범위변동성의 측정방법에 따른 예측성과 비교 분석

A Comparative Study on Forecasting Performance of Range-Based Volatility According to Measuring Method

본 연구는 범위변동성을 이용하여 시장의 변동성을 예측하고자 하는 연구의 일환으로 앞서 실현범위변동성(realized range volatility; RRV)의 개념을 응용하여 한국의 유가증권시장과 코스닥 시장에 적용해 보고 예측력의 차이를 분석하였다. 실현범위변동성은 실현변동성의 산출방식과 유사하게 측정되는 것으로 측정하는 스케일에 따라 변동성이 다르게 측정되는 특징을 가진다. 연구에 사용된 자료는 1일, 1주, 1개월 단위로 스케일을 달리 하여 측정된 범위변동성이며, 한국종합주가지수와 코스닥지수를 대상으로 예측력을 분석하였다. 예측에 활용된 모형은 자기회귀모형 중 AR모형과 MA모형을 이용하였으며 예측오차는 RMSE와 MRB로 측정하여 비교하였다. 분석과정은 내표본의 예측결과를 바탕으로 외표본 예측을 시도하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 내표본에서 예측모수를 측정한 결과 스케일을 1일로 하였을 경우 1시차에서 음의 계수가 나타나지만, 1주일과 1개월인 경우에서는 양의 계수값이 나타나는 점에서 큰 차이를 보였다. 둘째, 내표본의 예측오차를 분석한 결과 스케일을 크게 할수록 예측오차가 줄어드는 특징을 보였으며, 높은 시차보다는 낮은 시차의 모형에서 우수한 예측결과를 보였다. 셋째, 강건성 분석을 위해 시도한 외표본의 예측결과는 내표본의 예측력 분석결과와 거의 일치하였다. 마지막으로, 내표본에서나 외표본에서나 종합지수의 예측결과가 코스닥지수의 예측결과보다는 우수하게 나타났으며, 이는 범위변동성의 수준이 코스닥지수가 상대적으로 더 크기 때문인 것으로 추측된다.

Using realized range-based volatility (RRV), this study investigates the difference of forecasting power by applying KOSPI and KOSDAQ index as a part of forecasting market volatility. RRV can be characterized to show different value according to measure scale. The data using the analysis is range volatility (RV) which is measured by daily, weekly, monthly respectively. We test the forecasting power targeting KOSPI and KOSDAQ index. The model to forecast the volatility are AR model and MA model and the forecasting error is measured by RMSE and MRB. We try to forecast RRV of out-of-the sample based on the RRV of in-the sample. The findings are follows. First, if we use daily scale in-the sample, the coefficient value shows minus (-) value. But using weekly and monthly scale, the coefficient value shows plus (+) value. Second, the more we increase the scale in-the sample, the more the forecasting error decrease. Third, the forecasting results of out-of the sample are almost similar to that of in-the sample in analyzing the robustness the main findings. Fourth, the forecasting results of KOSPI is superior to that of KOSDAQ either in-the sample or out-of the sample.