일반적으로 변동성(volatility)은 확률변수가 평균을 중심으로 어느 정도 멀리 이산되어 분포하고 있는가를 측정하는 이산모수(dispersion parameter)이다. 주가수익률의 변동성은 주가수익률 예측, 투자전략, 자산운용, 위험관리, 주가관련 파생상품의 가격책정 등에 있어서 매우 중요한 변수이다. 그래서 많은 학자들이 자산 수익률의 변동성에 관해서 많은 연구를 해오고 있다.
특히, 자산의 가격결정시 미래 위험요소를 반영함에 있어서도 변동성은 중요한 의미를 갖는다. Black-Scholes-Merton(BSM; Black and Scholes, 1973; Merton, 1973) 옵션가격결정모형에서 대부분의 모수는 실제 시장에서 관측가능하다. 즉, 기초자산 현재 가격, 행사가격, 이자율, 잔존만기의 변수들은 객관적으로 시장에서 관측가능하지만 주요 변수 중 하나인 변동성은 추정해야 될 모수이다. 따라서 옵션가격결정에 있어 변동성 예측은 중요한 역할을 하고 있다고 할 수 있다.
우리나라는 선진국이나 OECD국가 중에서 주가수익률의 변동성이 유난히 높다. 따라서 특히 우리나라의 경우 이러한 변동성에 대한 보다 정확한 예측이 필요하고, 예측력 향상을 위한 다양한 접근 및 연구가 필요하다고 하겠다.
기존의 많은 연구에서는 실현변동성을 예측함에 있어 우수한 방법이나 모형을 제시 및 검증하고, 기존모형의 가정을 완화하여 실제 보다 가까운 방법을 찾아내는데 초점을 맞추었다. 하지만 이러한 방법들 중에서 특정 모형이 일관성 있게 우월성을 보이지 못하고 상이한 결과를 보이고 있다. Jorion(1995), Christensen and Prabhala(1993)등의 연구에서는 과거변동성에 비해 내재변동성이 정보우수성을 가진다고 주장하고, Canina and Figlewski(1993)등의 연구에서는 과거변동성의 정보우수성을 주장하고 내재변동성은 미래변동성과 아무런 상관관계도 없다고 주장한다. 그리고 Day and Lewis(1992)의 연구에서는 혼재된 결과를 보고하여 어느 한쪽의 일방적인 주장을 부정하였다. 또한 Corrado and Miller(2005), 이재하․정제련(2006)등의 연구에서는 변동성지수(VIX)의 예측력의 우수성을 주장한다. 이병근·황상원(2008)의 경우, 모델프리 내재변동성(model-free implied volatility; MFIV)의 실현변동성에 대한 예측력이 내재변동성이나 과거변동성보다 뛰어나다고 실증분석하였다. 엄영호·지현준·장운욱(2008)은 월별 변동성지수 산정을 통해서 변동성지수의 실현변동성에 대한 예측력을 검증하였다. 또한 측정오차나 비중심적률의 고차적률을 고려하는 경우, 변동성지수의 실제변동에 대한 기댓값의 불편성이 기각되지 않음 보였다. 유시용·고중양(2009)의 경우, 환율변동성, 국내 이자율변동성, 미국주식시장 변동성 등을 설명변수로 추가하여 실현변동성의 예측력을 제고시킬 수 있음을 보였다.
본 연구에서 변동성은 변동성지수나 과거 일정기간동안의 수익률의 표준편차를 의미하며, GARCH모형의 변동성을 의미하지는 않는다. Aboura and Villa(1999), Carr and Wu(2006), Becker, Clements and White(2006), 엄영호·지현준·장운욱(2008) 등에서 언급된 바와 같이, GARCH모형의 변동성은 변동성지수에 비해서 설명력이 없다고 밝혀졌기 때문이다.
본 연구는 실현변동성의 예측력을 향상시키기 위해서, 기존의 과거변동성, 변동성지수, 국내 채권시장, 외환시장 등의 변동성뿐만 아니라, 해외 주식시장의 변동성과 금리변동성도 고려해보고자 한다.
본 논문은 다음과 같이 구성하고자 한다. 제2장에서는 변동성에 관한 이론을 소개하고자 하는데, 실현변동성, 과거변동성, 내재변동성, 변동성지수(VIX) 등에 관한 이론을 소개한다. 제3장에서는 실증분석에 사용되는 관련 자료에 대해 설명하고 기초통계를 소개하고, 실증분석을 실시하고자 한다. 제4장에서는 본 논문의 연구결과에 대한 요약과 그 의미 및 연구의 한계와 향후과제 등을 논의하고자 한다.