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Cucker and Smale(2007)의 모형을 바탕으로 한국 주식 시장의 주식 수익률 변동성 간 상호 연결 강도를 측정하였다. GMM 모형 추정 결과 변동성 상호 연결 강도는 개별 변동성의 미래 값을 예측하는데 유의한 역할을 하는 것으로 나타났다. 평균 변동성 대비 개별 변동성 위치를 일별 자료로 구축하고 변동성 뭉침 지수 (Volatility Flocking Index, VFI)를 산출하였다. VFI와 코스피 평균 수익률 및 내재변동성 지수 (VKOSPI)의 벡터자기상관모형 결과 VFI는 코스피 내재변동성(VKOSPI)의 외부충격에 유의한 반응을 보였다. 업종 별 분석에 의하면 한국의 VFI의 증가에 소재, 필수 소비재 및 금융 관련 주식들의 역할이 큰 반면, 미국 VFI 증가에는 에너지, 유틸리티, 및 헬스케어 관련 주식들의 역할이 큰 것으로 나타났다.
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A. Cavagna / 2010 / From empirical data to inter-individual interactions: unveiling the rules of collective animal behavior / Math. Models Methods Appl. Sci 20 : 1491 ~ 1510
Ahn, S. / 2010 / Stochastic flocking dynamics of the Cucker-Smale model with multiplicative white noises / Journal of Mathematical Physics 51 (10) : 103301 ~
Ahn, S. / 2013 / Application of flocking mechanism to the modeling of stochastic volatility / Mathematical Models and Methods in Applied Science 23 (9) : 1603 ~ 1628
Aiyagari, S.R. / 1994 / Uninsured idiosyncratic risk and aggregate saving / The Quarterly Journal of Economics 109 (3) : 659 ~ 684
Andersen, T. / 1996 / Return volatility and trading volume: an information flow interpretation of stochastic volatility / The Journal of Finance 51 (1) : 169 ~ 204
Ahn, S. / 2010 / Stochastic flocking dynamics of the Cucker-Smale model with multiplicative white noises / Journal of Mathematical Physics 51 (10) : 103301 ~
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Aiyagari, S.R. / 1994 / Uninsured idiosyncratic risk and aggregate saving / The Quarterly Journal of Economics 109 (3) : 659 ~ 684
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