This paper studies the performance of forecasting realized volatility which incorporates the overnight information flow in the Korean stock market. In particular, the study compares the various ways of reflecting overnight information flow based on the heterogeneous autoregressive model (HAR). The first main result is that the approach of simply adding overnight variance or adjusting realized variance without direct application of overnight variance into the realized volatility is not effective in the out-of-sample data. Instead, an approach of adjusting intraday realized volatility and overnight variance to an optimal weight has shown the best performance among the pure HAR models. Furthermore, the expanded models of treating overnight volatility separately have shown better performance than the models which adjust or reflect the overnight volatility into the realized volatility itself. Furthermore, the realized volatility of the S&P 500 index in the U.S stock market is observed well enough to well replace the volatility of the assets of Korean stock market.
본 논문은 고빈도 데이터를 활용하여 한국 주식시장에서 야간 정보 흐름이 갖는 실현 변동성 예측 성과에 대한 실증 연구를 진행한다. 이질적 자기회귀모형(Heterogeneous Autoregressive model, HAR)을 바탕으로 야간 정보 흐름을 실현 변동성에 다양한 방법으로 반영하여 분석하였으며 주요 연구 결과는 다음과 같다. 표본 외 데이터에서 야간변동성을 단순히 실현변동성에 더하는 접근 방식이나 야간변동성을 직접적으로 반영하지 않고 조정하는 접근 방식은 효과적이지 않았으며 야간변동성과 장중 실현변동성을 최적의 비중으로 조정하여 반영한 실현변동성이 순수 HAR 모형들 중에서 가장 좋은 예측 성과를 보여줬다. 야간 변동성을 실현변동성으로부터 분리하여 확장한 모형들까지 비교를 하면, 일부 종목을 제외하고는 야간변동성을 실현변동성 자체에 조정하여 반영한 모형들보다 더 좋은 예측 성과가 나타났다. 또한, 주요 국제금융시장인 미국 주식시장의 대표적인 지수 S&P500의 장중 실현변동성이 한국 주식시장에 속한 자산 자체의 야간변동성을 잘 대체하는 것을 확인할 수 있다.
