본 연구는 2000년 1월 3일부터 2011년 6월 30일까지의 KOSPI 200 일별 시가, 고가, 저가, 종가 자료를 대수변환한 후 범위 변동성 추정량 공식에 따라 산출한 세 가지 범위 변동성 추정량 시계열과 종가 기준 수익률 시계열을 분석 대상으로, ARMA, GARCH, 2국면 SETAR 모형을 예측필터로 하여 RMSE 평가기준에 의거, 세 가지 범위 변동성 추정량의 예측성과를 비교분석한 것이다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 범위 변동성 추정량은 변동성이 큰 기간에서는 낮은 예측성과를, 변동성이 작아서 안정적인 기간에서는 높은 예측성과를 보였다. 둘째, Parkinson 변동성 추정량과 Garman and Klass 변동성 추정량은 선형 필터인 ARMA 모형을 사용한 경우에, Rogers and Satchell 변동성 추정량은 비선형 필터인 GARCH 모형과 2국면 SETAR 모형을 사용한 경우에 더 좋은 예측성과를 보였다. 셋째, ARMA 모형은 Parkinson 변동성 추정량과 Garman and Klass 변동성 추정량에서 좋은 성과를 보인 반면, 2국면 SETAR 모형은 가격과정에 추세를 반영한 Rogers and Satchell 변동성 추정량에서 좋은 예측력을 보였다. 추가적으로 GARCH 모형은 시장 상황과 범위 변동성 추정량의 종류에 상관없이 가장 무난한 예측력을 보이는 모형이라고 평가할 수 있다.
주요단어 : 범위 변동성 추정량, 예측성과, 예측필터, 비선형모형
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[2011년 제 3차] 비선형모형을 포함한 범위 변동성 추정량의 예측성과 비교연구
작성자 : 관리자
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게시일 :
2011-08-22
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