다국면 확률변동성 모형을 이용한 한국 주식시장의 비대칭적 변동성에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 비대칭적 변동성의 시가변적 특성을 잘 설명하기 위해 4국면 확률변동성 모형(four-regime stochastic volatility model, 이하 FRSV)을 제시하고, 한국의 KOSPI와 KOSDAQ지수의 일별수익률을 사용하여 FRSV모형을 포함한 다양한 비대칭적 확률변동성 모형을 베이지안 MCMC (Markov chain Monte Carlo)방법을 이용하여 추정하고 변동성의 비대칭성을 체계적으로 살펴보았다. 또한 편차정보기준(deviance information criterion, 이하 DIC)과 VaR(value at risk) 측정결과를 토대로 변동성 추정을 위한 적합한 모형에 대한 평가를 하였다. DIC기준과 VaR측정결과에 따르면 KOSPI수익률의 경우 임계효과(threshold effect)와 전기수익률과 변동성간의 상관관계를 허용하는 FRSV모형이, KOSDAQ수익률의 경우 기간에 따라 FRSV모형과 3국면 확률변동성 모형이 변동성을 모형화하는데 보다 적합한 것으로 판단되었다. 추정 결과, 수익률과 변동성간의 음의 상관관계는 전기 수익률의 부호뿐만 아니라 크기에도 의존한다.

This study proposed a four-regime stochastic volatility model (FRSV) to better capture the time-varying properties of asymmetric volatilities and investigated the properties of asymmetric volatilities in Korean stock markets using KOSPI and KOSDAQ daily returns from January 2003 to March 2020. This process involved applying and estimating various asymmetric stochastic volatility models including FRSV model using the Bayesian Markov chain Monte Carlo method. I also compared models through a deviance information criterion (DIC) and value at risk (VaR) study. According to the results of the DIC and VaR estimates, FRSV model with the threshold and leverage effect, which is referred to as the negative correlation between returns and volatilities, revealed a good fit of the model for KOSPI returns. For KOSDAQ returns, FRSV model and the triple regime stochastic volatility model fit the data best. The estimation results show that the relationship between returns and volatilities depends on the magnitude of returns as well as the sign.