한국과 아시아 신흥주식시장 변동성의 효율적인 예측방법에 관한 연구
An Empirical Study on Efficient Forecasting Method of Korea and Asian Emerging Stock Market's Volatility
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초록
본 연구는 2002년 1월부터 2008년 12월까지 한국을 비롯한 아시아 6개국 신흥시장을 대상으로 각 시장의 변동성을 예측할 수 있는 방법을 발견하기 위하여 ARCH계열의 시계열모형을 이용하여 주별 및 월별 시장변동성을 예측하였다. 본 연구의 결과를 요약하면, 첫째 주별예측의 경우 한국, 인도와 말레이시아 시장이 AIC기준에 의해 선정된 모형들에서 예측력이 우수하게 나왔고 중국, 대만, 홍콩과 싱가폴 시장이 SC기준에 의해 선정된 모형들에서 예측력이 더 우수하게 나왔다. 둘째 월별예측에서 한국, 인도, 대만, 홍콩과 싱가폴 시장의 경우 SC기준에 의해 선정된 모형들의 예측력이 우수했고, 중국과 말레이시아 시장의 경우는 AIC기준에 의해 선정된 모형들의 예측력이 더 나은 것으로 나타났다. 마지막으로, 변동성 예측치들의 예측성과를 알아보기 위해 실현변동성과 회귀분석한 결과, 일반적으로 한국, 중국, 인도 및 말레이시아 시장의 경우 주별예측치들이 실현변동성을 통계적으로 잘 설명하는 것으로 나타났고, 한국, 중국, 인도, 홍콩 및 말레이시아 시장의 경우 월별예측치들이 실현변동성을 통계적으로 잘 설명하는 것으로 나타났다.
Abstract
Ability to forecast volatility of market is critical to analysts, investors and policy makers. A large number of methods are available for forecasting volatility. This study obtains volatility forecasts from time series models. ARMA-ARCH/GARCH time series model is applied to time series of stock index returns. This study uses stock index closing prices of Korea and Asian emerging stock market. This study calculate realized volatility of the stock index prices. Then compare with the volatility forecasts for corresponding horizons(5 trading day and 20 trading day). This study uses two criteria to evaluate forecast efficiency: (a) mean absolute error(MAE) and root mean squares error(RMSE) of forecasted volatility over a particular horizon with respect to volatility realized over that horizons, and (b) test of differences in the means of forecasts compared to realized volatility. The result of this study suggest that the volatility forecasting models of asian emerging stock markets and the forecasting performance of their models are statistically significant.
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