변동성 예측능력에 관한 실증연구

Abstract

본 논문은 1999년 1월 4일부터 2007년 12월 28일까지 KOSPI 200 지수를 기초 데이터로 하여 GARCH(1,1), EGARCH(1,1) 그리고 TGARCH(1,1)모형에다가 잔차의 분포도를 정규분포, student`s-t 분포, GED(Generalized Error Distribution)를 각각 적용한 뒤 최우추정법을 통하여 모수들을 추정하고, 이 모수들의 통계적 유의성을 살펴본 뒤, 각 분포별 모형들로 부터 90일간의 변동성 예측치를 추출하고 이 예측치와 실제 2008년 1월 2일부터 5월15일까지 90일간 실제 KOSPI 200 선물가격의 실제 변동성을 추출하여 이 둘간의 회귀분석을 통하여 여기에서 나온 조정된 결정계수 값을 통해 어떤 GARCH모형에서 어떤 분포가 가장 좋은 예측력을 보여주는지를 분석해 보았다. 그 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 금융시게열의 초과첨도 때문에 student`s-t분포와 GED가 정규분포보다 더 나은 예측력을 보여주었다. 둘째, GARCH(1,1) 모형이 다른 모형들 보다 변동성을 예측함에 더 적절한 예측력을 보여주었다. 이는 KOSPI 200 지수에서 비대칭성을 발견할 수 없었다는 것을 의미한다.