The purpose of this study is to compare the performance of forcasting volatilities predicted by GARCH models of KOSPI 200 futures from Dec. 2011 to Mar. 2013 based on 500 data set (from Dec. 2009 to Nov. 2011) including KRX for day trading and CME for night trading. For forcasting volatilities, 6 of estimation were implemented: GARCH, EGARCH, IGARCH, TGARCH, GJR-GARH and FIGARCH. And the result was compared with realized volatility using high frequency data by R2, HRMSE and HMAE. As a result, FIGARCH performed very well by R2 and GARCH was good measurement by HRMSE and HMAE.
이 연구의 목적은 코스피200 주,야간선물의 변동성을 GARCH계열의 모형으로 추정하여 성능을 비교하는데에 있다. 2009년 12월 부터 2011년 11월까지의 약 500개의 데이터를 기반으로 2011년 2013년 3월까지의 변동성 추정을 시행하였으며 이때 사용된 모형은 GARCH, EGARCH, IGARCH, TGARH, GJR-GARCH와 FIGARCH이다. 추성 성능은 R2, HRMSE와 HMAE를 고빈도 주기별 실현변동성와 비교하여 측정하였다. R2으로 측정했을 경우에는 주기에 관계없이 FIGARCH모형의 추정력이 가장 우수했으며 그 다음으로는 IGARCH와 GARCH의 추정력이 우수했다. HRMSE와 HMAE의 측정방법에서는 GARCH의 추정력의 성과가 가장 좋았고 근소하게 FIGARCH의 추정력이 그 뒤를 이었다. 이는 KOSPI200선물의 시계열도 전형적인 금융시계열의 특성을 가지며 특히 충격에 대해 장기간 지속성을 보임을 알수 있었다. 성과 측정 방법에 따라 R2, HRMSE와 HMAE의 경우 측정주기가 짧을 때의 실현변동성과 비교했을때 일간 변동성 추정이 더 좋은 성과를 보임을 알수 있었다.
