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외부충격과 실현변동성의 이질적 자기회귀모형

  • 엄철준 부산대학교 경영대학 교수
  • 장욱 덕성여자대학교 경영학과 부교수
  • 박종원 서울시립대학교 경영대학 교수
본 연구는 외부충격변수(ES)가 실현변동성-이질적 자기회귀(HAR-RV)모형에서 미래기간 실현변동성의 변화에 대한 내표본 설명력 개선과 외표본 예측력 개선에 유용한 정보효과를 갖는지를 중점적으로 분석하였다. 실현변동성은 2004년 1월부터 2016년 6월까지 KOSPI 시장지수의 일중 5분 단위 고빈도 수익률 자료를 이용하여 산출한다. 외부충격변수는 통계적 방법(주성분분석)을 이용하여 외부충격의 속성을 갖는 10가지 자료들을 종합적으로 결합하여 생성한 공통요인 시계열자료이다. 주요 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 제안된 방법으로 생성된 외부충격변수는 국제적으로 알려진 시장충격의 중요한 흐름을 잘 반영한다. 둘째, 내표본에서 외부충격변수를 새로운 설명병수로 포함한 HAR-RV 모형은 미래기간 실현변동성의 변화를 유의하게 설명한다. 셋째, 외표본에서 외부충격변수는 미래기간 실현변동성의 일별 예측력을 유의하게 개선한다. 넷째, 확인된 외부충격변수의 설명력 및 예측력 개선은 잘 알려진 변동성 레버리지효과, 실현왜도와 실현첨도 등의 포함여부에 관계없이 강건하다. 이러한 결과는 HAR-RV 모형을 이용한 변동성 추정에서 외부충격변수가 고유한 정보효과를 가짐을 의미하며, 본 연구에서 고안한 외부충격의 속성을 갖는 다양한 자료들을 종합적으로 고려한 단일 외부충격변수의 생성과 이용이 향후 연구에서 유용하게 이용될 수 있음을 보여주는 것이다.
외부충격변수, 실현변동성, 실현변동성-이질적 자기회귀모형, 주성분분석, 내표본과 외표본

External Shocks and the Heterogeneous Autoregressive Model of Realized Volatility

  • Cheoljun Eom
  • Uk Chang
  • Jong Won Park
This study investigates the effect of external shocks on stock market volatility, focusing on improving the explanatory power and prediction ability of the heterogeneous autoregressive model of realized volatility (HAR-RV) using intraday high-frequency 5-minute return data from the KOSPI market index over the period from January 2004 to June 2016. Based on previous studies, we use improved methods in our empirical design to enhance the reliability of the empirical results: a method extracting jump components from measurements of realized volatility based on statistical significance evaluation; a method incorporating nighttime market information (without trading) into the measurements of realized volatility; a method assessing whether to improve the prediction ability of a proposed model through statistical significance evaluation; and a robustness test comparing the proposed model with models containing well-known explanatory variables of the volatility leverage effect and realized skewness and kurtosis. This study creates time series data on the external shock variable (ES) using principal components analysis by combining the selected 10-type variables that have the property of external shocks in the international financial markets, raw material markets, and commodity markets. It then uses the ES variable in empirical tests. The main results are as follows. First, the ES variable created from the principal components analysis does well at reflecting large changes in international markets. Second, the ES variable has a significant Granger causality relationship to the realized volatility over the whole period, while each of the selected 10-type variables has a significant causality relationship only for the specific periods of interest. Third, from the perspective of in-sample analysis, the HAR-RV model with the ES variable significantly improves the explanatory power of changes in the future realized volatility. In the out-of-sample analysis, the ES variable has the significant information value of enhancing the predictive power of the model in future periods. Finally, these are robust results regardless of whether the volatility leverage effect and realized skewness/kurtosis variables are included in the HAR-RV model. Our results show robust evidence that the external shocks have meaningful information value for explaining and predicting changes in future volatility in the HAR-RV model, and imply that the methodology of constructing the ES variable may provide new directions for future research using the HAR-RV model.
External shocks, Realized Volatility, Heterogenous Autoregressive Model of Realized Volatility, Principal Component Analysis, In-Sample and Out-of-Sample