본 연구는 다변량 GARCH 방법론을 이용하여 중국거래소를 모형화하고 홍콩과 미국거래소 등 선진주식시장의 변동성과 관련한 국제적 관련성을 조사하는데 있다. 본 연구를 요약하면, 첫째, 글로벌 금융위기전, 공적분관계 또는 불일치(불균형)에서 상하이의 주식시장이 부분적, 단기적으로 회복하도록 조정하였다. 조건부 평균식에서 단기충격행렬 모두 시장내·간에 조건부 평균전이효과가 존재하지 않았고, 조건부 변동성식에서 ARCH(ε²<SUB>t</SUB>)의 계수 모두 양(+)으로 시장자체에 강한 영향을 미치고, 심천(상하이)시장의 잔차충격에서 상하이(심천)시장의 변동성을 감소시켜 두 변수간 정보의 강한 조건부 변동성전이효과가 존재하였다. 또한 양방향으로 홍콩과 상하이간, 홍콩과 심천간, 미국과 심천간, 미국과 홍콩시장간에 영향을 미치는 강한 변동성전이효과를 나타내었다. GARCH(σ²<SUB>t</SUB>)의 계수는 ARCH계수의 결과와 거의 동일한 방향을 나타내었으므로 자체 및 시장간에서도 한 시장의 변동성충격이 다른 시장의 변동성에 강한 조건부 변동성전이효과를 보여주었다. 그리고 네 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며 시장간에는 모두 비대칭효과가 존재하였다. 둘째, 글로벌 금융위기후, 공적분관계가 미국시장 주도로 일별 내에 조정하였다. 조건부 평균식에서 모든 자체시장은 유의하지 않고, 거의 모두 시장간에 조건부 평균전이효과가 존재하지 않았다. 조건부 변동성식에서 ARCH(ε²<SUB>t</SUB>)의 계수에서 상하이와 심천시장 자체에 강한 영향을 미치고, 일방향으로 심천(홍콩)의 잔차충격에서 상하이시장의 변동성을 감소시키고, 홍콩은 심천시장의 변동성을 증가시키며, 양방향으로 미국과 홍콩시장간 변동성을 감소시키는 강한 조건부 변동성전이효과가 존재하였다. GARCH(σ²<SUB>t</SUB>)의 계수에서 상하이, 심천, 미국시장 자체에 강한 조건부 변동성전이효과를 보여주었고, 일방향으로 미국의 변동성충격에서 상하이시장의 변동성을 증가시키고 모든 자국시장에서 비대칭효과가 존재하고, 상하이시장에서 심천시장으로만 시장간 비대칭효과가 존재하였다. 이같이 상하이, 심천, 홍콩 및 미국거래소의 주식시장간 변동성의 국제적 관련성이 더욱 밀접하게 강화되었다는 것을 확인하였다.
The purpose of this study is to make Chinese stock exchange market modelling and to examine global interrelations to volatility of the advanced stock markets such as Hong Kong and U.S. stock exchange markets by using multivariate GARCH methodology. Summarizing this study, first, Shanghai stock market was adjusted to be recovered partially and in the short run in the cointegrated relation or inconsistency(imbalance) before crisis. In the conditional mean equation, there weren’t the conditional mean spillover effect in short-term impact matrixes. In the conditional volatility equation, all of ARCH(ε²<SUB>t</SUB>) coefficients were positive, thereby having had strong influence upon market itself, and having reduced volatility of Shanghai(Shenzhen) stock market in the residual impact of Shenzhen(Shanghai). Accordingly, the strong conditional volatility spillover effect in information between two variables existed. Also, the strong volatility spillover effect was indicated, which has bidirectionally effects between Hong Kong and Shanghai markets, between Hong Kong and Shenzhen, between U.S. and Shenzhen, and between U.S. and Hong Kong. ARCH(ε²<SUB>t</SUB>) showed almost the same direction as the result in ARCH coefficient. Thus, even between it itself and market, the volatility impact in one market showed the strong conditional volatility spillover effect on volatility of other market. And the asymmetric effect existed in four own markets. Asymmetric effects existed in all cross markets. Second, after the global financial crisis, the cointegrated relation was adjusted at a glance by the initiative of U.S. market. In the conditional mean equation, all of own markets were not significant. The conditional mean spillover effect didn’t exist in almost all cross markets. In the conditional volatility equation, there was strong influence upon Shanghai and Shenzhen markets in ARCH(ε²<SUB>t</SUB>) coefficient. In the unidirectional residual impact of Shenzhen(Hong Kong), it reduced volatility in Shanghai. Hong Kong increased volatility of Shenzhen. In bidirectional ways, the strong conditional volatility spillover effect existed, which reduces volatility between U.S. and Hong Kong markets. In GARCH(σ²<SUB>t</SUB>), the strong conditional volatility spillover effect was indicated on Shanghai, Shenzhen, and U.S. markets themselves. In one-way U.S. volatility impact, it increased volatility in Shanghai. Asymmetric effects existed in all own markets. Cross market asymmetric effect existed only from Shanghai to Shenzhen. In this way, the global correlations in volatility among stock markets in Shanghai, Shenzhen, Hong Kong, and U.S. could be confirmed to have been intensified more closely.