Modelling and forecasting realized volatilities of the log returns of Korean asset prices featuring long memory and asymmetry

Abstract

Long-memory and asymmetry aspects of the realized volatilities (RV) of the log-returns of the Korean KOSPI, the Korean-Won-US-Dollar exchange rate, the Korean treasury bond futures, and the US S&P 500 index are investigated. For all RVs, significant long-memories and asymmetries are identified which can improve forecasts if suitably utilized. In order to model the long-memory and asymmetry, a new threshold HAR-RV (Heteroscedastic AutoRegressive Realized Volatility) model is proposed. The new model shows explicit differences between the coefficients of daily, weekly, and monthly RVs for days of positive return and those for days of negative return. This gives us clear understandings of both short-term and long-term asymmetries in the RVs. By analyzing the RVs, we find that there are non-ignorable cases in which the proposed model produces better pseudo out-of-sample forecast performance than other existing long-memory and asymmetry models.;본 논문에서는 실현변동성의 장기기억성과 비대칭성을 반영한 Threshold HAR-RV (THAR-RV) 모형을 제안하고 KOSPI, 원-달러 환율, 국채선물, S&P500 지수의 1분단위 고빈도 거래데이터를 바탕으로 최적의 실현변동성 예측에 대해 연구하였다. 실증적으로 실현변동성의 수익률의 방향에 따른 비대칭적 행동양상과 단위근 검정과 표본 자기 상관함수로부터 실현변동성의 장기기억성을 파악하였고, 결과적으로 비대칭성과 장기기억이 적절히 반영된 경우 실현변동성의 예측을 향상시킨다는 점을 확인하였다. 뿐만아니라 잔차분석과 구간분석을 통해 다양한 경우에서의 모형 간 예측력 비교를 실시하였고, 제안된 THAR-RV 모형이 내일의 실현변동성 예측에 단기 비대칭성과 장기 비대칭성에 대한 명쾌한 이해를 전달해주고 있다는 점을 확인하였다. 또한 장기기억성과 비대칭성을 반영한 기존의 모형들보다, 제안된 THAR-RV모형이 무시할 수 없는 경우에서 우수한 예측력을 나타내고 있다는 점을 확인하였다.