Whether financial markets have asymmetric volatilities is an important issue as it matters for value-at-risk analysis or long term asset allocation decisions. Asymmetric volatility has been shown in various papers with volatility forecasting models using daily volatility measures. Also, Chen and Ghysels(2011) introduced high-frequency data volatility prediction models using MIDAS regressions and showed that the evidence of intra-daily asymmetries in the U.S. stock market and futures market is overwhelming and they matter for volatility forecasting performances. However, so far, there has been no such study on the Korean financial markets using high-frequency data directly. Therefore, in this article, we try to figure out if there is a sufficient evidence of asymmetric volatilities in the Korean stock markets. Indeed, intra-daily asymmetries do exist and they matter for volatility forecasting. Also, suitable high-frequency data volatility prediction models have statistical forecasting gains in terms of out-of-sample forecasting performances especially during the period with high volatility such as the 2007-2008 financial crisis.
변동성은 VAR 분석이나 장기간 자산 배분 결정에 영향을 주기 때문에 금융 시장에 비대칭 변동성이 존재하는지 여부는 중요한 사항이다. 비대칭 변동성의 존재는 기존 변동성 예측 연구들에서 일일 변동성 측도를 사용한 모형들을 이용하여 보여져왔다. 또한 Chen과 Ghysels의 2011년 연구에서는 MIDAS 회귀분석을 통한 고빈도 변동성 예측 모형들을 소개하고 Dow Jones와 S&P500 현물시장과 선물시장의 일중 비대칭 변동성의 존재를 확인했으며 이것이 변동성 예측 성과에 영향을 미친다고 주장하였다. 그러나 아직까지 한국 금융 시장에 대해 고빈도 자료를 직접적으로 활용하여 분석한 사례는 없었다. 그러므로 이 연구에서는 한국 주식시장에 일중 비대칭 변동성이 존재하는지를 확인한다. 실제로 일중 비대칭 변동성이 존재하고 이것이 변동성 예측에 영향을 준다는 것을 보였다. 또한 적절한 고빈도 예측 모형은 통계적으로 유의하게 표본 외 예측 성과가 일일 변동성 모형들보다 좋았으며 특히 2007-2008년 금융위기처럼 변동성이 높은 시기에 더 성과가 좋은 것을 확인하였다.
