장기기억 속성을 이용한 주가 변동성예측에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 장기기억 속성을 이용하여 우리나라 주가 변동성을 예측하고 예측성과를 비교한다. 이를 위해 GARCH 모형과 EGARCH 모형에 분수적분 과정을 도입한 FIGARCH 모형과 FIEGARCH모형을 이용하여 표본 외 기간을 예측하고, 이들 모형의 예측성과가 단기기억 변동성 모형(GARCH모형)의 예측성과에 비해 우월한지를 비교한다. 분석 결과 우리나라 주가 변동성에 대해 다음과 같은 사실을 발견하였다. 첫째, 주가에서는 장기기억 속성이 나타나지 않은 것과는 달리 주가 변동성에서는 장기기억 속성이 뚜렷하게 나타났다. 둘째, FIGARCH(1, d, 0) 모형과 FIEGARCH(1, d, 0) 모형의 예측성과가 GARCH(1, 1) 모형의 예측성과에 비해 우월한 것으로 나타났다. 그리고 장기기억 변동성 모형의 상대적 예측성과는 예측기간이 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 위험관리에유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.