한국과 세계 선진주식시장 변동성의 효율적인 예측방법에 관한 연구

• 영문명: An Empirical Study on Efficient Forecasting Method of Korea and Advanced Stock Market’s Volatility
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 강인철(In-Cheol Kang)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.14 No.4, 2125~2138쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.08.30

국문 초록

본 연구는 2002년 1월부터 2012년 2월까지 한국을 비롯한 선진 6개국 주식시장을 대상으로 각 시장의 변동성을 예측할 수 있는 방법을 모색하기 위하여 ARCH 계열의 시계열모형을 이용하여 주별 및 월별 시장변동성을 예측하였다. 본 연구의 결과를 요약하면, 첫째 한국을 비롯한 선진 6개국 시장의 변동성 예측모형이 모두 ARCH 계열이 아닌 GARCH 계열의 모형이 선정되었다. 이것은 GARCH 계열의 모형이 자산의 조건부 기대수익률과 조건부 분산을 잘 설명하고 예측한다는 기존 연구와 일맥상통한다. 둘째, 추정된 모형을 이용하여 변동성 예측치를 주별과 월별로 구분하여 실현변동성과 비교한 결과, 주별 예측에서는 KOSPI를 비롯한 6개 시장의 경우 AIC 기준에 의해 선정된 모형들의 예측력이 우수하였고, 다우산업을 포함한 3개 시장의 경우는 SC 기준에 의해 선정된 모형들의 예측력이 더 나은 것으로 나타났다. 그리고 월별예측에서는 KOSPI를 포함한 7개 시장에서 SC 기준에 의해 선정된 예측모형의 예측력이 뛰어난 것으로 나타난 반면 나머지 시장은 혼재된 결과를 보여주고 있었다. 셋째, 변동성 예측치들의 예측성과를 알아보기 위해 실현변동성과 회귀분석한 결과, 모든 시장에서 변동성 예측치들이 실현변동성을 잘 설명하고 있는 것으로 보였다.

영문 초록

Ability to forecast volatility of market is critical to analysts, investors and policy makers. A large number of methods are available for forecasting volatility. This study obtains volatility forecasts from time series models. ARMA-ARCH/GARCH time series model is applied to time series of stock index returns. This study uses stock index closing prices of Korea and advanced stock market. This study calculate realized volatility of the stock index prices. Then compare with the volatility forecasts for corresponding horizons (5 trading day and 20 trading day). This study uses two criteria to evaluate forecast efficiency: (a) mean absolute error (MAE) and root mean squares error (RMSE) of forecasted volatility over a particular horizon with respect to volatility realized over that horizons, and (b) test of differences in the means of forecasts compared to realized volatility. The result of this study suggest that the volatility forecasting models of Korea and advanced stock markets and the forecasting performance of their models are statistically significant.

목차

1. 서론

2. 선행연구의 고찰

3. 실증분석

4. 결론

참고문헌

키워드

변동성 예측 volatility forecast ARMA ARCH GARCH MAE RMSE