거래회전율을 반영한 범위변동성이 수익률 및 변동성에 미치는 영향에 관한 실증연구

An Empirical Study on the Range-Volatility with Turnover for the Return and Volatility of KOSPI200

본 연구의 주요 목적은 거래규모에 의해 조정된 범위변동성이 수익률과 변동성의 예측성과를 제고할 수 있느냐 하는 것이다. 이를 위해 거래회전율을 포함한 수정모형을 통하여 수익률과 변동성 예측에 미치는 영향을 살펴봄으로써 조정된 예측모형이 더 작은 예측오차를 나타내는 경우, 범위변동성 이용 시 거래규모와 관련된 변수를 도입할 필요가 있음을 확인하고자 하였다. 추가적으로 주식시장의 수익률과 변동성에 영향을 미치는 것으로 알려진 변동성지수를 도입하여 연구모형을 수립하였다. 분석대상은 KOSPI200 수익률과 변동성이며, 분석기간은 2003년 1월 3일부터 2012년 4월 30일까지 총 11년 4개월간이다. 분석결과, 거래회전율을 제외하였을 때와 포함하였을 때 모두 범위변동성과 변동성지수는 수익률과 변동성에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 예측오차를 통해 수익률 및 변동성 예측력을 검토한 결과 거래회전율을 포함하여 분석하였을 경우 예측력이 높아지는 것을 발견하였다. 그리고 AR모형이 수익률 예측에서, MA모형이 변동성 예측에서 예측력이 다소 우수함을 발견하였다.

This paper is for investigating the range volatility with a trading turnover can improve its forecasting performance on asset returns and volatilities. For the purpose of this paper we designed the modified ARMA model including range volatility and turnover variable and observe which model is better for forecasting the returns and volatilities. In addition, we adopt a volatility index, VKOSPI in Korean, which has many evidence for the effect on the returns and volatilities. The index we consider is KOSPI200 and the periods analyzed are from 2003 to 2012. Our data include daily returns, 1 minute returns, daily VKOSPI and turnover rates for KOSPI200. The results are the following. The all of range volatilities, PK, GK, RS, YZ, and VKOSPI have an effect on the return and volatility of KOSPI200 in the all models including turnover or not. The mean squared errors in forecasting show the reason why we consider the trading volume factor like a turnover. The models with a turnover variable show higher forecasting performance.