구글트렌드를 활용한 변동성지수 예측

Abstract

본 연구는 2007년 11월 30일부터 2017년 8월 18일까지 구글트렌드(Google Trend) 키워드 및 거시경제(Macroeconomics) 데이터를 사용해 VIX (Volatility Index)의 예측가능성을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 라소회귀(Lasso regression)을 통한 외표본(Out of sample) 에서 예측정확도는 59.16%로 가장 높은 정확도를 보였으며 연간수익률은 199%로 나타났다. 둘째, 주성분분석(PCA)을 통해 VIX은 하나의 주성분요인 (VIX_PC1) 으로 정의하였으며, 거시경제 변수는 Macro_PC1 (환, 에너지, 오일), Macro_PC2 (주식, 채권, 부동산), Macro_PC3 (원자재) 변수로 정의하였다. 구글트렌드는 GT_PC1 (금융, 경제), GT_PC2 (소비), GT_PC3 (투자기회) 그리고 GT_PC4 (금융시장) 변수로 정의하였다. 셋째, 주성분함수간 벡터자기회귀(VAR) 분석결과 VIX_PC1에 유의한 영향을 미친 주성분변수는 Macro_PC1, GT_PC1, GT_PC3, GT_PC4으로 나타나 대부분의 구글트렌드 변수가 변동성지수와 관계가 있음을 발견하였다. 본 연구의 결과는 구글트렌드와 같은 새로운 형태의 데이터는 시장참여자의 행태에 새로운 시각을 제시하며, 현재 경제상황과 가까운 미래에 대한 예측력이 있음을 보였다. 또한 기존 변동성지수의 시장 변동성위험 헤지 기능뿐만 아니라 포트폴리오 수익률 제고가 함께 가능할 것으로 기대되어 투자 전략 수립에 실무적인 시사점을 제공한다.