본 논문은 GARCH(1,1) 모형에 변동성 수준이 높은 국면과 낮은 국면을 나타내는 모수를 추가한 새로운 모형을 분석한다. 본 연구에서는 최근 소개된 Chang et al. (2017)의 내생적 국면전환 모형(Endogenous Regime Switching Model)을 도입함으로써, 이번 기 금융 시계열의 관측치가 다음 기의 변동성이 높거나 낮은 국면을 결정하는 데에 영향을 미치는 내생성을 허용하는 특징을 지닌다. 미국의 월별 주가지수에 적용한 결과, 내생적 국면전환의 구조가 주가 수익률 변동성의 설명력 및 예측력이 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 변동성의 수준이 높거나 낮은 국면을 결정하는 잠재변수(latent factor)를 추출하고, Adaptive-LASSO 방법을 이용하여 FRED-MD 데이터베이스의 고차원 거시경제변수들 중 어떠한 변수들이 주식시장 변동성의 설명 및 예측에 관련이 있는지를 분석한다.
본 연구는 GARCH(1,1) 모형에 변동성 수준이 높은 국면과 낮은 국면을 나타내는 모수를 추가한 새로운 모형을 분석하였고 최근 소개된 Chang et al.의 내생적 국면전환 모형을 도입하여 결론을 도출하였다.