GARCH-GMDH 하이브리드 모형을 이용한 국내 리츠 시장 수익률 및 가격 변동성 분석 = Analyzing the Domestic REIT Market Returns and Price Volatility Using a GARCH-GMDH Hybrid Model

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 GARCH-GMDH 하이브리드 모형을 활용하여 한국 리츠(REITs) 시장의 수익률과 변동성을 예측하고, 이를 기존의 GARCH 및 GMDH 단일 모형과 비교하였다. GARCH(1,1) 모형은 변동성 군집 현상을 효과적으로 포착하지만, 비선형적 패턴을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 반면, GMDH(Group Method of Data Handling) 모형은 비선형성 처리에 강점이 있어, GARCH와 GMDH를 결합한 하이브리드 모형은 더 높은 예측 성능을 발휘할 것으로 기대된다. 본 연구는 각 종목의 상장일부터 2024년 12월 말까지의 한국 리츠 시장 데이터로 실증 분석을 수행하였다. 분석 결과, GARCH-GMDH 하이브리드 모형은 GARCH 및 GMDH 단일 모형보다 수익률과 변동성 예측에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 단기 예측에서 탁월한 성과를 나타냈다. 또한, 하이브리드 모형은 극단적 변동성과 변동성 군집 현상을 포착하는 데 단일 모형 대비 안정적인 성능을 보였다. 리츠의 시가총액, 거래량, 운용기간에 따른 예측 성능 차이 분석 결과, 시가총액이 크고 거래량이 많은 리츠에서 더 높은 예측 정확도를 보였으나, 장기 운용 리츠보다는 신규 상장 리츠에서 높은 예측 정확도를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study utilizes a hybrid model that combines generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) with the group method of data handling (GMDH) model to forecast returns and volatility. We focus on the Korean real estate investment trust (REIT) market and compare our hybrid model with the traditional GARCH and GMDH single models. The GARCH (1,1) model effectively captures the volatility clustering phenomenon but cannot fully reflect nonlinear patterns. In contrast, the GMDH model is stronger in handling nonlinearities; therefore, the hybrid model combining GARCH and GMDH is expected to have a higher forecasting performance. This study empirically analyzes Korean REIT market data from the listing date of each stock to the end of December 2024. The results show that our GARCH-GMDH hybrid model outperforms the GARCH and GMDH single models in forecasting returns and volatility, especially in short-term forecasting; the hybrid model can also stably capture extreme volatility and volatility clustering. Analyzing the differences in forecasting performance by market capitalization, trading volume, and time horizon of REITs reveals that REITs with larger market capitalizations and higher trading volumes had higher forecasting accuracy. Conversely, newly listed REITs had higher forecasting accuracy than long-term REITs.