재무연구 제 권 호 (2014년 5월)
Asian Review of Financial Research, Vol., No..
pp.776~801
pp.776~801
아시아 이머징 주식시장에서의 변동성 장기기억모형 예측력 분석
노현승 부산대학교 경제학과 박사과정
강상훈 부산대학교 경영학과 부교수
본 연구는 아시아 이머징 주식시장 변동성에 장기기억과 비대칭성이 존재하 는지를 분석하였다. 이를 위해서 AR(1)-FIGARCH모형과 AR(1)-FIAPARCH 모형을 이용하여 실증분석 하였다. 실증분석 결과 아시아 이머징 시장 변동성 에 장기기억과 비대칭성이 존재하는 것으로 분석 되었다. 이는 주식시장에 충 격이 소멸되지 않고 장기간 지속되는 것을 의미한다. 또한, 투자자들은 나쁜 충격에 민감하게 반응하는 것으로 분석 되었다. 마지막으로 장기기억 모형의 예측력을 분석한 결과 장기기억과 비대칭성을 분석할 수 있는 FIAPARCH모 형이 장기기억만을 분석하는 FIGARCH모형보다 우월한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 변동성의 특징은 장기기억 뿐만 아니라 비대칭성을 동시에 포 함하고 있음을 의미하고 있다. 이러한 결과는 변동성을 정확하게 측정하는데 중요한 자료로 이용될 것으로 판단된다. 특히, Value at Risk를 측정하기 위해 서 정교한 변동성 예측 모형이 필요하기 때문에 주식시장 리스크 관리에 도움 이 될 것으로 판단된다.
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Forecasting the Long Memory Models in the Volatility of Asian Emerging Markets
Hyun Sung Noh
Sang Hoon Kang
This study investigates long memory and asymmetry in volatility of Asian emerging markets using the AR(1)-FIGARCH and AR(1)-FIAPARCH models under the Student-t distributions. The empirical results show strong evidence of long memory in the volatility of 8 Asian emerging markets. This evidence indicates that market shocks to volatility slowly disappear over the time. In addition, the FIAPARCH model detect volatility asymmetry in which investors want hedge negative information in Asian emerging markets. Finally, the forecasting error functions suggest that the FIAPARCH model with the Student-t distribution offers a superior forecasting ability to other models. These results provide important implications on assess accurate Value at Risk in the Asian emerging markets.
