9개국의 경우 10% 수준에서조차 통계적으로 유의적이지 못하며 일본의 경우만 음(-)의 값을 갖는다. 표준편차는 한국의 경우가 1.938로 가장 큰 반면 말레이시아가 1.095로 가장 작다. 표준편차의 크기가 주식시장의 개방도와 밀접한 관련을 갖고 있음을 알 수 있다. 왜도는 필리핀을 제외한 나머지 국가들의 경우 음(-)의 값으로 평균보다 왼쪽으로 기울어져 있으며 첨도는 모든 경우 정규분포의 첨도인 3보다 매우 큰 것으로 나타났다. 최고치는 필리핀의 경우가 가장 크며 최저치의 경우는 태국의 경우가 가장 작다. 글로벌 금융위기의 진원지인 미국의 경우는 상대적으로 최고치와 최저치의 절대값이 크지 않다. Q(10)와 Q2(10)은 각각 주식수익률과 제곱된 수익률의 10계차 계열상관관계에 대한 Ljung-Box 검정결과를 보여준다. 주식수익률의 경우 싱가포르를 제외한 나머지 9개국의 경우 적어도 10% 수준하에서 계열상관관계가 없다는 귀무가설을 기각한다. 뿐만 아니라 제곱된 수익률의 경우에는 모든 경우 1% 수준하에서 계열상관관계가 없다는 귀무가설을 기각한다. Ljung-Box 검정결과는 주식수익률 분석에 있어 AR이나 GARCH 타입 모형들이 유용할 가능성을 시사한다.

Ⅳ. 기술적 거래기법의 방향예측결과

여기서는 실무적으로 오래전부터 사용되어 왔을 뿐만 아니라 Brock, Lakonishok, and LeBaron(1992)을 비롯한 많은 학술적인 연구들이 일반적으로 사용하고 있는 두 가지 기법, 즉 장•단기이동평균과 저항선•지지선을 이용(Trading Range Break-out, TRB)하는 기법을 통해 방향예측결과를 비교한다. 이동평균기법으로는 가변기간 이동평균(Variable-Length Moving Average, VMA) 기법과 고정기간 이동평균(Fixed-Length Moving Average, FMA) 기법이 사용된다.

1. 가변기간 이동평균(VMA) 기법

가변기간 이동평균(VMA) 기법은 장•단기 이동평균선을 이용해 매입과 매도시점을 파악한다. 즉 단기 이동평균선이 장기 이동평균선의 일정 밴드(본 연구에서는 0%와 1% 두 가지 경우 사용) 아래로 하락하였을 때를 매도 시점으로 보는 반면 단기 이동평균선이 장기 이동평균선의 일정 밴드 위로 상승하였을 때를 매입 시점으로 본다. 이동평균은 다음과 같이 구해진다.

[eqn: MA_t = 1 over M sum _{ i=0} ^{M-1 } P_t-i]                                                         (1)

식 (1)에서 [eqn: M]은 이동평균 계산에 사용되는 기간을 나타내며 [eqn: MA_t]는 [eqn: t]시점에서부터 과거 [eqn: M]기간동안까지의 이동평균을 표시한다. [eqn: P_t-i]는 [eqn: t-i]시점에서의 주가를 나타낸다.

본 연구에서는 단기 이동평균선으로 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지 경우가 사용되며 장기 이동평균선으로는 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우가 사용된다. 또한 밴드가 없는 경우와 1%의 밴드가 설정된 경우를 같이 살펴본다. 따라서 여기서는 장•단기 이동평균선과 밴드에 따라 200가지의 경우가 고려된다. 그러나 지면제약상 각 경우를 기술하기보다는 200가지 경우의 평균결과만을 살펴보기로 한다.`

<표 2>가 위에서 언급된 바와 같은 200가지 가변기간 이동평균 기법을 통해 얻은 방향예측 평균치를 보여주고 있다. 표본이 최장 200일 장기 이동평균선과 수익률 계산에 사용되기 때문에 실제 방향예측기간은 1999년 10월 25일부터 2009년 12월 30일까지이다.

<표 2>에서 매입수와 매도수는 각각 매입 신호와 매도 신호에 의해 매입 또는 매도한 회수를 나타내는데 1% 밴드가 설정된 경우 단기 이동평균선이 이 밴드 안에 있을 때 매매가 이루어지지 않기 때문에 매입수와 매도수의 합이 그렇지 않은 경우보다 줄어든다. 매입>0과 매도>0은 매입과 매도가 각각 0보다 클 확률을 나타낸다. 매입>0의 경우 10개국 모두 0.5보다 크다. 반면 한국과 인도네시아 2개국은 매도>0의 경우에도 0.5보다 큼에 따라 이 두 나라는 다른 나라들에 비해 상대적으로 방향예측력이 떨어진다. <표 2>에서 매입과 매도는 각각 매입수익률과 매도수익률의 평균을 의미하는데 매입의 경우 모두 양(+)의 수익률을, 매도의 경우에는 모두 음(-)의 수익률을 나타낸다. 한편 매입 또는 매도 아래 위치한 ( )안의 숫자가 [eqn: t]값을 보여주는데 매입과 매입-매도에 대한 [eqn: t]통계량은 다음과 같다.

[eqn: m_b - m} over { ( sigma^2 /T + sigma^2 / T_b )^1/2 }]                                                          (2)

[eqn: m_b - m_s} over { ( sigma^2 /T_b + sigma^2 / T_s )^1/2 }]                                                         (3)

위 식에서 [eqn: m_b]와 [eqn: m_s]는 각각 평균 매입수입률과 매도수익률, [eqn: m]은 전체 평균수익률 을 나타낸다. 또한 [eqn: T_b]와 [eqn: T_s]는 각각 매입수와 매도수, [eqn: T]는 전체 표본수를 표시한다. [eqn: sigma^2]은 전체기간에 걸친 분산을 의미한다. 매도에 대한 통계량은 매입의 경우와 유사하다.

<표 2>에서 매입수익률의 경우 중국, 말레이시아, 매도수익률의 경우 중국, 인도네시아, 말레이시아의 경우만 10% 유의수준하에서 매입 또는 매도수익률이 평균수익률과 같다는 귀무가설이 기각된다. 매입-매도는 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 수익률을 나타내는데 중국, 대만, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 싱가포르 등 6개국의 경우 수익률 차이가 0과 같다는 귀무가설이 적어도 10% 유의수준하에서 기각된다.

2. 고정기간 이동평균(FMA) 기법

흔히 단기 이동평균선이 장기 이동평균선을 아래로부터 위로 돌파하는 경우를 골든 크로스(Golden Cross)라 하고 반대로 위로부터 아래로 돌파하는 경우를 데드 크로스(Dead Cross)라고 하는데 골든 크로스와 데드 크로스는 각각 주가의 강력한 강세전환과 약세전환 신호로 받아들여진다. 그러므로 고정기간 이동평균 기법에서는 골든 크로스와 데드 크로스가 발생할 때를 각각 매입과 매도 시점으로 포착한다. 간단한 예로 밴드 없이 1일과 100일이 각각 단기와 장기 이동평균선 계산에 이용되는 경우 [eqn: p_t]가 [eqn: MA_t = 1 over 100 sum _{ i=0} ^{99 } p_t-i]보다 큰 반면 [eqn: p_t-1]이 [eqn: MA_t-1]보다 작을 때 주식을 매입한다. 반대로 [eqn: p_t]가 [eqn: MA_t = 1 over 100 sum _{ i=0} ^{99 } p_t-i]보다 작은 반면 [eqn: p_t-1]이 [eqn: MA_t-1]보다 클 때 주식을 매도한다.

가변기간 이동평균 기법의 경우와 마찬가지로 여기서는 단기 이동평균선으로 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지 경우, 장기 이동평균선으로는 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우가 사용된다. 또한 밴드가 없는 경우와 1%의 밴드가 설정된 경우를 같이 살펴본다. 그러므로 장•단기 이동평균선과 밴드에 따라 200가지의 경우가 고려되는데 <표 3>에서는 가변기간 이동평균 기법의 경우처럼 지면제약상 200가지 경우의 1일 수익률 평균만을 살펴보기로 한다.`

<표 3>에서 매입수와 매도수는 각각 매입 신호와 매도 신호에 의해 매입 또는 매도한 회수를 나타내는데 가변기간 이동평균 기법의 경우보다 그 수가 대폭 줄어든다. 매입>0과 매도>0은 매입과 매도가 각각 0보다 클 확률을 나타내는데 매입>0의 경우 10개국중 4개국이 0.5보다 작은 반면 매도>0의 경우에는 필리핀을 제외한 9개국이 0.5보다 커 상대적으로 절대적으로나 방향예측력이 크게 떨어짐을 알 수 있다. <표 3>에서 매입과 매도는 각각 매입수익률과 매도수익률의 평균을 의미하는데 매입의 경우 모두 양(+)의 수익률을 가지나 (  )안의 [eqn: t]통계량에 따르면 통계적 유의성은 없다. 매도의 경우에도 모두 통계적 유의성이 없으며 일부의 경우 양(+)의 수익률을 나타낸다. 200가지 평균을 기술했기 때문에 [eqn: t]통계량의 부호가 매도수익률의 부호와 불일치하는 경우가 발생한다. 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 매입-매도의 경우에도 통계적 유의성이 없다. 1일 수익률 대신 5일간이나 10일간의 수익률을 계산하는 경우에도 예측결과는 마찬가지로 좋지 않다.

3. 저항선•지지선 돌파시 매매(TRB) 기법

지지선(Support Line)은 매입세가 강력하여 매도세를 압도할 수 있는 시장가격수준인 반면 저항선(Resistance Line)은 반대로 매도세가 매입세를 압도할 수 있는 시장가격수준을 나타낸다. 투자자들은 과거 최저수준의 시세에서 주식을 매입하길 원하기 때문에 주가가 지지선을 돌파하는 것이 쉽지 않다. 그러나 주가가 일단 지지선 아래로 하락하면 주가가 지속적으로 떨어지리라 예상된다. 따라서 이 시점을 매도시점으로 파악한다. 한편 주가가 최고치에 가까워지는 경우 투자자들은 주식을 매도하려하기 때문에 주가가 과거의 최고치인 저항선을 돌파하는 것이 어렵다. 그러나 일단 저항선이 뚫리면 주가가 폭등하는 경향이 있기 때문에 이 시점을 매입시점으로 파악한다. 간단히 요약하면 이 기법은 주가가 과거 일정 기간동안의 최고수준인 저항선 위로 상승하는 경우를 매입신호로 간주하는 반면 과거 일정 기간동안의 최저수준인 지지선 아래로 하락하는 경우를 매도신호로 간주한다.

여기서 단기 이동평균선으로는 두 가지 이동평균 기법의 경우와 같이 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지가 사용되며 과거의 최고치 또는 최저치는 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우를 사용하여 선택된다. 밴드 또한 없는 경우와 1%로 설정된 경우를 같이 살펴본다. 따라서 앞의 기법들과 마찬가지로 총 200가지의 경우가 고려되며 <표 4>에서는 고정기간 이동평균 기법의 경우처럼 200가지 경우의 1일 수익률 평균결과만을 살펴보기로 한다.

<표 4>에서 매입수와 매도수는 매입 신호와 매도 신호에 의해 각각 매입과 매도한 회수를 나타내는데 가변기간 이동평균 기법의 경우보다 그 수가 대폭 줄어드는 반면 고정기간 이동평균 기법의 경우보다는 그 수가 많다. 매입>0과 매도>0은 매입과 매도가 각각 0보다 클 확률을 나타내는데 매입>0의 경우 10개국중 태국만이 0.5보다 큰 반면 매도>0의 경우에는 대만, 말레이시아, 필리핀의 경우만 0.5보다 작아 앞의 두 경우보다 방향예측력이 크게 떨어짐을 알 수 있다. <표 4>에서 매입과 매도는 각각 매입수익률과 매도수익률의 평균을 의미하는데 매입의 경우 6개국만 양(+)의 수익률을 가진 반면 매도의 경우에도 6개국만이 음(-)의 수익률을 갖는다. [eqn: t]통계량은 매입의 경우 말레이시아만이 10% 수준에서 통계적으로 유의적인 반면 매도의 경우에는 인도네시아, 말레이시아, 필리핀만이 5% 수준에서 통계적으로 유의적임을 보여준다. 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 매입-매도의 경우에도 통계적 유의성은 매도의 경우와 유사하다. 고정기간 이동평균 기법의 경우와 같이 1일 수익률대신 5일간이나 10일간의 수익률을 계산하는 경우에도 예측결과는 마찬가지로 나쁘다.

Ⅴ. 미국주가를 이용한 기술적 거래기법의 방향예측결과

앞 절에서 3가지 기술적 거래기법들을 이용해 주식수익률의 방향을 예측해 본 결과 가변기간 이동평균 기법이 상대적으로 가장 우수한 편이나 통계적 유의성은 그리 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 본 절에서는 최근 각국 주식시장의 개방과 자유화로 개도국 주식시장이 선진국 주식시장에 동조화되는 현상에 착안해 각국 주가대신 미국주가를 이용하여 한 장•단기 이동평균선이나 저항선•지지선을 선택하는 경우 아시아 각국의 주가방향을 예측하는 것이 가능한가를 살펴보고자 한다.

1. 가변기간 이동평균(VMA) 기법

여기서 가변기간 이동평균(VMA) 기법은 자국의 장•단기 이동평균선대신 미국의 장•단기 이동평균선을 이용해 매입과 매도시점을 파악한다. 즉 미국주가의 단기 이동평균선이 미국주가의 장기 이동평균선의 일정 밴드(본 연구에서는 0%와 1% 두 가지 경우 사용) 아래로 하락하였을 때를 매도 시점으로 보는 반면 단기 이동평균선이 장기 이동평균선의 일정 밴드 위로 상승하였을 때를 매입 시점으로 본다.

본 연구에서는 앞 절의 경우와 마찬가지로 단기 이동평균선으로 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지 경우가 사용되며 장기 이동평균선으로는 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우가 사용된다. 또한 밴드가 없는 경우와 1%의 밴드가 설정된 경우를 같이 살펴보기 때문에 200가지의 경우가 고려된다.

<표 5>가 200가지 가변기간 이동평균 기법을 통해 얻은 방향예측 평균치를 보여주고 있다. <표 5>에서 매입>0과 매도>0은 매입과 매도가 각각 0보다 클 확률을 나타낸다. <표 2>와 유사하게 매입>0의 경우 10개국 모두 0.5보다 큰 반면 매도>0의 경우에도 한국과 인도네시아 2개국을 제외한 8개국의 경우 0.5보다 작다. 그러나 <표 2>와 비교해 볼 때 중국을 제외하고는 매입>0의 확률이 더 큰 반면 매도>0의 확률은 더 작은 것으로 나타나 미국주가를 이용하는 경우 아시아 각국 주가의 방향예측력이 더 정확해짐을 알 수 있다. <표 5>에서 매입과 매도는 각각 매입수익률과 매도수익률의 평균을 의미하는데 매입의 경우 모두 양(+)의 수익률을, 매도의 경우에는 모두 음(-)의 수익률을 나타내며 <표 2>와 비교해 볼 때 모든 국가에 대해 매입 또는 매도에 관계없이 수익률의 절대치와 ( )안의 [eqn: t]값들이 상대적으로 크다. 매입-매도는 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 수익률을 나타내는데 수익률 차이가 0과 같다는 귀무가설이 한국은 5% 유의수준, 나머지 국가들은 1% 유의수준하에서 기각된다.

2. 고정기간 이동평균(FMA) 기법

고정기간 이동평균 기법에서는 골든 크로스와 데드 크로스가 발생할 때를 각각 매입과 매도 시점으로 포착하는데 가변기간 이동평균 기법의 경우와 마찬가지로 여기서는 미국주가의 단기 이동평균선으로 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지 경우, 미국주가의 장기 이동평균선으로는 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우가 사용된다. 또한 밴드가 없는 경우와 1%의 밴드가 설정된 경우를 같이 살펴보기 때문에 장•단기 이동평균선과 밴드에 따라 200가지의 경우가 고려되는데 <표 6>에서는 <표 3>의 경우처럼 200가지 경우의 1일 수익률의 평균만을 살펴본다.

<표 6>에서 중국을 제외한 9개국 모두 매입>0의 경우 0.5보다 큰 반면 매도>0의 경우 0.5보다 작으며 자국의 장•단기 이동평균선을 이용한 <표 3>과 비교해 볼 때 전반적으로 방향예측력이 크게 상승함을 알 수 있다. <표 6>에서 매입의 경우 모두 양(+)의 수익률을 가질 뿐만 아니라 <표 3>에 비해 매입수익률과 통계적 유의성이 크다. 매도의 경우에도 <표 3>과 달리 모두 음(-)의 수익률을 가지며 통계적 유의성 또한 크다. 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 매입-매도의 경우에도 중국을 제외하고는 이 수익률이 0과 같다는 귀무가설이 적어도 10% 유의수준하에서 기각된다.

3. 저항선•지지선 돌파시 매매(TRB) 기법

이 기법은 단기 이동평균선이 주가가 과거 일정 기간동안의 최고수준인 저항선 위로 상승하는 경우를 매입 시점으로 파악하는 반면 과거 일정 기간동안의 최저수준인 지지선 아래로 하락하는 경우를 매도 시점으로 파악한다. 여기서도 1, 2, 3, 4, 5일 등의 5가지 단기 이동평균선, 10, 20, 30, …, 200일 등 20가지 경우로부터 도출된 저항선과 지지선, 그리고 밴드가 없는 경우와 1%로 설정된 경우를 같이 살펴보기 때문에 총 200가지의 경우가 고려된다. <표 7>에서는 고정기간 이동평균 기법의 경우처럼 200가지 경우의 1일 수익률의 평균만을 살펴보기로 한다.

<표 7>에서 매입>0의 경우 10개국중 대만, 인도네시아, 말레이시아 등 3개국만이 0.5보다 큰 반면 매도>0의 경우에는 중국을 제외한 모두 국가가 0.5보다 작아 자국주가를 사용한 <표 4>의 경우보다 방향예측력이 상대적으로 크게 상승함을 알 수 있다. 또한 <표 7>은 <표 4>와 달리 10개국 모두 매입의 경우 양(+)의 수익률을 가진 반면 매도의 경우 음(-)의 수익률을 갖고 있음을 보여주고 있다. 매입수익률에서 매도수익률을 뺀 매입-매도의 경우 모두 양(+)의 값을 가지며 중국을 제외한 모든 국가가 적어도 10% 수준하에서 통계적으로 유의적이다.

Ⅵ. 1일전 미국주가를 이용한 방향예측결과

앞 절에서는 지면절약상 200가지 기법의 평균만을 기술하였는데 구체적으로 장•단기 이동평균과 밴드별로 예측성과를 살펴보면 단기와 장기 이동평균으로 각각 1일과 10일을 사용하는 경우 방향예측성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

한 예로 <표 8>은 한국의 경우 400가지중 9가지 가변기간 이동평균 기법을 사용하여 얻은 예측결과를 보여주고 있는데 (1, 10, 0) 또는 (1, 10, 0.01)의 경우 매입수익률과 매도수익률의 절대치가 가장 큰 것으로 나타났다. (1, 10, 0.01)은 단기와 장기 이동평균선으로 1일과 10일, 그리고 1%의 밴드가 사용된 경우를 나타낸다. 나머지 9개국의 경우도 유사하다.

이와 같이 주식시장의 국제적인 동조화로 미국주가가 아시아 각국 주가를 예측하는 데 다른 어느 변수보다 탁월한 변수이다. 또한 국제주식시장의 뉴스가 주식시장의 개방과 자유화로 신속히 국내주식시장에 반영됨에 따라 과거 미국주가에 관한 정보보다는 최근의 정보가 아시아 각국 주가에 크게 영향을 미친다. 따라서 본 절에서는 앞 절의 실증적 결과들을 바탕으로 1일전 미국주가의 움직임이 아시아 주가의 방향을 예측하는 데 어느 정도 유용한가를 살펴보기로 한다. 또한 글로벌 금융위기가 국제금융시장에 미친 영향이 지대하기 때문에 앞에서의 결과가 글로벌 금융위기 때문에 나타난 현상인가를 판단하기 위해 전체기간을 글로벌 금융위기 이전과 이후 기간으로 구분해 1일전 미국주가의 영향력을 비교해 보기로 한다.

1. 전체기간

<표 9>가 전체기간(1999.10.25-2009.12.30)에 걸쳐 1일전 미국주가를 사용하여 구한 방향예측결과를 보여주고 있다. 즉 전 날의 미국주가가 상승하는 경우 당일 아시아 각국 주식을 매입하는 반면 전 날의 미국주가가 하락하는 경우에는 주식을 매도한다.

미국주가를 사용한 가변기간 이동평균 기법을 보여주는 <표 5>와 유사하게 매입>0의 경우 10개국 모두 0.5보다 큰 반면 매도>0의 경우에도 <표 5>와 달리 10개국 모두 0.5보다 작다. 뿐만 아니라 중국의 경우만을 제외하고는 매입>0의 확률이 <표 5>보다 크고 매도>0의 확률이 <표 5>보다 작다. 중국주가는 다른 아시아 주가에 비해 전 날의 미국주가에 의해 크게 영향을 받지 않은 것으로 보인다. 따라서 중국주가를 제외하고는 1일전 미국주가를 이용하는 경우가 기술적 거래기법을 이용하는 경우보다 아시아 각국 주가의 방향을 예측하는 데 훨씬 더 정확함을 알 수 있다.

<표 9>에서 매입의 경우 모두 양(+)의 수익률을, 매도의 경우에는 모두 음(-)의 수익률을 나타낼 뿐만 아니라 <표 5>와 비교해 볼 때 중국만을 제외하고는 매입 또는 매도에 관계없이 수익률의 절대치와 ( )안의 [eqn: t]값들이 매우 큰 것으로 나타났다.

2. 글로벌 금융위기 이전 기간

<표 10>은 글로벌 금융위기 이전 기간(1999.10.25-2007.07.31)동안에 1일전 미국주가를 사용하여 구한 방향예측결과를 보여주고 있다. 매입>0일 확률이 홍콩과 싱가포르의 경우 전체기간에 비해 조금 높으나 전반적으로 큰 차이는 없다. 매도>0일 확률은 대만과 홍콩의 경우를 제외하고는 전체기간에 비해 높다.

<표 10>에서 매입의 경우 한국을 제외하고는 전체기간과 비교해 볼 때 양(+)의 수익률의 크기가 작으며 [eqn: t]값은 모든 국가의 경우 작은 것으로 나타났다. 특히 중국의 경우는 1% 수준에서도 유의적인 다른 국가들과 달리 10% 수준에서도 유의적이지 못한 것으로 나타났다. 매도의 경우는 전체기간에 비해 음(-)의 수익률의 절대치가 중국을 제외한 모든 국가에 대해 작은 것으로 나타났다. 중국의 경우에는 매도수익률이 0.085로 양(+)의 값을 갖는다. 매입-매도의 차익수익률의 경우에도 전체기간에 비해 작다. 그러나 중국을 제외하고는 9개국 모두 높은 수익률을 보이고 있으며 매입-매도의 차익수익률이 0과 같다는 귀무가설은 1% 유의수준하에서 모두 기각된다.

간단히 정리하면 전체기간에 비해 글로벌 금융위기 이전 기간의 경우 1일전 미국주가의 방향 예측력이 약간 떨어짐에도 불구하고 미국주가는 중국을 제외한 9개국의 주가 방향을 예측하는 데 다른 변수나 기법에 비해 매우 우수한 변수이다.

3. 글로벌 금융위기 이후 기간

<표 11>은 글로벌 금융위기 이후 기간(2007.08.01-2009.12.30)동안에 1일전 미국주가를 사용하여 구한 방향예측결과를 보여주고 있다. 매입이 0보다 클 확률은 홍콩과 싱가포르를 제외하고는 글로벌 금융위기 이전 기간에 비해 높다. 매도가 0보다 클 확률은 대만과 홍콩을 제외한 나머지 국가들의 경우 글로벌 금융위기 이전기간에 비해 낮다.

<표 11>에서 매입의 경우 양(+)의 수익률 크기가 글로벌 금융위기 이전 기간과 비교해 볼 때 상대적으로 더 크나 표본기간이 짧음에 따라 [eqn: t]값은 전반적으로 작다. 특히 중국의 경우는 글로벌 금융위기 이전 기간과 달리 매입수익률이 크고 1% 수준에서도 유의적인 것으로 나타났다. 매도의 경우는 이전 기간에 비해 음(-)의 수익률의 절대치가 모든 국가에 대해 큰 것으로 나타났다. 중국의 경우에도 이전 기간과 달리 매도수익률이 음(-)의 값을 갖는다. 또한 매입-매도의 차익수익률의 경우에도 이전 기간에 비해 매우 크다. 중국을 포함한 10개국 모두 높은 수익률을 보이고 있으며 매입-매도 수익률이 0과 같다는 귀무가설은 1% 유의수준하에서 모두 기각된다.

요약하면 글로벌 금융위기 이전 기간보다 글로벌 금융위기 이후 기간동안에 1일전 미국주가의 방향 예측력이 더욱 우수하다. 또한 중국의 경우 다른 아시아 국가들과 달리 글로벌 금융위기 이전 기간에는 1일전 미국주가에 의해 중국주가를 예측하는 것이 거의 불가능했으나 글로벌 금융위기 이후 기간에는 다른 아시아 국가들과 마찬가지로 미국주가가 중국주가의 방향을 예측하는 데 다른 변수나 기법에 비해 매우 우수한 변수인 것으로 나타났다.

Ⅶ. 부스트랩 시뮬레이션 검정

앞 절의 실증분석으로부터 1일전의 미국주가가 여러 종류의 기술적 거래기법들보다 아시아 주가를 예측하는 데 우수하다는 것을 확인하였다. 그러나 자료의 기초통계량에서 살펴본 바와 같이 Ljung-Box 검정결과는 아시아 국가들의 주식수익률 또는 제곱된 주식수익률이 높은 계열상관관계를 가지고 있음을 보여주고 있다. 이는 AR이나 GARCH 또는 GARCH-M 타입의 시계열 모형이 주가 예측에 유용할 수 있음을 시사한다. 본 절에서는 이러한 시계열 모형을 통해 직접 방향을 예측하기보다는 부스트랩 시뮬레이션을 통해 이들 시계열 모형들이 일별 아시아 주가를 예측하는 데 우수한가를 검정해보기로 한다.

1. 모형추정결과

여기서는 다음과 같은 시계열 모형들이 고려된다.

추세를 가진 임의보행모형:

[eqn: r_t = a + epsilon_t]                                                                 (4)

AR(1) 모형:

[eqn: r_t = a + b r_t-1 + epsilon_t]                                                           (5)

ARMA(1,1) 모형:

[eqn: r_t = a + b r_t-1 + epsilon_t + c epsilon_t-1]                                                    (6)

ARMA(1,1)-GJR 모형:

[eqn: r_t = a + b r_t-1 + epsilon_t + c epsilon_t-1]                                                    (7)

[eqn: h_t = omega + beta h_t-1 + alpha epsilon_t-1^2 + gamma S^- epsilon_t-1^2]                                             (8)

[eqn: epsilon_t-1 <0: ~S^- =1,~epsilon_t-1 GEQ0: ~S^- =0]

MA(1,1)-GJR-M 모형:

[eqn: r_t = a + d SQRT{h_t} + epsilon_t + c epsilon_t-1]                                                    (9)

[eqn: h_t = omega + beta h_t-1 + alpha epsilon_t-1^2 + gamma S^- epsilon_t-1^2]                                            (10)

[eqn: epsilon_t-1 <0: ~S^- =1,~epsilon_t-1 GEQ0: ~S^- =0]

위 식에서 [eqn: r_t]와 [eqn: epsilon_t]는 각각 주식수익률(%)과 오차항을 나타내며 [eqn: h_t]는 조건부 분산을 의미한다. [eqn: S^-]는 [eqn: epsilon_t-1]이 0보다 작으면 1이고 그렇지 않으면 0인 더미변수이다. 주가의 경우 레버리지효과를 가지고 있기 때문에 비대칭적인 GJR(Glosten, Jagannathan, and Runkle, 1993) 모형을 사용한다. [eqn: a,~b,~c,~d,~ omega,~ alpha,~ beta,~ gamma]는 추정될 파라미터를 나타낸다.

먼저 <표 12>는 AR(1)의 추정결과를 보여준다. [eqn: b]의 추정치가 힌국, 대만, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 싱가포르의 경우 적어도 5% 수준하에서 통계적으로 유의적이다. <표 13>은 ARMA(1,1)의 추정결과를 보여준다. AR 항의 추정치 [eqn: hat b]와 MA 항의 추정치 [eqn: hat c]가 한국, 일본, 중국, 대만, 홍콩, 태국 등의 경우 적어도 10% 수준하에서 통계적으로 유의적이다.

한편 <표 14>는 조건부 분산이 시변적이고 비대칭적인 ARMA(1,1)-GJR의 추정결과를 보여주고 있다. [eqn: gamma]의 추정결과는 말레이시아를 제외한 9개국의 경우 주식수익률의 조건부 분산에 비대칭효과가 존재함을 보여주고 있다. 즉 좋은 뉴스보다는 나쁜 뉴스가 수익률의 변동성을 더 크게 증가시킨다. ARMA(1,1)-GJR 모형의 경우 GARCH-M 타입의 모형과 달리 정보행렬(Information Matrix)의 block diagonality때문에 조건부 평균항과 분산항을 분리 추정하는 데 계량적인 문제점이 없으나 본 연구에서는 조건부 평균항과 분산항의 파라미터들을 정규분포 가정하에서 동시에 추정하였다. 따라서 조건부 평균항의 추정결과가 ARMA(1,1)의 추정결과와 다르다. <표 14>는 일본, 중국, 인도네시아, 싱가포르, 태국의 경우 [eqn: b]와 [eqn: c]의 추정치가 적어도 10% 수준하에서 유의적임을 보여준다. <표 15>은 MA(1)-GJR-M의 추정결과를 보여준다. 조건부 평균항에서 조건부 표준편차 [eqn: sqrt {h_t }]의 파라미터인 [eqn: d]의 추정치들은 태국의 제외하고는 통계적으로 유의적이지 못하다. 태국의 경우 [eqn: d]의 추정치가 양(+)이 아니라 음(-)의 값을 갖고 있다. 조건부 분산항의 파라미터인 [eqn: omega,~ alpha,~ beta,~ gamma]의 추정치들은 <표 14>의 경우와 유사하다.

마지막으로 <표 16>은 1일전 미국 주식수익률이 설명변수인 모형의 추정치들을 보여주고 있다. 모든 경우 [eqn: b]의 추정치들이 매우 높은 통계적인 유의성을 가지고 있다.

2. 시뮬레이션 검정결과

앞 절에서는 1일전 미국주가의 향방에 따른 매매신호에 의해 실제 주가자료로부터 조건부 주식수익률을 얻었다. 여기서는 위에서 언급된 시계열 모형들을 귀무모형으로 가정하여 부스트랩 방법을 통해 시뮬레이션 수익률 자료를 구한 후 앞 절과 동일한 방법으로 조건부 수익률을 산출한다. 다음 실제 자료로부터의 수익률과 시뮬레이션 자료로부터의 수익률을 비교한다.

한 예로 추세를 가진 임의보행모형의 경우 먼저 식 (4)을 추정하여 [eqn: T]개로 구성된 [eqn: {hat epsilon}_t]을 구한 후 이로부터 무작위로 [eqn: epsilon_t^*]([eqn: t=1,~2,~ CDOTS,~T])을 다시 추출함으로써 10개국에 대한 부스트랩 수익률 [eqn: r_t^*]을 얻는다. 그 다음 Ⅵ절에서와 동일한 방법으로 1일전 미국주가의 움직임에 따라 이 부스트랩 수익률의 방향을 예측한다. 이와 같은 절차를 동일한 방법으로 1000회 반복한다.

<표 17>이 이로부터 얻은 임의보행모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정결과를 보여준다. <표 17>에서 평균은 1000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 매입과 매도, 또는 매입-매도 수입률의 평균을 나타낸다. 또한 ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 Ⅵ절에서 얻은 실제 수익률보다 클 확률을 표시한다. 매입수익률의 경우 일본을 제외하고는 양(+)의 값을 가지나 실제 매입수익률과 비교해 볼 때 매우 작다. 따라서 시뮬레이션 매입수익률이 실제 매입수익률보다 클 확률은 중국을 제외하고는 모두 0%이다. 중국의 경우에도 2%에 불과하다. 매도수익률의 경우 일본을 제외하고는 양(+)의 값을 갖는다. 따라서 시뮬레이션 매도수익률이 실제 매도수익률보다 클 확률은 중국을 제외하고는 모두 100%이다. 귀무모형이 추세를 가진 임의보행모형이기 때문에 매입수익률과 매도수익률이 큰 차이가 없다. 따라서 시뮬레이션 매입-매도 수익률이 실제 매입-매도 수익률보다 클 확률 또한 중국을 제외하고는 모두 0%이다.

AR(1), ARMA(1,1), ARMA(1,1)-GJR, MA(1)-GJR-M 모형들의 경우에도 추세를 가진 임의보행모형과 동일한 방법으로 시뮬레이션 수익률들을 구한다. <표 18>부터 <표 21>이 차례대로 이 모형들을 이용하여 얻은 부스트랩 시뮬레이션 검정결과를 보여준다. 시뮬레이션 매입, 매도, 매입-매도 평균수익률은 모형에 따라 어느 정도 차이가 있다. 그러나 중국을 제외하고는 모형에 관계없이 시뮬레이션 매입 평균수익률과 매입-매도 평균수익률이 실제 수익률보다 클 확률은 0%인 반면 시뮬레이션 매도 평균수익률이 실제 매도수익률보다 클 확률은 100%이다.

MA(1), AR(1)-GJR, MA(1)-GJR, AR(1)-GJR-M, ARMA(1,1)-GJR-M 모형이나 GJR대신 GARCH가 사용된 모형들의 경우에도 실증분석결과는 크게 다르지 않다.

마지막으로 <표 22>는 1일전 미국 주식수익률이 설명변수로 사용된 귀무모형으로부터 얻은 시뮬레이션 수익률들을 사용하여 Ⅵ절에서와 동일한 방법으로 구한 매입 및 매도 수익률들을 보여준다. 앞의 모형들과 달리 시뮬레이션 매입, 매도, 매입-매도 평균수익률이 <표 9>의 실제 수익률과 큰 차이가 없다. 또한 시뮬레이션 매입, 매도, 매입-매도 평균수익률이 실제 수익률보다 클 확률 또한 위의 모형들과는 달리 대부분의 경우 극단적인 값을 갖지 않음을 확인할 수 있다. 간단히 말해 미국주가를 설명변수로 포함한 모형은 아시아 각국의 주가를 예측하는 데 매우 유용한 반면 기존의 잘 알려진 시계열 모형들은 그렇지 못함을 알 수 있다.

Ⅷ. 요약 및 맺음말

본 연구에서는 미국주가와 기술적 거래기법을 사용해 아시아 주요 10개국의 주가방향을 예측하는 것이 가능한가를 살펴보았다. 기술적 거래기법으로는 가변기간 이동평균(VMA) 기법과 고정기간 이동평균(FMA) 기법, 그리고 저항선 및 지지선 돌파시 매매(TRB) 기법 등이 사용된다.

실증적 분석결과 전통적인 기술적 거래기법을 이용해 매입 또는 매도 시점을 포착할 때 장•단기 이동평균선으로 자국주가보다는 미국주가를 사용하는 경우 방향예측이 훨씬 우수하다. 즉 미국주가를 사용하는 경우 매입수익률 또는 매입수익률에서 매도수익률을 차감한 수익률이 보다 크고 통계적인 유의성을 갖는다. 또한 미국주가를 이용한 기술적 거래기법 분석시 단기 및 장기 이동평균기간이 짧을수록 예측력이 점점 좋아지는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 방향예측결과는 장•단기 이동평균을 이용한 기술적 거래기법보다는 간단하게 아시아 각국의 주가가 1일전의 미국 주가와 동일한 방향으로 움직인다고 가정하는 것이 더 우수함을 보여주고 있다.

추세를 가진 임의보행모형, AR(1), ARMA(1,1), ARMA(1,1)-GJR, MA(1)-GJR-M  모형 등 기존의 시계열 모형을 통해 부스트랩 시뮬레이션 검정을 한 결과 시뮬레이션 매입, 매도, 매입-매도 평균수익률은 모형에 따라 어느 정도 차이가 있다. 그러나 중국을 제외하고는 모형에 관계없이 시뮬레이션 평균 매입수익률과 매입-매도 수익률이 실제 수익률보다 클 확률은 0%인 반면 시뮬레이션 평균 매도수익률이 실제 매도수익률보다 클 확률은 100%이다. 반면 1일전 미국 주식수익률이 설명변수로 사용된 귀무모형으로부터 얻은 시뮬레이션 매입, 매도, 매입-매도 평균수익률은 실제 수익률과 큰 차이가 없다. 요약하면 미국주가를 예측변수로 이용한 기법이나 모형은 아시아 각국의 주가를 예측하는 데 매우 우수한 반면 기존의 잘 알려진 기술적 거래기법이나 시계열 모형들은 그렇지 못함을 알 수 있다.

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<표 1> 주식수익률(%)의 기초통계량

국가	평균	표준편차	왜도	첨도	최고치	최저치	Q(10)	Q2(10)
한국	0.039	1.938	-0.534	7.689	11.284	-16.115	18.000+	422.046**
일본	-0.009	1.610	-0.285	9.394	13.235	-12.111	27.298**	2679.039**
중국	0.029	1.725	-0.135	10.378	13.407	-13.582	24.436**	1524.000**
대만	0.008	1.656	-0.416	7.383	9.716	-12.778	20.754**	220.751**
홍콩	0.029	1.725	-0.135	10.378	13.407	-13.582	24.436**	24.436**
인도네시아	0.062*	1.648	-0.651	11.093	11.491	-13.602	38.676**	202.435**
말레이시아	0.030	1.095	-1.136	17.594	5.850	-13.250	74.457**	118.325**
필리핀	0.016	1.483	0.263	18.682	16.178	-13.089	53.062**	71.985**
싱가포르	0.027	1.412	-0.731	12.457	7.531	-15.517	12.234	380.068**
태국	0.027	1.660	-0.981	18.463	10.577	-20.340	20.823*	94.611**
미국	0.005	1.308	-0.023	10.528	10.508	-8.201	47.398**	1885.145**

주: 1) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

2) Q(10)과 Q2(10)은 각각 수익률과 제곱된 수익률의 10계차 자기상관에 대한               Ljung-Box 검정통계량을 표시.

<표 2> 가변기간 이동평균 기법(200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	1430	0.560	0.077 (0.785)	1078	0.523	-0.032 (-0.873)	0.109 (1.435)
일본	1093	0.522	0.024 (0.749)	1303	0.486	-0.055 (-0.633)	0.080 (1.189)
중국	1230	0.585	0.144 (1.888)	1146	0.475	-0.077 (-1.771)	0.221 (3.140)
대만	1251	0.535	0.063 (1.045)	1177	0.483	-0.058 (-1.037)	0.121 (1.793)
홍콩	1359	0.536	0.070 (0.851)	1074	0.492	-0.036 (-0.890)	0.106 (1.498)
인도네시아	1427	0.568	0.143 (1.637)	943	0.520	-0.047 (-1.724)	0.190 (2.867)
말레이시아	1298	0.556	0.085 (1.816)	1114	0.493	-0.041 (-1.724)	0.127 (3.044)
필리핀	1256	0.509	0.079 (1.178)	1140	0.486	-0.058 (-1.425)	0.136 (2.240)
싱가포르	1326	0.541	0.079 (1.362)	1127	0.493	-0.055 (-1.367)	0.133 (2.353)
태국	1247	0.525	0.067 (0.728)	1138	0.498	-0.024 (-0.875)	0.091 (1.378)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 3> 고정기간 이동평균 기법(200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	25	0.571	0.113 (0.225)	82	0.548	0.035 (-0.048)	0.079 (0.213)
일본	25	0.450	0.007 (0.005)	95	0.514	0.036 (0.216)	-0.029 (-0.091)
중국	20	0.535	0.069 (0.178)	74	0.524	-0.065 (-0.397)	0.134 (0.351)
대만	26	0.497	0.273 (0.493)	97	0.514	-0.042 (-0.292)	0.315 (0.565)
홍콩	23	0.519	0.128 (0.270)	96	0.544	0.034 (-0.028)	0.094 (0.242)
인도네시아	20	0.581	0.224 (0.502)	73	0.507	0.003 (-0.285)	0.221 (0.528)
말레이시아	18	0.510	0.190 (0.700)	118	0.500	-0.013 (-0.273)	0.204 (0.657)
필리핀	22	0.560	0.208 (0.577)	91	0.480	-0.079 (-0.544)	0.287 (0.694)
싱가포르	21	0.458	0.024 (0.045)	101	0.523	-0.049 (-0.276)	0.073 (0.160)
태국	25	0.488	0.131 (0.223)	102	0.522	0.124 (0.401)	0.007 (-0.038)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 4> 저항선과 지지선 돌파시 매매 기법(200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	81	0.424	-0.005 (-0.124)	86	0.558	0.023 (0.250)	-0.028 (-0.210)
일본	51	0.431	0.014 (0.050)	127	0.513	-0.169 (-0.440)	0.183 (0.303)
중국	87	0.498	-0.144 (0.041)	170	0.580	0.083 (-0.008)	-0.227 (-0.035)
대만	69	0.442	0.127 (0.329)	119	0.495	-0.176 (-0.171)	0.302 (0.351)
홍콩	69	0.483	-0.023 (0.377)	111	0.537	0.366 (0.817)	-0.390 (-0.500)
인도네시아	92	0.491	0.252 (1.183)	76	0.526	-0.481 (-2.064)	0.733 (2.215)
말레이시아	72	0.446	0.283 (1.645)	138	0.414	-0.427 (-2.062)	0.710 (2.652)
필리핀	56	0.401	-0.218 (0.821)	137	0.451	-0.508 (-2.222)	0.289 (1.706)
싱가포르	65	0.448	0.216 (0.597)	133	0.513	0.063 (-0.191)	0.154 (0.298)
태국	64	0.513	0.079 (0.770)	94	0.501	-0.301 (-0.701)	0.381 (0.779)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 5> 가변기간 이동평균 기법(미국주가를 이용한 200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	1268	0.566	0.128 (1.481)	1240	0.523	-0.061 (-1.373)	0.189 (2.473)
일본	1207	0.533	0.082 (1.745)	1189	0.471	-0.119 (-1.708)	0.201 (2.970)
중국	1203	0.567	0.153 (2.025)	1173	0.496	-0.084 (-1.878)	0.237 (3.351)
대만	1233	0.544	0.118 (1.959)	1195	0.476	-0.111 (-1.941)	0.229 (3.360)
홍콩	1232	0.545	0.115 (1.529)	1201	0.489	-0.066 (-1.422)	0.181 (2.544)
인도네시아	1191	0.591	0.229 (3.055)	1179	0.507	-0.096 (-2.718)	0.324 (4.954)
말레이시아	1216	0.573	0.119 (2.706)	1196	0.480	-0.067 (-2.483)	0.186 (4.466)
필리핀	1208	0.533	0.149 (2.483)	1188	0.462	-0.123 (-2.669)	0.272 (4.429)
싱가포르	1240	0.551	0.131 (2.358)	1213	0.488	-0.094 (-2.204)	0.225 (3.937)
태국	1205	0.549	0.166 (2.427)	1180	0.474	-0.118 (-2.541)	0.284 (4.268)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 6> 고정기간 이동평균 기법(미국주가를 이용한 200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	35	0.569	0.777 (1.801)	175	0.467	-0.403 (-2.286)	1.180 (2.575)
일본	34	0.550	0.547 (1.618)	167	0.385	-0.421 (-2.273)	0.968 (2.509)
중국	32	0.491	0.088 (0.222)	163	0.503	-0.097 (-0.620)	0.186 (0.498)
대만	34	0.545	0.524 (1.548)	170	0.404	-0.388 (-2.205)	0.912 (2.271)
홍콩	34	0.573	0.752 (2.072)	169	0.446	-0.375 (-2.290)	1.127 (2.822)
인도네시아	33	0.548	0.397 (1.139)	166	0.482	-0.228 (-1.644)	0.624 (1.760)
말레이시아	34	0.551	0.277 (1.211)	169	0.445	-0.171 (-1.832)	0.448 (1.906)
필리핀	33	0.555	0.451 (1.451)	168	0.428	-0.290 (-1.896)	0.741 (2.149)
싱가포르	34	0.597	0.639 (2.075)	170	0.436	-0.319 (-2.322)	0.958 (2.835)
태국	33	0.540	0.482 (1.169)	166	0.453	-0.215 (1.418)	0.697 (1.665)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 7> 저항선과 지지선 돌파시 매매 기법(미국주가를 이용한 200가지 기법들의 평균치)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	54	0.442	0.433 (1.400)	123	0.398	-0.619 (-2.086)	1.052 (2.300)
일본	50	0.434	0.395 (1.581)	119	0.363	-0.538 (-2.084)	0.933 (2.409)
중국	32	0.491	0.088 (0.222)	163	0.503	-0.097 (-0.620)	0.186 (0.498)
대만	34	0.545	0.524 (1.548)	170	0.404	-0.388 (-2.205)	0.912 (2.271)
홍콩	54	0.460	0.338 (1.229)	119	0.368	-0.406 (-1.501)	0.744 (1.757)
인도네시아	33	0.548	0.397 (1.139)	166	0.482	-0.228 (-1.644)	0.624 (1.760)
말레이시아	34	0.551	0.277 (1.211)	169	0.445	-0.171 (-1.832)	0.448 (1.906)
필리핀	51	0.436	0.500 (2.387)	119	0.315	-0.748 (-3.165)	1.248 (3.596)
싱가포르	52	0.410	0.296 (1.393)	120	0.350	-0.494 (-2.047)	0.790 (2.241)
태국	53	0.402	0.251 (1.159)	117	0.381	-0.641 (2.291)	0.892 (2.240)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

2) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

3) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 8> 가변기간 이동평균 기법(미국주가를 이용한 한국의 경우)

기법	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
(1, 10, 0)	1361	0.614	0.401 (5.896)	1147	0.462	-0.388 (-6.237)	0.789 (10.493)
(1, 50, 0)	1431	0.582	0.234 (3.312)	1077	0.494	-0.217 (-3.593)	0.451 (5.962)
(1, 100, 0)	1434	0.561	0.138 (1.757)	1074	0.521	-0.112 (-2.050)	0.249 (3.292)
(2, 10, 0)	1340	0.595	0.286 (4.059)	1168	0.486	-0.243 (-4.081)	0.529 (7.039)
(2, 50, 0)	1419	0.566	0.152 (1.975)	1089	0.516	-0.104 (-1.949)	0.256 (3.382)
(2, 100, 0)	1432	0.552	0.101 (1.164)	1076	0.533	-0.062 (-1.328)	0.163 (2.154)
(1, 10, 0.01)	689	0.642	0.614 (7.255)	1819	0.507	-0.178 (-3.568)	0.792 (9.428)
(1, 50, 0.01)	1169	0.591	0.240 (3.181)	1339	0.503	-0.133 (-2.551)	0.373 (4.969)
(1, 100, 0.01)	1194	0.572	0.194 (2.503)	1314	0.519	-0.117 (-2.279)	0.311 (4.140)

주: 1) (1, 10, 0.01)은 1과 10의 단기와 장기 이동평균, 1%의 밴드가 사용된 경우를 표시.

2) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0%보다 클 확률을 표시.

3) 매입(매도)은 매입(매도) 수익률의 평균, 매입-매도는 두 수익률간의 차이를 표시.

4) ( )안의 값은 t값을 표시.

<표 9> 1일전 미국주가를 이용한 방향예측결과(전체기간)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	1256	0.621	0.507 (7.377)	1174	0.461	-0.465 (-7.449)	0.972 (12.763)
일본	1198	0.614	0.447 (8.163)	1124	0.387	-0.488 (-8.013)	0.935 (13.823)
중국	1195	0.556	0.152 (2.025)	1107	0.508	-0.059 (-1.466)	0.212 (2.974)
대만	1216	0.590	0.370 (6.355)	1135	0.424	-0.377 (-6.434)	0.747 (10.951)
홍콩	1229	0.634	0.517 (8.262)	1140	0.396	-0.480 (-8.122)	0.997 (14.065)
인도네시아	1177	0.624	0.405 (6.263)	1117	0.466	-0.288 (-6.096)	0.693 (10.542)
말레이시아	1206	0.620	0.246 (6.366)	1130	0.424	-0.209 (-6.389)	0.455 (10.911)
필리핀	1189	0.605	0.403 (7.394)	1131	0.384	-0.393 (-7.744)	0.796 (12.940)
싱가포르	1225	0.628	0.388 (7.710)	1151	0.407	-0.364 (-7.641)	0.752 (13.167)
태국	1194	0.583	0.331 (5.429)	1116	0.438	-0.294 (-5.579)	0.625 (9.401)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0보다 클 확률을 표시.

2) ( )안의 값은 t값을 표시.

3) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 10> 1일전 미국주가를 이용한 방향예측결과(글로벌 금융위기 이전 기간)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	962	0.621	0.514 (6.491)	884	0.469	-0.457 (-6.754)	0.971 (11.406)
일본	917	0.599	0.351 (6.386)	847	0.404	-0.350 (-6.183)	0.701 (10.740)
중국	908	0.539	0.078 (0.350)	831	0.526	0.085 (0.460)	-0.007 (-0.104)
대만	928	0.572	0.321 (4.904)	853	0.422	-0.318 (-5.060)	0.639 (8.530)
홍콩	942	0.636	0.449 (8.016)	857	0.396	-0.395 (-7.916)	0.844 (13.652)
인도네시아	901	0.612	0.364 (5.238)	840	0.475	-0.218 (-5.044)	0.582 (8.768)
말레이시아	918	0.603	0.214 (4.700)	852	0.450	-0.156 (-4.751)	0.369 (8.083)
필리핀	918	0.574	0.290 (4.788)	849	0.413	-0.262 (-5.262)	0.552 (8.598)
싱가포르	935	0.634	0.366 (7.205)	864	0.420	-0.303 (-6.919)	0.669 (12.107)
태국	911	0.574	0.312 (4.391)	841	0.451	-0.254 (-4.578)	0.556 (7.660)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0보다 클 확률을 표시.

2) ( )안의 값은 t값을 표시.

3) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 11> 1일전 미국주가를 이용한 방향예측결과(글로벌 금융위기 이후 기간)

국가	매입수	매입>0	매입	매도수	매도>0	매도	매입-매도
한국	294	0.622	0.632 (4.515)	289	0.436	-0.521 (-3.498)	1.153 (6.893)
일본	281	0.665	0.813 (5.463)	276	0.337	-0.960 (-5.380)	1.774 (9.263)
중국	287	0.610	0.538 (3.483)	275	0.455	-0.310 (-1.556)	0.848 (4.298)
대만	288	0.649	0.634 (4.878)	281	0.431	-0.583 (-4.233)	1.218 (7.807)
홍콩	287	0.627	0.909 (4.843)	282	0.397	-0.823 (-4.285)	1.732 (7.823)
인도네시아	276	0.663	0.714 (4.655)	276	0.438	-0.542 (-3.756)	1.256 (7.176)
말레이시아	288	0.674	0.506 (6.313)	277	0.347	-0.434 (-5.156)	0.940 (9.812)
필리핀	271	0.708	0.989 (7.517)	281	0.295	-0.895 (-6.616)	1.884 (12.061)
싱가포르	290	0.607	0.601 (4.582)	286	0.367	-0.610 (-4.208)	1.211 (7.548)
태국	283	0.611	0.548 (4.359)	274	0.401	-0.523 (-3.801)	1.071 (6.968)

주: 1) 매입(매도)>0은 매입(매도)신호시 수익률이 0보다 클 확률을 표시.

2) ( )안의 값은 t값을 표시.

3) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 12> AR(1) 모형의 추정치

국가	a	b
한국	0.037(0.037)	0.038(0.019)*
일본	-0.009(0.031)	-0.011(0.019)
중국	0.039(0.033)	-0.002(0.019)
대만	0.008(0.032)	0.037(0.019)*
홍콩	0.030(0.033)	-0.023(0.019)
인도네시아	0.061(0.031)*	0.103(0.019)**
말레이시아	0.026(0.021)	0.135(0.019)**
필리핀	0.014(0.028)	0.112(0.019)**
싱가포르	0.026(0.027)	0.032(0.019)+
태국	0.026(0.032)	0.011(0.019)

주: 1) ( )안의 값은 표준오차를 표시.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 13> ARMA(1,1) 모형의 추정치

국가	a	b	c
한국	0.052(0.046)	-0.330(0.197)+	0.374(0.194)+
일본	-0.003(0.009)	0.679(0.194)**	-0.711(0.186)**
중국	0.044(0.036)	-0.128(0.013)**	0.128(0.014)**
대만	0.004(0.018)	0.467(0.196)*	-0.426(0.200)**
홍콩	0.051(0.052)	-0.776(0.114)**	0.751(0.118)**
인도네시아	0.049(0.029)+	0.292(0.185)	-0.193(0.190)
말레이시아	0.040(0.033)	-0.317(0.446)	0.447(0.425)
필리핀	0.014(0.031)	0.130(0.121)	-0.018(0.121)
싱가포르	0.014(0.017)	0.491(0.354)	-0.459(0.361)
태국	0.030(0.035)	-0.130(0.019)**	0.131(0.013)**

주: 1) ( )안의 값은 표준오차를 표시.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 14> ARMA(1,1)-GJR 모형의 추정치

국가	a	b	c	ω	α	β	γ
한국	0.085 (0.037)*	-0.109 (0.266)	0.164 (0.265)	0.033 (0.009)**	0.044 (0.010)**	0.911 (0.012)**	0.074 (0.016)**
일본	0.007 (0.023)	0.055 (0.014)**	-0.053 (0.019)**	0.043 (0.010)**	0.033 (0.010)**	0.899 (0.011)**	0.099 (0.017)**
중국	0.043 (0.048)	-0.805 (0.103)**	0.828 (0.096)**	0.034 (0.008)*	0.055 (0.009)**	0.914 (0.009)**	0.048 (0.012)**
대만	0.019 (0.020)	0.459 (0.297)	-0.407 (0.305)	0.028 (0.007)**	0.029 (0.009)**	0.926 (0.009)**	0.071 (0.014)**
홍콩	0.029 (0.032)	0.337 (0.570)	-0.317 (0.571)	0.017 (0.005)**	0.040 (0.008)**	0.929 (0.008)**	0.051 (0.013)**
인도네시아	0.058 (0.027)*	0.402 (0.163)*	-0.282 (0.169)+	0.128 (0.023)**	0.064 (0.010)**	0.848 (0.015)**	0.089 (0.020)**
말레이시아	0.021 (0.014)	0.424 (0.205)*	-0.289 (0.216)	0.002 (0.001)+	0.063 (0.012)**	0.944 (0.009)**	-0.006 (0.009)
필리핀	-0.001 (0.021)	0.292 (0.114)**	-0.155 (0.116)	0.288 (0.050)**	0.034 (0.014)**	0.769 (0.034)**	0.124 (0.026)**
싱가포르	0.025 (0.019)	0.539 (0.303)*	-0.519 (0.307)+	0.026 (0.006)**	0.084 (0.013)**	0.854 (0.013)**	0.139 (0.022)**
태국	0.026 (0.017)	0.559 (0.130)**	-0.488 (0.136)*	0.341 (0.043)**	0.093 (0.013)**	0.707 (0.024)**	0.177 (0.034)**

주: 1) ( )안의 값은 표준오차를 표시.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 15> MA(1)-GJR-M 모형의 추정치

국가	a	c	d	ω	α	β	γ
한국	0.141 (0.079)+	0.054 (0.020)**	-0.047 (0.054)	0.032 (0.009)**	0.044 (0.010)**	0.912 (0.011)**	0.075 (0.016)**
일본	0.066 (0.076)	0.002 (0.021)	-0.049 (0.059)	0.041 (0.010)**	0.033 (0.009)**	0.901 (0.012)**	0.099 (0.018)**
중국	-0.037 (0.081)	0.008 (0.020)	0.047 (0.059)	0.035 (0.009)*	0.055 (0.008)**	0.913 (0.008)**	0.046 (0.012)**
대만	0.094 (0.081)	0.049 (0.020)*	-0.044 (0.060)	0.026 (0.007)**	0.030 (0.009)**	0.926 (0.009)**	0.069 (0.014)**
홍콩	0.044 (0.064)	0.019 (0.020)	0.000 (0.051)	0.017 (0.005)**	0.040 (0.008)**	0.929 (0.008)**	0.051 (0.012)**
인도네시아	0.129 (0.122)	0.118 (0.021)**	-0.019 (0.086)	0.125 (0.024)**	0.065 (0.010)**	0.851 (0.015)**	0.084 (0.019)**
말레이시아	0.020 (0.041)	0.144 (0.021)**	0.025 (0.052)	0.002 (0.001)+	0.065 (0.012)**	0.943 (0.009)**	-0.007 (0.009)
필리핀	-0.026 (0.195)	0.126 (0.021)**	0.023 (0.145)	0.284 (0.062)**	0.033 (0.016)**	0.773 (0.042)**	0.120 (0.027)**
싱가포르	0.094 (0.048)*	0.012 (0.021)	-0.041 (0.046)	0.025 (0.007)**	0.084 (0.013)**	0.856 (0.014)**	0.132 (0.022)**
태국	0.284 (0.129)*	0.045 (0.020)*	-0.152 (0.087)+	0.326 (0.046)**	0.093 (0.017)**	0.714 (0.026)**	0.180 (0.033)**

주: 1) ( )안의 값은 표준오차를 표시.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 16> 1일전 미국 주식수익률이 설명변수인 모형의 추정치

국가	a	b
한국	0.036(0.035)	0.471(0.027)**
일본	-0.012(0.028)	0.528(0.021)**
중국	0.038(0.033)	0.130(0.025)**
대만	0.006(0.031)	0.349(0.023)**
홍콩	0.026(0.031)	0.508(0.023)**
인도네시아	0.067(0.031)*	0.308(0.023)**
말레이시아	0.029(0.020)	0.212(0.016)**
필리핀	0.014(0.026)	0.412(0.020)**
싱가포르	0.025(0.026)	0.349(0.020)**
태국	0.025(0.031)	0.263(0.024)**

주: 1) ( )안의 값은 표준오차를 표시.

2) *와 **은 각각 5%와 1% 수준에서 통계적으로 유의적임을 표시.

<표 17> 임의보행모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	0.042(0.000)	0.041(1.000)	0.000(0.000)
일본	-0.010(0.000)	-0.011(1.000)	0.001(0.000)
중국	0.045(0.020)	0.043(0.879)	0.002(0.005)
대만	0.009(0.000)	0.007(1.000)	0.001(0.000)
홍콩	0.032(0.000)	0.034(1.000)	-0.003(0.000)
인도네시아	0.077(0.000)	0.077(1.000)	0.001(0.000)
말레이시아	0.034(0.000)	0.033(1.000)	0.001(0.000)
필리핀	0.017(0.000)	0.017(1.000)	0.000(0.000)
싱가포르	0.028(0.000)	0.031(1.000)	-0.002(0.000)
태국	0.030(0.000)	0.033(1.000)	-0.003(0.000)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

<표 18> AR(1) 모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	0.042(0.000)	0.041(1.000)	0.000(0.000)
일본	-0.010(0.000)	-0.011(1.000)	0.001(0.000)
중국	0.045(0.020)	0.043(0.879)	0.002(0.005)
대만	0.009(0.000)	0.007(1.000)	0.001(0.000)
홍콩	0.032(0.000)	0.034(1.000)	-0.003(0.000)
인도네시아	0.077(0.000)	0.077(1.000)	0.001(0.000)
말레이시아	0.034(0.000)	0.033(1.000)	0.001(0.000)
필리핀	0.017(0.000)	0.017(1.000)	0.000(0.000)
싱가포르	0.028(0.000)	0.031(1.000)	-0.002(0.000)
태국	0.030(0.000)	0.033(1.000)	-0.003(0.000)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

<표 19> ARMA(1,1) 모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	-0.017(0.000)	0.114(1.000)	-0.131(0.000)
일본	0.102(0.000)	-0.127(1.000)	0.229(0.000)
중국	0.037(0.023)	0.047(0.973)	-0.010(0.000)
대만	0.068(0.000)	-0.055(1.000)	0.123(0.000)
홍콩	-0.096(0.000)	0.177(1.000)	-0.273(0.000)
인도네시아	0.101(0.000)	0.042(1.000)	0.059(0.000)
말레이시아	0.016(0.000)	0.052(1.000)	-0.036(0.000)
필리핀	0.018(0.000)	0.014(1.000)	0.003(0.000)
싱가포르	0.114(0.000)	-0.063(1.000)	0.176(0.000)
태국	0.013(0.000)	0.050(1.000)	-0.037(0.000)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

<표 20> ARMA(1,1)-GJR 모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	0.020(0.000)	0.062(1.000)	-0.042(0.000)
일본	0.000(0.000)	-0.018(1.000)	0.018(0.000)
중국	0.011(0.032)	0.074(0.950)	-0.063(0.000)
대만	0.069(0.000)	-0.058(1.000)	0.127(0.000)
홍콩	0.085(0.000)	-0.030(1.000)	0.115(0.000)
인도네시아	0.113(0.000)	0.031(1.000)	0.082(0.000)
말레이시아	0.050(0.000)	0.008(1.000)	0.042(0.000)
필리핀	0.021(0.000)	0.013(1.000)	0.008(0.000)
싱가포르	0.125(0.000)	-0.073(1.000)	0.199(0.000)
태국	0.098(0.000)	-0.053(1.000)	0.151(0.000)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

<표 21> MA(1)-GJR-M 모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	0.041(0.000)	0.037(1.000)	0.004(0.000)
일본	-0.010(0.000)	-0.014(1.000)	0.004(0.000)
중국	0.043(0.015)	0.042(0.969)	0.001(0.003)
대만	0.011(0.000)	0.009(1.000)	0.003(0.000)
홍콩	0.034(0.000)	0.031(1.000)	0.002(0.000)
인도네시아	0.072(0.000)	0.072(1.000)	0.001(0.000)
말레이시아	0.033(0.000)	0.032(1.000)	0.000(0.000)
필리핀	0.017(0.000)	0.018(1.000)	-0.001(0.000)
싱가포르	0.028(0.000)	0.027(1.000)	0.002(0.000)
태국	0.032(0.000)	0.025(1.000)	0.007(0.000)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

<표 22> 1일전 미국 주식수익률이 설명변수인 모형의 부스트랩 시뮬레이션 검정

국가	평균(확률)
	매입	매도	매입-매도
한국	0.487(0.165)	-0.435(0.904)	0.922(0.130)
일본	0.489(0.985)	-0.545(0.007)	1.034(0.992)
중국	0.166(0.746)	-0.090(0.066)	0.256(0.868)
대만	0.338(0.064)	-0.345(0.925)	0.683(0.065)
홍콩	0.510(0.377)	-0.483(0.457)	0.993(0.462)
인도네시아	0.364(0.020)	-0.237(0.992)	0.600(0.017)
말레이시아	0.233(0.279)	-0.183(0.883)	0.416(0.186)
필리핀	0.406(0.548)	-0.400(0.371)	0.805(0.591)
싱가포르	0.358(0.089)	-0.325(0.949)	0.683(0.062)
태국	0.277(0.006)	-0.238(0.993)	0.515(0.007)

주: 1) 평균은 1,000회의 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률의 평균을 표시.

2) ( )안의 확률은 시뮬레이션을 통해 얻은 수익률이 실제 수익률보다 클 확률을 표시.

An Analysis on Directional Predictability of Asian Stock Prices Using the US Stock Price and Technical Trading Rules

Keun Yeong Lee*

Abstract

The paper analyzes whether or not direction of Asian stock prices can be predicted by the US stock price and technical trading rules. The empirical results show that directional accuracy becomes much better when the US stock price instead of domestic stock prices is used for deriving short and long moving averages in technical analysis. Futhermore, according to the directional forecasting results, the simple model with the assumption that Asian stock prices move in the same direction as the US stock price outperforms technical trading rules without relation to any kind of moving average used. The bootstrap simulation tests also confirm that the simple model mentioned above is superior to the well known time series models such as AR and GJR models in directional prediction of Asian stock prices.

Key words: directional prediction, technical trading rules, bootstrap simulation

JEL Classification Number: F3, G1

* Professor, School of Economics, Sungkyunkwan University, Seoul, Korea