경제학과 탐구 보고서 [확률과통계] 정규분포를 이용한 주식 시장의 불확실성 분석

목차

I. 서론
II. 결론
III. 참고 문헌
IV. 미주

본문내용

2024년 주식 시장은 연초 반도체 업황 회복 기대감으로 코스피가 2700선을 돌파하는 등 긍정적인 출 발을 보였으나, 연말까지 변동성과 불확실성이 지속되는 양상을 보였다. 특히, 글로벌 경제의 불확실 성과 국내 정치적 혼란이 맞물리며 투자자들의 불안감은 가중되었고, 이는 안전자산 선호 현상으로 이 어졌다. 실제로 주요 22개국 언론 보도를 기반으로 산출하는 '글로벌 경제 정책 불확실성(EPU) 지 수'는 최근 5년간 두 배 이상 증가하며, 시장 참여자들이 체감하는 불확실성의 수준이 이례적으로 높 음을 시사한다. 2025년을 지나 2026년에 들어서도 인공지능(AI) 투자 열풍과 같은 긍정적 요인 이면 에는, 미국발 관세 정책 변화 가능성과 같은 잠재적 위험이 상존하며 한 치 앞을 내다보기 어려운 시장 환경이 계속되고 있다. 이처럼 예측 불가능한 변수들로 가득한 주식 시장의 움직임을 이해하고 미래를 전망하기 위해 다양한 분석 도구가 활용된다. 그중에서도 통계학의 정규분포(Normal Distribution) 모델은 주가 수익률의 무작위적인 변동을 설명하고, 특정 사건이 발생할 확률을 계산하여 위험을 계량 적으로 관리하는 데 있어 가장 기초적이면서도 핵심적인 분석 틀을 제공한다. 정규분포는 평균값을 중 심으로 데이터가 대칭적으로 분포하는 종 모양의 곡선을 가정하며, 이를 통해 주가의 평균적인 움직임 과 변동성의 범위를 통계적으로 추론할 수 있다. 예를 들어, 특정 주식의 일일 수익률이 정규분포를 따 른다고 가정하면, 우리는 주가가 평균으로부터 특정 표준편차 범위 내에서 움직일 확률을 약 95% 또 는 99.7% 등으로 예측하며 잠재적인 최대 손실이나 이익의 범위를 가늠해 볼 수 있다. 물론 실제 금융 시장은 인간의 탐욕과 공포와 같은 비합리적 심리가 개입되면서 정규분포의 가정을 벗어나는 극단적 인 가격 변동, 이른바 '팻 테일(Fat Tail)' 현상을 보이기도 한다. 그러나 이러한 한계점에도 불구하고, 정규분포는 복잡한 시장의 불확실성을 이해하고 분석하기 위한 첫걸음이라 할 수 있다. 본 보고서는 이러한 문제의식에서 출발하여, 정규분포의 기본 원리를 이해하고 이를 실제 주식 시장 데이터 분석에 적용함으로써 시장의 불확실성을 통계적 관점에서 어떻게 해석하고 분석할 수 있는지 탐구하고자 한 다. 이를 통해 예측 불가능성의 영역으로만 여겨졌던 시장 변동성에 대한 합리적이고 과학적인 접근법 을 제시하는 것을 목표로 한다.

참고자료

· Bachelier, L. (1900). Théorie de la Spéculation. Annales Scientifiques de l'École Normale Supérieure, 17, 21-86.
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· Hull, J. C. (2018). Options, Futures, and Other Derivatives (10th ed.). Pearson.
· 김영규. (2021). 금융시계열분석. 율곡출판사.
· 이건희. (2020). 파이썬을 이용한 금융 데이터 분석. 한빛미디어.
· "주가 수익률은 정말 정규분포를 따를까?", (2020년 7월 27일). https://medium.com/@datalab/주가-수익률은-정말-정규분포를-따를까-e5d4b8f8e7a0
· "Value at Risk (VaR)를 통한 시장위험 관리전략", 정보통신정책연구원.