온라인증권거래와 데이트레이딩이주식시장에미치는 영향

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 거래소 시장에 미친 영향
1. 거래소시장 현황의 변화 추이
2. 데이트레이딩의 영향

Ⅲ. 코스닥 시장에 미친 영향
1. 코스닥시장 현황의 변화 추이
2. 데이트레이딩의 영향

Ⅳ. 결론

본문내용

션의 위탁매매수수료를 50% 인하하였고, 2월에 동부증권은 주식 위탁매매 수수료를 50% 인하하여 홈트레이딩 서비스를 개시함. 또한, 평균적으로 거래대금의 0.1%를 받던 온라인수수료율은 2000년에 온라인전문증권사인 E*Trade Korea 증권사가 출범하면서 0.05%의 수수료율을 적용함에 따라 E*미래에셋증권이 0.029%, 세종증권이 0.025% 수수료를 인하하는 등 수수료 인하경쟁이 가속화됨.
은 수수료 수준이 유관기관에 지불되어야 하는 거래비용만을 보전하는 정도까지 내려가게 하였다. 이에 따라 데이트레이딩이 급격하게 증가할 수 있었으며 데이트레이딩의 증가는 시장의 변동성을 증가시켜 시장의 불안정을 초래하는 것으로 인식되어졌다. 이에 대해 본 논고의 분석결과는 거래소시장의 경우 시장의 거래량이 데이트레이딩 비율과 비례하여 증가하는 것으로 나타나 데이트레이딩이 시장유동성을 제고시키는 효과가 있음을 보였다. 또한 코스닥시장의 경우 데이트레이딩 비율과 시장 변동성의 크기가 상호간에 영향을 주고 받는 것으로 나타났다. 특히, 코스닥지수 변동성과 데이트레이딩 수준이 각 각 아주 낮거나 높을 때 상호간에 영향을 미치는 정도가 큰 것으로 나타났다. 따라서 데이트레이딩이 증권시장의 안정성을 저해한다고 단정적으로 말할 수는 없다.
그러나 '97년 시행된 위탁수수료율 자유화 이후 온라인 거래의 출현으로 가속화된 수수료율 인하경쟁은 2000년의 종합주가지수가 1998년 보다 높았음에도 영업수익에 대한 수탁수수료율의 비율('98년 : 29.21%, 2000년 : 20.20%)을 더 낮추었다. 또한 급격히 증가한 데이트레이더들의 투자결과는 평균적으로 손실
) 투자경력 기간에 따른 데이트레이더들의 평균 투자손익 현황
1) 투자경력 6개월 미만 : 평균수익율(-14.86%), 평균 손실규모(4,184,298원)
2) 투자경력 6개월 이상 - 1년 미만 : 평균수익율(-15.44%), 평균 손실규모(3,962,364원)
3) 투자경력 1년 이상 - 2년 미만 : 평균수익율(-7.95%), 평균 손실규모(2,251,903원)
4) 투자경력 2년 이상 - 5년 미만 : 평균수익율(-4.58%), 평균 손실규모(1,957,898원)
5) 투자경력 5년 이상 -10년 미만 : 평균수익율(-3.51%), 평균 손실규모(1,803,320원)
6) 투자경력 10년 이상 : 평균수익율(-4.91%), 평균 손실규모(9,512,921원)
자료: D증권, 분석기간: 2000년 2월 1일부터 2001년 1월31일까지
을 기록하고 있으며 대체로 투자경력이 짧을수록 손실비율이 더 크게 나타나고 있다.
새로운 기술발전과 거래방법의 혁신이 증권시장의 효율성을 제고시킬 것이라는 기대는 지나치게 낮은 수수료 수준에서의 과당경쟁과 데이트레이딩의 급격한 증가를 초래하였다. 이와 같은 현황의 장기화는 최첨단 高效率의 정보기술을 활용하기 위하여 막대한 고정투자가 이루어져야 하는 증권산업의 경쟁을 파괴적으로 악화시키기 쉽다.
미국에서의 온라인증권회사는 종합증권사(full service broker)의 틈새시장으로 성장한 반면 국내 종합증권사는 모두 온라인거래 업무를 하고 있다. 따라서 증권사들의 합리적인 경영전략의 수립이 지나치게 높은 데이트레이딩 비율 문제와 증권시장의 파괴적 경쟁 문제를 동시에 풀어낼 수 있는 기본적인 해법이 될 수 있을 것으로 생각된다.
<부록1> 코스닥지수 변동성과 데이트레이딩 비율간의 회귀분석
가.회귀분석1(종속변수:코스닥지수)
회귀식: VT= c0+c1·VT(-1)+c2·VT(-2)+c3·DR+c4·DR(-1)+c5·DR(-2)+e
모 수
추정치
표준오차
t 값
P 값
C0
7.896
1.549
5.098
0.000
C1
0.116
0.059
1.951
0.052
C2
0.254
0.057
4.440
0.000
C3
0.079
0.032
2.456
0.015
C4
-0.118
0.034
-3.438
0.001
C5
-0.070
0.032
-2.210
0.028
R-squared
0.175
Adjusted R-squared
0.159
Log likelihood
-607.241
F-statistic
11.512
Durbin-Watson stat
2.047
Prob(F-statistic)
0.000
나. 회귀분석2(종속변수:데이트레이딩 거래량)
회귀식: DR= c0+c1·DR(-1)+c2·DR(-2)+c3·VT+c4·VT(-1)+c5·VT(-2)+e
모 수
추정치
표준오차
t 값
P 값
C0
15.519
2.868
5.411
0.000
C1
0.426
0.060
7.110
0.000
C2
0.189
0.058
3.240
0.001
C3
0.274
0.112
2.456
0.015
C4
0.321
0.109
2.932
0.004
C5
-0.210
0.110
-1.917
0.056
R-squared
0.303
Adjusted R-squared
0.290
Log likelihood
-780.035
F-statistic
23.597
Durbin-Watson stat
2.104
Prob(F-statistic)
0.000
<참고문헌>
1. 김기화, 『경기순환이론』, 다산출판사, 1994.1.
2. 문권순, "벡터자기회귀(VAR)모형의 이해", 『통계분석연구』, 제2권 제1호,
'97.봄, pp. 23-56, 통계청.
3. 증권거래소 홍보부, "2000년 중 당일매매현황", 2000.12.28.
4. C. W. Granger "Investigating Casual Relations by Econometric Models
and Cross Spectral Methods", Econometrica, 1969.6.
5. Office of Compliance Inspections and Examinations, S.E.C., "Special Stu
-dy: Report of Examinations of Day-Trading Broker-Dealers," February 25, 2000.
6. QMS Quantitative Micro Software, Eviews User Guide Version 2.0, 1995.

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