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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤병조 (건국대학교)
저널정보
한국금융공학회 金融工學硏究 金融工學硏究 제22권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
115 - 133 (19page)

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본 연구에서는 2017년 1월 2일부터 2023년 1월 31일까지, 미국과 유럽에서 거래되고 있는 6개의 ETF(ESG ETF 5개, 글로벌 주식시장 ETF 1개)를 대상으로 Markov switching multifractal (MSM) 모형을 이용해 변동성 다이나믹스를 파악하고, 예측성과를 평가하였다. 본 연구에서 제시하는 표본기간동안의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 우도를 기준으로 2상태의 MSM(1) 모형이 가장 적합했지만 모형 간에 큰 차이는 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 적합도가 높은 MSM(1) 모형을 기준으로 ESG ETF와 시장 지수를 추적하는 ETF를 비교했을 때, ESG ETF는 시장 ETF에 비해 변동주기가 긴 것으로 보고되었다. 셋째, 1일 예측과 22일 예측에 대한 성과평가에서 ESGU는 MSM(2) 모형, ESGD, SUAS, XSER은 MSM(6) 모형이 우수한 것으로 나타났지만 XAXJ의 경우 1일 예측에서는 MSM(6) 모형, 22일 예측에서는 MSM(4) 모형이 높은 성과를 보여주었다. 다만 예측성과 측면에서 ESG ETF에 대한 예측이 시장 ETF에 대한 예측보다 손실이 뚜렷하게 크거나 작은 특징은 발견되지 않았다. 넷째, 예측성과가 우수한 모형에 대해 1일 예측과 22일 예측의 손실함수를 비교하면, 예측기간이 긴 경우가 상대적으로 높게 나타났다.
#ESG ETF #Markov switching multifractal 모형 #변동성 #예측성과 #ESG ETF #Markov Switching Multifractal Model #Volatility #Forecasting Performance

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