국제 비철가격 변동성 장기기억에 관한 연구 : ARFIMA와 FIGARCH 중심으로
Long Memory in LME Volatility through the ARFIMA and FIGARCH Model
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초록
본 연구는 시계열의 장기기억 특성(Baillie et al.,1996)을 이용하여 경기변동에 민감한 산업재 금속이 거래되는 LME 시장의 6대 비철 품목 수익률 변동성 시계열을 분석한다. 우선 ARFIMA 모형을 이용해서 차분계수가 장기기억 속성을 나타내는지를 검증한다. Figuerola-Ferretti and Gilbert(2008)는 82년부터 05년까지의 구리와 알루미늄 변동성 데이터를 분석한데 비해서, 본 논문의 차별성은 첫째, 구리 및 알루미늄뿐만 아니라 LME 6대 비철 모두를 분석하며, 둘째, 중국의 대규모 고정자산 투자(2004년 이후)의 영향을 분석한다는 차이점이 있다. 본 연구의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 비철 품목 변동성 시계열의 ARFIMA(p,d,q) 모형으로 분석한 결과에 따르면, LME 6대 비철 품목의 변동성 시계열은 차분 계수 d 값이 0〈 d〈 0.5 구간에 있는 것으로 통계적으로 유의하게 산출됨에 따라 변동성 시계열에는 장기기억이 존재한다고 말할 수 있다. 둘째 장기기억 과정인 FIGARCH(1, d, 1) 모형을 이용한 추정결과에 따르면, 분수차분 계수(d)가 구리(0.35)와 주석(0.26) 등의 경우 0〈 d〈 0.5 구간에 존재하고 있어서 안정적이며, 장기기억을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다. (Baillie et al., 1996). 이는 1%의 유의수준으로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
Abstract
The three-month (3M) returns volatilities in the LME (London Metal Exchange) are examined, using a long series (more than 15 years) of daily data. They seem to follow the globally common business cycle factors. The ARFIMA/FIGARCH model, which allow parsimonious representation of long memory in volatility processes, are applied. It is found that the three-month volatilities such as copper, tin etc. follow long memory processes, which suggest that a shock to the forecast of the future conditional variance dissipate at a slow hyperbolic rate. These results are consistent with Figuerola-Ferretti and Gilbert(2008) which explores that only both aluminum and copper volatilities follow long memory process as fractionally integrated. Optimal hedging decisions must take into account such the long-run dependencies in LME volatility.
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