In this study, we investigate the predictive power of Dubai oil volatility on the one step ahead volatility of KOSPI200 using a linear predictive regression model. The analysis is conducted for both in-sample and out-of-sample periods. Furthermore, the out-of-sample period is divided into various sub-periods to examine the short-term predictive power. The results indicate significant predictive power in both in-sample and out-of-sample periods, although the short-term predictive power is found to be weak. When macroeconomic variables are used to verify robustness, the addition of oil volatility to each macroeconomic variable improves predictive performance. Compared to nonlinear models, most nonlinear models show superior prediction performance. Long-term predictive analysis reveals that the predictive power of oil volatility weakens over longer periods. Finally, we explore the predictive power of oil volatility on the volatility of each sector in the KOSPI for the out-of-sample period, which shows significant predictive power, but again, the short-term predictive ability is weak.
본 연구에서는 1기간 후의 KOSPI200의 변동성을 예측하는 데 있어서 선형 예측 모형을 이용하여 두바이 원유의 변동성이 예측력이 있는지 표본 내(In-Sample), 표본 외(Out-of-Sample) 기간에서 각각 조사하였다. 더 나아가 표본 외 기간을 다양한 하위 기간(Sub-Period)으로 나누어 단기적인 예측력이 있는지 조사하였다. 그 결과 표본 내, 표본 외 기간 모두 유의미한 예측력을 보였으며 단기적인 예측력은 약한 것으로 조사되었다. 거시경제 변수를 사용하여 강건성 검증을 해본 결과, 각 단일 거시경제 변수에 원유 변동성을 추가했을 때 향상된 예측력을 보였다. 비선형 모형과의 예측 성과를 비교해 본 결과, 대부분 비선형 모형의 예측 성과가 더 뛰어난 것으로 나타났다. 장기간 예측 분석 결과, 장기로 갈수록 원유 변동성의 예측력이 약해지는 것으로 나타났다. 마지막으로 원유 변동성이 KOSPI 각 섹터의 변동성에 대한 예측력이 있는지 조사해 본 결과, 표본 외 기간에서 유의미한 예측력을 보였지만, 단기 예측력은 약한 것으로 나타났다.
