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범위변동성 추정량의 예측력에 관한 연구:비대칭성에 따른 비교

An Empirical Study on Forecasting Performance of Range Volatility: A Comparison of Asymmetry

박종해
한국금융공학회 (Korean Association of Financial Engineering)|2012.06|金融工學硏究 (Korean Journal of Financial Engineering)|제11권 제2호|pp. 101-117|DOI 10.35527/kfedoi.2012.11.2.005

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비대칭성실현변동성AsymmetryRealized Volatility변동성 예측Forecasting Performance범위변동성Range Volatility
주제분류경영학

초록

일반적으로 변동성은 종가를 기반으로 측정되고 있으나, 종가이외에 발생하는 시가, 고가, 저가를 포함하여 시장의 심리를 보다 정확하게 반영하는 측정치로 범위변동성이 이용되고 있다. 한국시장을 대상으로 한 범위변동성의 예측력에 관한 연구가 최근 진행되고 있으며, 실무에서의 활용방법이 지속적으로 논의되고 있다. 본 연구의 동기는 종가가 시가보다 높은 양봉이 발생한 경우나 그 반대로 음봉이 발생한 경우 동일하게 산출되는 범위변동성이 있기 때문에 이러한 비대칭성을 고려할 경우에 실증적인 분석결과들이 달라질 수 있는 가능성이 존재할 수 있다는 점에서 출발하였다. 따라서 본 연구는 이러한 비대칭성에 초점을 맞추어 범위변동성이 실현변동성에 대한 예측력이 양봉과 음봉의 비대칭성에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 실증분석 하고자 한다. 분석결과에서 볼 수 있듯이 양봉과 음봉에 따라서 범위변동성의 예측에 미치는 영향력이 다르게 나타날 수 있음을 알 수 있는데, 이 경우 범위변동성의 산출방법에 따라 다른 것으로 보인다. 예측력에 있어 범위변동성과 비대칭성에 관한 기존의 연구를 바탕으로 연구모형을 수정하여 분석한 결과 범위변동성을 자기회귀모형으로 예측하였을 경우 단순한 모형일수록 예측오차가 적었다. 또한 아주 큰 차이는 아니지만 음봉을 고려하여 범위변동성을 예측한 경우 비대칭성을 고려하지 않은 모형보다 예측력이 다소 높게 나타나는 것으로 보이며, 양봉의 경우 예측력의 향상은 나타나지 않았다.

Abstract

In common, a volatility is measured with closing price, while there is additional three price such as opening, high, low price of assets in intraday. The RV(range volatility) is measured with these four price and it could have more information about asset price movement. For this reason RV can be used for forecasting asset volatility and this paper is a series of forecasting performance using that. In particular, according to color of candle chart(black/red) there can be different forecasting power in same RV and this is the major consideration. The result of this empirical study as follows;The red candle and black candle shows different forecasting performance. When the opening price is lower than closing price, RV dummy can improve forecasting performance. In conclusion when we measure the RV and forecast volatility the color of candle could be important factor.

참고문헌 (28)

  1. 강인철, "한국과 아시아 신흥주식시장 변동성의 효율적인 예측방법에 관한 연구", 金融工學硏究, 8(4), pp.25~46 (2009), 한국금융공학회
  2. 유일성, "한국증권시장에서의 기술적 거래와 해외정보전이", 金融工學硏究, 9(3), pp.39~60 (2010), 한국금융공학회
  3. 김은영, "A Comparative Study on the Forecasting Performance of Range Volatility Estimators using KOSPI 200 Tick Data", 재무관리연구, 26(2), pp.181~201 (2009), 한국재무관리학회
  4. 박종해, "한국주식시장에서 범위변동성의 기간별 예측력에 관한 연구", 경영과 정보연구, 30(2), pp.237~255 (2011), 대한경영정보학회
  5. Anderson, T. G., "The Distribution of Exchange Rate Volatility", Journal of the American Statistical Association, 96, pp.42~55 (2001)
  6. Parametric and Nonparametric Volatility Measurement, "Anderson, T. G.", NBER, ~, pp.NBER Working Paper 279 (2002)
  7. Andreou, E., "Rolling-Sample Volatility Estimators: Some New Theoretical Simulation and Empirical Results", Journal of Business and Economic Statistics, 20, pp.363~376 (2002)
  8. Bali, T. G., "A Comparative Study of Alternative Extreme-Value Volatility Estimators", Journal of Futures Markets, 25, pp.873~892 (2005)
  9. Barndorff-Nielsen, O. E., "Econometric Analysis of Realized Volatility and its Use in Estimating Stochastic Volatility Models", Journal of the Royal Statistical Society Series, B, 64, pp.253~280 (2002)
  10. Brown, S. J., "Estimating Volatility, in Financial Options: From Theory to Practice", pp.516~537 (1990), Business-One-I rwin
  11. Christensen, K., "Realized Range-based Estimation of Integrated Variance", Journal of Econometrics, 141, pp.323~349 (2007)
  12. Diebold, F. X., "Comparing Predictive Accuracy", Journal of Business and Economic Statistics, 13, pp.253~263 (1995)
  13. Garman, M. B., "On the Estimation of Security Price Volatilities from Historical Data", Journal of Business, 53, pp.67~78 (1980)
  14. Forecasting the Technical Range Volatility with Moving Average(TRV-MA) Model, "Haibin, X.", ~ (2009)
  15. Jacob, J., "Estimation and Forecasting of Stock Volatility with Range-based Estimators", Journal of Futures Markets, 28, pp.561~581 (2008)
  16. MacKinnon, J. G., "Numerical Distribution Functions for Unit Root and Cointegration Tests", Journal of Applied Econometrics, 11, pp.601~618 (1996)
  17. Marsh, T. A., "Non-trading, Market Making, and Estimates of Stock Price Volatility", Journal of Financial Economics, 15, pp.359~372 (2003)
  18. Martens, M., "Measuring Volatility with the Realized Range", Journal of Econometrics, 138, pp.181~207 (2007)
  19. Parkinson, M., "The Extreme-Value Method for Estimating the Variance of the Rate of Return", Journal of Business, 53, pp.61~65 (1980)
  20. Ray Y. Chou, "Modeling The Asymmetry of Stock Movements Using Price Ranges", Econometric Analysis of Financial and Economic Time Series, 2006, pp.20, 231~257
  21. Rogers, L. C. G., "Estimating Variance from High, Low and Closing Prices", Annals of Applied Probability, 1, pp.504~512 (1991)
  22. Rogers, L. C. G., "Estimating Correlation from High, Low, Opening and Closing Prices", Annals of Applied Probability, 18, pp.813~823 (2008)
  23. Shu, J., "Testing Range Estimators of Historical Volatility", Journal of Futures Markets, 26, pp.297~313 (2006)
  24. Vipul, "Forecasting Performance of Extreme-Value Volatility Estimators", Journal of Futures Markets, 27, pp.1085~1105 (2007)
  25. Wiggins, J. B., "Empirical Tests of the Bias and Efficiency of the Extreme-Value Variance Estimator for Common Stocks", Journal of Business, 64, pp.417~432 (1991)
  26. Wiggins, J. B., "Estimating the Volatility of S&P 500 Futures Prices Using the Extreme-Value Method", Journal of Futures Markets, 12, pp.265~273 (1992)
  27. Zhang, L., "A Tale of Two Time Scales: Determining Integrated Volatility with Noisy High-Frequency Data", Journal of American Statistical Association, 100, pp.1394~1411 (2005)
  28. Zivot, E., "Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis", Journal of Business and Economic Statistics, 10, pp.251~270 (1992)

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