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논문 기본 정보

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한국경영교육학회 경영교육연구 경영교육논총 제44집
발행연도
2006.12
수록면
1 - 22 (22page)

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본 연구는 한국의 주식시장 변동성을 대변할 수 있는 방법을 발견하기 위해 ARIMA모형과 ARCH계열의 시계열모형 및 KOSPI200 주가지수옵션의 내재변동성을 추정하여 주별 및 월별 시장변동성을 예측하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주별예측 검증결과 두 가지 예측오차 측정기준(MAE와 RMSE)에서 ARMA(2,2) 변동성 예측치가 가장 예측력이 우수했고, 그 다음으로 JOM콜옵션의 내재변동성의 예측력이 우수했다. 둘째, 월별예측 검증결과 두 가지 측정기준에서 약간의 차이가 존재하는데 MAE기준에서는 NTM콜옵션의 내재변동성이 예측력이 가장 우수한 것으로 나왔고, 그 다음으로 ARMA(2,2) 변동성 예측치가 우수한 것으로 나타났다. RMSE기준에서는 앞의 결과와는 반대로 ARMA(2,2) 변동성 예측치가 가장 우수하게 나왔고, 그 다음으로 NTM콜옵션의 내재변동성인 것으로 나타났다. 이상의 연구결과에서 역사적 변동성의 시계열 예측치가 주별예측이나 월별예측에서 가장 뛰어난 예측성과를 보임에 따라 선행연구들이 주장했던 내재변동성의 우수성이나 ARCH류 예측치의 우수성을 주장한 결과와는 상반되는 결과를 얻었다.
#GARCH #ARIMA #ARCH #RMSE #Volatility Forecast #변동성 예측 #내재변동성 #Implied Volatility #MAE

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참고문헌 (18)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 1992 / 시계열분석에 의한 주식수익률 변동성의 예측 9 : 343 ~ 367 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / 한국 옵션시장의 변동성 예측과 예측성과 비교에 관한 연구 9 (1) : 51 ~ 79 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2000 / KOSPI 200과 S&P 500 지수선물가격 변동성의 기간별 예측 효율성에 관한 실증연구 - 시계열예측모형을 이용하여 - 23 : 315 ~ 333 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1989 / "Conditional Heteroscedasticity in Time Series of Stock Returns:Evidence and Forecasts v62 (1) : 55 ~ 80 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 1998 / Answering the skeptics: Yes, standard volatility models do provide accurate forecasts 39 (4) : 885 ~ 905 google schola

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Semi-Supervised Learning을 이용한 주가예측
박강희 ,  신현정 한국경영과학회 학술대회논문집 2010 .10

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