실현변동성을 이용한 변동성의 예측 평가

Abstract

본 논문에서는 AR(1)-GARCH(1,1)모형과 AR(1)-IGARCH(1,1)모형을 이용하여 주가의 변동성을 추정 및 예측하였고, 그 후 실제분산(true variance)의 대용치인 실현변동성(realized variance)을 이용하여 추정된 두 모형의 적합성을 비교하였다. 이를 위해 KOSPI200 종합주가지수와 임의로 선정한 5개 기업의 주가 데이터를 사용하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 위의 두 모형의 적합성 비교를 위해 사용된 실현변동성(realized variance)이 실제분산의 대용치로서 일일변동성보다 실제로 더 유용한 값인지 알아보았다. 그 결과 실현변동성이 일일변동성에 비해 실제분산의 대용치로 사용하기에 더 유용한 값임을 확인 하였다. 본 논문은 주가 변동성 모형비교의 기준으로 고빈도 데이터(high -frequency data)를 이용한 실현변동성(realized variance)을 사용하였다는데 의의가 있다.;This paper shows the comparison on forecasting volatility of stock price between the AR(1)-GARCH(1,1)model and the AR(1)-IGARCH(1,1)model by using a realized variance as a true variance. This analysis randomly selected the stock price of five companies and used KOSPI200. Also, through simulation, we found that a realized variance has greater value than a daily variance as a true variance for comparing forecasting volatility of stock price. As a result, in this study, a realized variance was used to compare models for volatility of stock price based on high-frequency data instead of a daily variance.