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아시아 이머징 주식시장에서의 변동성 장기기억모형 예측력 분석

Forecasting the Long Memory Models in the Volatility of Asian Emerging Markets

강상훈|노현승
한국금융공학회 (Korean Association of Financial Engineering)|2014.09|金融工學硏究 (Korean Journal of Financial Engineering)|제13권 제3호|pp. 27-49|DOI 10.35527/kfedoi.2014.13.3.002

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비대칭성변동성Volatility장기기억FIGARCHLong MemoryAsymmetry아시아 이머징 시장예측력 분석FIAPARCHAsian Emerging MarketsOne-day Ahead Forecasting
주제분류경영학

초록

본 연구는 일본과 8개국 아시아 이머징 주식시장 변동성에 장기기억과 비대칭성이 존재하는지를 분석하였다. 이를 위해서 Student-t 분포를 가정한 AR(1)-FIGARCH(1,d,1)모형과 AR(1)-FIAPARCH(1,d,1)모형을 이용하여 실증분석을 하였다. 실증분석 결과, 일본과 아시아 이머징 시장 변동성에 장기기억과 비대칭성이 존재하는 것으로 분석되었다. 이는 주식시장에 충격이 소멸되지 않고 장기간 지속되는 것을 의미한다. 또한, 투자자들은 나쁜 충격에 민감하게 반응하는 것으로 분석 되었다. 또한 모든 국가에서 Student-t 분포의 자유도 값이 2보다 크고 유의한 값을 가져 두 모형의 표준화 잔차는 정규분포를 따르는 것이 아니라 꼬리가 두터운 비정규분포를 따른다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 장기기억 모형의 예측력을 분석한 결과 전반적으로 어느 한 모형이 우월한 모형이라고 설명할 수 없지만 대만과 한국 주식시장에서는 장기기억과 비대칭성을 분석할 수 있는 FIAPARCH모형이 장기기억만을 분석하는 FIGARCH모형보다 우월한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 모형이 더 정교해진다고 변동성의 예측력이 커지는 것은 아니라는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 변동성의 특징은 장기기억 뿐만 아니라 비대칭성을 동시에 포함하고 있으며, 이러한 결과는 변동성을 정확하게 측정하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 판단된다. 특히, Value-at-Risk를 측정하기 위해서 정교한 변동성 예측 모형이 필요하기 때문에 주식시장 리스크 관리에 도움이 될 것으로 판단된다.

Abstract

This study investigates long memory and asymmetry in volatility of Asian emerging markets using the AR(1)-FIGARCH and AR(1)-FIAPARCH models under the Student-t distributions. The empirical results show strong evidence of long memory in the volatility of 8 Asian emerging markets. This evidence indicates that market shocks to volatility slowly disappear over the time. In addition, the FIAPARCH model detect volatility asymmetry in which investors want hedge negative information in Asian emerging markets. Finally, the forecasting error functions suggest that the FIAPARCH model with the Student-t distribution offers a superior forecasting ability to other models. These results provide important implications on assess accurate Value at Risk in the Asian emerging markets.

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