금융시계열 변동성에 관하여 잘 알려진 특징(stylized facts)은 변동성집중현상(volatility clustering), 장기기억 (long memory), 국면전환(regime change), 그리고 이상치(outliers)의 존재 등이다. 작은 수의 파라미터를 사용함에도 불구하고 이러한 특징들을 동시에 잘 설명하는 것으로 알려진 마코프전환 멀티프랙탈(Markov Switching Multifractal; MSM) 변동성 모형을 이용하여 우리나라 KOSPI200 지수의 변동성을 추정하고 다기간 예측성과를 비교 분석하였다. 표본기간은 2003 년 1 월 2 일부터 2014 년 12 월 30 일까지이며 비교 모형은 GARCH 모형과 국면전환 GARCH 모형이다. 실증분석 결과 모형 적합도와 사후 예측성과 면에서 모두 MSM 모형이 전반적인 우위를 보였으며 특히 예측 기간이 길어질수록 이러한 경향이 더욱 강하였다. MSM 모형에 의한 KOSPI200 수익률의 변동성은 단기 및 중장기 변동성 부분으로 분해해 볼 수 있는데 2008 년 글로벌 금융위기와 2011 년 유럽 재정위기의 경우 변동성의 속성이 다르다는 것을 확인하였다. 전자의 경우 단기 및 중기빈도의 변동성뿐만 아니라 저빈도의 장기변동성 또한 높아 높은 변동성 국면으로 전환했던 것으로 나타났지만 후자의 경우 단기와 중기빈도 변동성은 높아진 반면 장기빈도의 변동성 국면전환은 발생하지 않은 것으로 나타났다. MSM 모형의 예측성과가 특히 장기로 갈수록 나아진다는 점은 자산배분이나 보다 정교한 VaR 측정을 통한 시장위험관리, 그리고 파생상품을 이용한 헤지 의사결정과 같이 단기뿐만 아니라 중장기 변동성 예측이 중요한 분야에서 유용성이 있을 것으로 기대된다.