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내재변동성 측정방법에 따른 실현변동성 예측력 분석

Measuring Implied Volatility for Predicting Realized Volatility

김태혁|박종해
한국금융공학회 (Korean Association of Financial Engineering)|2006.12|金融工學硏究 (Korean Journal of Financial Engineering)|제5권 제2호|pp. 1-25

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내재변동성실현변동성realized volatilityVIXimplied volatility변동성 예측력predictive accuracy
주제분류경영학

초록

본 연구의 목적은 내재변동성과 시계열모형을 이용하여 측정한 변동성의 기초자산 실현변동성에 대한 에측력을 비교하는 것이다. 분석대상이 되는 내재변동성을 선택하기 위해 기존의 내재변동성의 측정방법에 관한 다양한 연구들을 정리하였다. 이를 통해, 가중방법을 달리하여 9개의 내재변동성을 측정하고, GARCH, GJR-GARCH모형을 이용하여 2개의 변동성 측정해 모두 11개의 변동성을 대상으로 하였다. 실현변동성은 일중 고빈도 데이터를 이용하여 계산하였으며, 각각의 변동성과 실현변동성과의 예측오차를 측정하는 방법으로 예측력을 비교, 분석하였다. 그 결과, CBOE에서 이용하고 있는 VIX계산 방법으로 측정한 내재변동성이 다른 내재변동성에 비해 우월한 예측결과를 보였다. 그리고, GARCH모형으로 추정한 변동성은 거래량 가중방식으로 가중한 내재변동성에 비해서는 우월한 예측결과를 보이지만 행사가격대별 가중치를 적용하여 측정한 내재변동성에 비해서는 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다. 따라서 내재변동성과 시계열모형을 이용한 변동성간의 예측력 비교는 내재변동성의 측정방법 및 과거 데이터에 적용하는 시계열 모형에 따라서 각각 다른 예측결과를 보임을 알 수 있었다.

Abstract

Our Research is that Compare the implied volatility and econometircs literature for predicting realized volatility. We investigate various weighting schemes for calculating implied volatility and select implied volatility using our research. We calculate 9 implied volatilitis weighted various schemes, 2 historical volatilities using GARCH-type model and a realized volatility using high-frequency data. Next, we compare forecast accuracy between implied volatility and historical volatility using RMSE, MAE, MAPE. We find that VIX and NewVIX has strong predictive power and better than other implied volatility. GARCH-type volatility forecast better than implied volatility weighted by trading volume, but worst than any other implied volatility. According to measuring rule of implied volatility and econometrics models, predictive power is different.

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