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마코프전환 멀티프랙탈(Markov Switching Multifractal) 모형을 이용한 KOSPI200 수익률의 장기변동성 예측성과 비교Performance of Long-Term KOSPI200 Returns Volatility Forecast Using Markov Switching Multifractal Model

Other Titles
Performance of Long-Term KOSPI200 Returns Volatility Forecast Using Markov Switching Multifractal Model
Authors
이상헌김명직
Issue Date
Sep-2016
Publisher
한국증권학회
Keywords
변동성 예측; 마코프전환 멀티프랙탈 모형; 국면전환 GARCH 모형; Mincer-Zarnowitz 회귀분석; Diebold-Mariano 검정; Volatility Forecasting; Markov Switching Multifractal Model; Markov Switching GARCH Model; Mincer-Zarnowitz Regression; Diebold-Mariano Test
Citation
한국증권학회지, v.45, no.4, pp.773 - 810
Indexed
KCI
Journal Title
한국증권학회지
Volume
45
Number
4
Start Page
773
End Page
810
URI
https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/153983
ISSN
2005-8187
Abstract
금융시계열 변동성에 관하여 잘 알려진 특징은 변동성군집현상, 장기기억성, 국면전환, 그리고특이치의 존재 등이다. 작은 수의 파라미터를 사용함에도 불구하고 이러한 특징들을 동시에 잘설명하는 것으로 알려진 마코프전환 멀티프랙탈(Markov Switching Multifractal: MSM) 변동성모형을 이용하여 우리나라 KOSPI200 지수의 변동성을 추정하고 다기간 예측성과를 비교 분석하였다. 표본기간은 2003년 1월 2일부터 2014년 12월 30일까지이며 비교 모형으로는 벤치마크모형으로 많이 사용되고 있는 GARCH 모형과 국면전환 GARCH 모형을 사용하였다. 실증분석 결과내표본 모형 적합도와 사후표본 예측성과 측면에서 모두 MSM 모형이 비교대상 모형에 비해 전반적인 우위를 보였으며 익일변동성 예측뿐만 아니라 주간 및 월간으로 예측 기간을 증가시킬수록이러한 경향이 더욱 강한 것으로 나타났다. MSM 모형의 부산물로 KOSPI200 지수 수익률의 변동성을 각각의 변동성 요소의 듀레이션의크기에 따라 단기 및 중 ∙ 장기 변동성 부분으로 분해할 수 있는데 2008년 글로벌 금융위기와2011년 유럽 재정위기 기간의 경우 변동성의 속성이 크게 다르다는 것을 확인하였다. 글로벌 금융위기의 경우 단기 및 중기빈도의 변동성뿐만 아니라 저빈도의 장기변동성 또한 높아져 한국주식시장을 높은 변동성 국면으로 전환시켰던 것으로 나타났지만 유럽 재정위기 기간에서는 단기와중기빈도 변동성은 높아진 반면 저빈도의 변동성 국면전환은 발생하지 않아 한국 주식시장에 대한영향은 비록 컸으나 상대적으로 일시적이었던 것으로 나타났다.
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Kim, Myung Jig
COLLEGE OF ECONOMICS AND FINANCE (SCHOOL OF ECONOMICS & FINANCE)
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