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본 연구는 기존에 연구되어진 정태적 관점의 장기기억 특성을 보완하기 위해 동태적 관점에서 시간가변 장기기억 특성을 살펴봄으로써 장기기억 특성에 관한 설명력을 높이고, 자산수익률 움직임에 대한 예측력을 향상시키기 위함에 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 KOSPI 시장의 산업지수(화학, 철강 및 금속, 기계, 전기가스업, 건설업, 제조업)의 일별 수익률자료를 사용하여 Hurst지수(Hurst exponent)를 측정하였으며, 또한 시간에 따라 동태적으로 변화하는 Hurst지수를 찾기 위해 표본이동평균법을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 기존연구보다 세밀한 연구를 하기 위해 504개, 756개, 1008개의 시간창(time-window)을 설정하여 표본이동평균법에 적용한 후 그 변화차이를 비교해 보았다.
연구 결과 글로벌 금융위기로 인하여 KOSPI의 주요 산업지수에서 장기기억의 특성이 존재하였고, 그 장기기억 특성은 시간에 따라 가변적으로 변화함을 발견했다. 또한 각 시간창에 따라 시간 가변적 장기기억의 특성의 정도가 달리 표현된다는 연구결과를 이용하여 향후 단기적인 등락을 예측하느냐 혹은 장기적 추세를 예측하느냐에 따라 시간창을 달리한다면 보다 정확한 예측력을 가질 수 있을 것임을 발견하였다.
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Barkoulas, J. T. / 2000 / Long Memory in the Greek Stock Market / Applied Financial Economics 10 (2) : 177 ~ 184
Cajueiro, D. O. / 2004 / The Hurst Exponent over Time : Testing the Assertion that Emerging Markets Are Becoming More Efficient / Physica A 336 (3-4) : 521 ~ 537
Cajueiro, D. O. / 2005 / Testing for Time-varying Long-range Dependence in Volatility for Emerging Markets / Physica A 346 (3-4) : 577 ~ 588
Fama, E. F. / 1991 / Efficient Capital Markets : A Review of Theory and Empirical Work / Journal of Finance 25 (2) : 383 ~ 417
Henry, O. T. / 2002 / Long Memory in Stock Return : Some International Evidence / Applied Financial Economics 12 (10) : 725 ~ 729
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