This research analyses a predictive relationship between crude oil volatility and stock return volatility. We have conducted a predictive regression to capture such relationship applying both Ordinary Least Squares (OLS) and GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity). We’ve found that the predictive relationship derived by Dubai oil also exists in Korean stock market, KOSDAQ. And the impact of the relationship also differs between different industrial sectors. Moreover, GARCH is more suitable than OLS to predict the stock return volatility with crude oil volatility as a predictor in Korea.
본 연구의 가장 큰 목적은 주식 시장 수익률에 대한 높은 예측력을 지닌 모형을 연구함으로써 향후 주식 시장 수익률의 큰 변동을 미리 예측하고자 하는 데에 있다. 그리고 주가 변동성의 예측 변수로서 국제 유가 변동성을 제시한다. 본 연구에서는 국제 유가의 변동성이 우리나라 주식 시장의 변동성에 대하여 어떠한 예측적 정보를 포함하고 있는지 알아보기 위하여 예측적 회귀분석을 시행하였고, 내표본 뿐만 아니라 외표본의 예측력 또한 평가하였다. 유가 변동성과의 예측적 관계는 코스피 보다는 코스닥 시장에서 두드러지게 나타났으며, 산업별 민감도도 다른 것으로 나타났다. 외표본의 예측력은 일반 선형 회귀 모형 보다는 일반 자기회귀 조건부 이분산성 모델을 적용하였을 때 더 뛰어나다.
