변동성 모형의 질적 특성에 관한 연구

Abstract

본 연구의 목적은 다양한 분석 방법을 도입한 변동성 모형의 질적 특성 비교하고 평가하는 것을 목표로 한다. 표본자료는 1997년 7월 7일부터 2011년 6월 9일까지의 KOSPI200지수 일별수익률 3509개이며 비교할 모형은 GARCH, EGARCH, EWMA 및 내재변동성 모형이다. 실증분석 결과 예측오차 분석에서는 RMSE 기준으로 비교할 경우 5일, 10일 예측기간은 EGARCH 모형, 20일, 30일 예측기간은 GARCH 모형의 예측오차가 가장 작다. MAE 기준으로 비교할 경우 5일 예측기간은 EGARCH 모형, 10일 예측기간은 EWMA 모형, 20일, 30일 예측기간은 GARCH 모형의 예측오차가 가장 작은 것으로 나타났다. MAPE 기준으로 비교할 경우 모든 예측기간에서 EWMA 모형이 가장 우월한 예측력을 보였다. 정보효과 분석에서는 20일의 예측기간은 내재변동성모형이, 5일과 10일 그리고 30일의 예측기간은 EGARCH 모형이 우월한 것으로 나타났다. 불편성 분석한 결과, EWMA 모형이 10일, 20일, 30일의 예측기간에서 불편성을 갖는 것으로 나타났다. 모형의 직관적 비교가 가능한 Davidson and Mackinnon(1981)의 방법론을 이용하여 변동성 모형을 분석할 경우 5일과 10일 예측기간에서는 EGARCH 모형이, 20일과 30일 예측기간에서는 GARCH 모형이 우월한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 전후 기간에 대해 Davidson and Mackinnon(1981)의 경합모형 분석 방법을 적용할 경우 금융위기 이전에는 EGARCH 모형이, 반면에 금융위기 이후에는 EGARCH(5일, 10일), GARCH(20일), 내재변동성(30일)의 예측력이 우수한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 각 변동성 모형이 갖는 질적 특성이 다르다는 것을 나타낸다. 즉, 모든 질적 특성에서 가장 우월하고 유일한 변동성 모형은 존재하지 않는것을 나타내는 것이다. 따라서 변동성 모형을 이용할 경우 예측하려는 기간이나 집중하고자 하는 질적 특성을 고려하여 모형을 선별할 필요가 있다