장기기억 속성을 이용한 주가 변동성예측에 관한 연구
박재곤․이필상
― 국문초록 ―
본 논문에서는 장기기억 속성을 이용하여 우리나라 주가 변동성을 예측하고 예측성과를 비교한다.
이를 위해 GARCH 모형과 EGARCH 모형에 분수적분 과정을 도입한 FIGARCH 모형과 FIEGARCH
모형을 이용하여 표본 외 기간을 예측하고, 이들 모형의 예측성과가 단기기억 변동성 모형(GARCH
모형)의 예측성과에 비해 우월한지를 비교한다.
분석 결과 우리나라 주가 변동성에 대해 다음과 같은 사실을 발견하였다. 첫째, 주가에서는 장기기
억 속성이 나타나지 않은 것과는 달리 주가 변동성에서는 장기기억 속성이 뚜렷하게 나타났다. 둘
째, FIGARCH(1, d, 0) 모형과 FIEGARCH(1, d, 0) 모형의 예측성과가 GARCH(1, 1) 모형의 예측
성과에 비해 우월한 것으로 나타났다. 그리고 장기기억 변동성 모형의 상대적 예측성과는 예측기
간이 길 때 더 우월한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 장기기억 속성을 이용한 변동성 모형은
예측의 정확도를 높일 수 있는 것으로 나타나, 파생상품의 가격결정이나 VaR 측정 등 위험관리에
유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
핵심단어 : 장기기억 과정, 변동성 예측, FIGARCH 모형, FIEGARCH 모형
JEL 분류기호 : C53, G10 |
