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한국 주식 시장 분석 시 VKOSPI의 유용성에 관한 연구

Title
한국 주식 시장 분석 시 VKOSPI의 유용성에 관한 연구
Authors
최유경
Issue Date
2013
Department/Major
대학원 통계학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
신동완
Abstract
본 논문은 시계열 분야에서 변동성을 표현하는 데 흔하게 사용되는 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) Model에 기반을 두고 있으며 KOSPI의 대표적인 변동성 지수인 VKOSPI를 기존의 시계열 변동성 모델 (GARCH-type)에 외생변수로 삽입하였을 때 어떤 추가적인 정보를 제공하는지 연구한다. GARCH-type 모형 중 KOSPI 수익률을 적합 시켰을 때에 AIC 기준으로 우수한 모형 4개를 분석 모형으로 선정하였으며, 선정된 모형은 GARCH, TGARCH (Threshold-GARCH), APARCH (Asymmetric Power ARCH), QGARCH(Quadratic GARCH )이다. 이 모형들에 VKOSPI를 추가하여 총 8개의 모형들의 AIC 등을 비교분석 하였고 새로운 모형들의 예측력 파악을 통해 예측력이 가장 좋은 모형을 선정하였다. 자료는 우리나라 금융시장의 대표적인 시계열인 KOSPI 지수의 일일 종가 데이터와 KOSPI 지수의 변동성 지수인 VKOSPI(Volatility index of KOSPI200)를 사용하였으며, VKOSPI 지수가 2003년부터 발표가 되었기 때문에 2003년 1월부터 2011년 12월까지의 일별 데이터를 이용하였다. 분석 결과, KOSPI 지수를 기존의 GARCH-type 모형에 적합시키는 것보다 VKOSPI를 삽입한 모형에 적합시켰을 때에 더 우수한 예측력이 나타났으며, QGARCH에 VKOSPI를 추가한 모형이 예측력이 가장 뛰어난 모형임을 결론지었다. 본 연구는 VKOSPI 삽입 시 변동성 예측에 있어 유의미한 추가적인 정보를 제공함을 밝혀내었고, 끝으로 향후 확대 연구 할 수 있는 방안을 모색하였다.;This thesis is based on the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic) model which is commonly used in expressing the volatility in the time series. This study investigates our understanding of the informational content of the implied volatility index (VKOSPI) provided by KRX (Korea Stock Exchange), which is the same as the VIX calculated by the CBOE (Chicago Board Options Exchange) since 2003. Also, this thesis examines whether the VKOSPI provides any incremental information relevant to volatility of the KOSPI. It is argued and compared by applying 4 different econometric volatility models (GARCH, TGARCH, APARCH, QARCH), which is selected by the AIC criteria. We add VKOSPI to these 4 models and examine whether it forecasts better than the case before, and select the best model. For the data, we use daily closing price for KOSPI and VKOSPI (Volatility index of KOSPI200), period of January 2, 2003 to December 30, 2011. The findings indicate that the econometric models that VKOSPI is added have the better forecasting ability, and we select QGARCH as the best model regarding the forecast. This thesis concludes that the VKOSPI index contains the significant additional information relevant to estimating and forecasting volatility of the index trading in the Korean market.
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