환율 변동성의 기간 구조에 따른 예측 성과 비교 = An empirical comparison of forecasts for foreign exchange volatility

국문 초록 (Abstract)

환율 변동성 예측은 금융시장 참가자들의 위험관리와 투자전략에 있어 중요하다. 특히 글로벌 환경에서 기업의 성과와 위험 관리에 있어 환율은 핵심적인 역할을 수행하며, 개방 경제를 지향하는 우리나라의 경우 환율의 중요성은 더욱 강조된다고 할 수 있다. 본 연구는 원/달러(USD/KRW) 환율을 대상으로 J.P. Morgan으로부터 제공받은 환옵션의 내재변동성(Implied Volatility, IV)과 GARCH(1,1) 모형으로 추정한 조건부 변동성(Conditional Volatility, CV)을 1) 환옵션의 만기에 따른 기간 구조(1･2･3･6･9･12개월) 및 2) 환율의 구조적 변화(Structural Break) 라는 2가지 측면에 따라 미래 실현변동성에 대한 불편추정치로서의 예측 성과를 분석하였다. 예측 성과는미래 환율 실현변동성 대비 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)와 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE)로 평가하였고, Bai-Perron(1998, 2003) 검정을 통해 환율의 구조적 변화에 따라 기간을 나누어 분석하였다.
2005년부터 2019년까지 전체 표본을 대상으로 변동성 예측을 실시한 결과 GARCH(1,1)로 추정한 조건부 변동성이 내재변동성보다 일관적으로 낮은 예측오차를 보였다. 또한, 2008년 글로벌 금융위기 이전에는 대체로 내재변동성이 우수한 예측 성과를 보이는 것으로 나타났다. 그 이후에는 모든 만기에서 GARCH(1,1)이 우수한 예측력을 보였으나 예측 기간이 길수록 양 지표 간 격차가 축소되었다. 외환시장의 규모와 경제적 중요성에 있어서 주식시장에 결코 뒤지지 않음에도 불구하고 관련된 연구가 부족하다. 따라서, 원/달러 외환시장을 대상으로 미래 환율 변동성 예측치에 대한 기간구조를 포함하여 분석하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다. 또한, 본 연구는 국제 외환시장과 달리 한국 원/달러 외환시장에서는 위기 전･후로 예측 성과가 다르게 나타났다는 점에서 국면･기간 구조에 따른 적절한 변동성 지표 선택의 필요성을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Forecasting exchange rate volatility is crucial for the risk management and investment strategies of financial market participants. Especially in a global environment, exchange rates play a key role in corporate performance and risk management. For a country like South Korea targeting an open economy, the importance of exchange rates is further emphasized.
This study analyzes the forecasting performance of two measures—Implied Volatility(IV) from foreign exchange options provided by J.P. Morgan, and Conditional Volatility(CV) estimated using a GARCH(1,1) model. We treat both as unbiased estimators of future realized volatility. The analysis considers and highlights two pivotal aspects: 1) The term structure based on the maturity of the options 2) The presence of structural breaks in the exchange rate Forecasting performance is evaluated using Mean Squared Error(MSE) and Mean Absolute Error(MAE) against future realized exchange rate volatility. Furthermore, we divide the analysis into distinct periods based on structural breaks in the exchange rate, identified via the Bai-Perron (1998, 2003) test.
Our results from forecasting volatility over the full sample period from 2005 to 2019 show that the conditional volatility estimated by the GARCH(1,1) model consistently has lower forecasting errors (hence, superior forecasting performance) than the implied volatility. Interestingly, before the 2008 global financial crisis, implied volatility measures generally reveal superior forecasting performance. After the crisis, however, GARCH(1,1) demonstrates better predictive power across all maturities, although the gap between the two indicators diminishes as the forecasting period lengthens.
These results suggest that, in addition to structural changes in the USD/KRW exchange rate before and after the global financial crisis, there is also a significant shift in volatility forecasting. This is a notable difference from studies that compare major international currencies, likely owing to the distinctive characteristics of the Korean economy.
Despite the foreign exchange market's scale and economic significance being no less than that of the equity market, there is a notable lack of related research. Therefore, this study addresses the USD/KRW foreign exchange market, including the term structure for future exchange rate volatility forecasts.
Furthermore, unlike the international foreign exchange market, our results shed light on the fact that forecasting performance in the Korean USD/KRW market differs significantly before and after the crisis. This collectively suggests that market participants should choose an appropriate volatility indicator based on prevailing economic phases and term structures.