Structural Breaks and Long Memory Property in Modeling and Forecasting Realized Volatility

Abstract

본 연구에서는 실현변동성에 존재하는 경제 구조적인 변화를 BP Test를 이용하여 통계적인 유의성을 살펴보아 구조적인 변화가 실현변동성의 평균의 변화를 유도한다는 것을 확인하였다. 또한 경제 구조적인 현 상을 을 HAR(3)_RV 에 적용한 HAR(3)_RV_Break를 제시하였다. 이를 4개의 데이터 자산, KRW/USD, JPY/USD, USD/EURO 의 환율과 S&P 500 Index 에 Break 를 적용하여 한단계, 다섯단계 그리고 스물 두단계 예측을 해 본 결과 본 연구가 제시한 모형 HAR(3)_RV_Breaks 가 단기기억성과 Break 가 적용된 모델, 장기기억성의 성질만 있는 모델보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 Simulation Study를 통하여 장기기억성과 경제구조적인 변화가 있는 인위적인 데이터를 생성한 후 예측 값을 구하였다. 위의 결과도 마찬가지로 본 연구가 제시한 모형,HAR(3)_RV_Breaks가 성능이 기존의 존재하던 HAR(3) Model 보다 예측력 측면에서 향상 될수 있음을 확인하였다.;We investigate existence of structural breaks in long-memory property for the daily realized volatilities of KRW/USD exchange rate, JPY/USD exchange rate, USD/Euro exchang rate and S&P 500 index . This paper finds that the structural breaks do not remove all the persistence of realized volatility . We illustrate that HAR-RV-Break model addressing both structural breaks and long memory outperforms the existing forecasting models which is addressing only one of break or long memory in pseudo out-of-sample prediction . Also, a simulation study shows that HAR-RV-Break model has better prediction compared to HAR_RV model when data are generated from long memory processes with breaks.