금융자산이나 상품(commodity) 가격 변동성의 측정 및 예측은 경제학에서 중요한 연구 분야로 자리매김하였다. 거시경제학에서도 2008년 글로벌 금융 위기(Global Financial Crisis) 이후 불확실성이 거시경제에 미치는 영향에 대한 연구가 늘어나고 있는 추세이며 특히 변동성의 변화(time-varying variance)가 경제에 영향을 미치는 다양한 채널들이 학계의 주목을 받고 있다. 본 연구의 주제인 WTI(West Texas Intermediate) 원유의 가격 변동성은 세계경제의 불확실성을 나타내는 다양한 지표들 중 하나이자 수많은 경제주체들의 의사결정에 직접 영향을 주는 요인이다. 이에 대한 예로 유가하락 위험회피를 위해 옵션 등을 이용한 헷징을 시도하려는 미국 셰일원유 생산업자들을 생각해 볼 수 있다. 셰일원유 생산업자의 헷징 수요는 가격이 심하게 하락할 가능성이 클수록 높아질 것인데 이들이 만약 미래 유가의 분포를 보다 잘 예측할 수 있다면 현 시점에서 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있을 것임을 쉽게 알 수 있다. 보다 정확한 유가변화 확률분포가 주어지면 미래 특정기간 동안 유가가 임의의 범위 내에 있을 확률을 계산할 수 있게 되고 이를 기반으로 지금 결정하는 의사결정의 경제적 가치를 보다 정확하게 평가할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 주목하는 변동성 예측의 필요성과 가치는 바로 정확한 변동성 예측을 통한 유가변화 확률분포 예측 정확도 제고에 있다. 추정된 예측확률분포는 위에서 예로 든 원유 생산업자의 헷징 의사결정에서 뿐만 아니라 구매시기가 유동적인 원유 실수요자의 구매계획 수립, 원유관련 파생상품 금융투자자의 투자결정 등에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 보다 정확한 변동성 전망은 이론적으로 엄밀한 변동성의 정의 및 이에 대한 적절한 측도에 기초해야 함은 두 말할 필요가 없을 것이다. 2000년대 이후로 학계에서는 고빈도 데이터를 기반으로 한 변동성 측정과 예측이 주목을 받고 있는데 본 보고서에서도 이러한 대용량 고빈도 데이터를 이용하는 방법론을 채택하여 WTI 선물가격의 변동성을 예측하는 모형을 제시하고 이를 기반으로 미래기간 중의 유가변화 확률분포를 추정하는 것을 연구의 목표로 한다.

제1장 서 론 제2장 변동성 예측의 중요성 　1. 유가 확률분포 추정과 활용 　2. 원유 관련 파생상픔 거래 　3. 자산 포트폴리오 및 리스크 관리 　4. 변동성에 대한 거시경제학적 접근 제3장 변동성 추정 및 예측의 기본 이론 　1. Realized Variance 　2. 변동성 예측 모형(HAR) 　3. 점프가 추가된 SV 모형 　4. 점프 테스트 　5. Realized Semivariance 　6. 기존 연구결과 제4장 데이터 구축 및 변동성 추정 　1. WTI 선물 데이터 　2. 변동성 측도 계산 　3. 외생변수 구축 제5장 변동성 설명 및 예측 　1. In-sample 변동성 설명 　2. Out-of-sample 변동성 예측 　3. 유가변화 확률분포 추정 제6장 요약 및 결론 참고문헌 부록: Refinitiv WTI CLc1 데이터 및 코드