본 연구에서는 여러 계량 모형을 이용하여 계산한 헤지 비율의 성과를 비교하였다. 특히 헤지 비율을 추정하기 위하여 분수 공적분 오차 수정 모형을 이용하였다. KOSPI200 현물과 선물 지수를 이용하여 검증한 결과 현물, 선물 지수는 1차 적분된 시계열이며 베이시스는 분수 적분된 시계열이었다. 따라서 현물과 선물 지수는 분수 공적분된 시계열이었다. 최소 분산 헤지 비율을 최적 헤지 비율로 하여 성과를 측정한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 헤지 성과는 GARCH 항이 있는 모형이 없는 모형에 비해 크게 나타나며 각 모형에서 고려하고 있는 정보 집합의 크기가 큰 순서인 FIEC, EC, VAR, OLS 순으로 헤지 성과는 크게 나타나고 있다. 그러나 OLS 방법에 의한 헤지에 의해서도 수익률 변동의 많은 부분이 사라져, 다른 모형들은 OLS 모형과 비교하여 추가적인 분산 감소 효과는 크지 않았다.
포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기하브라운운동(geometric Brownian motion)을 기반으로 표준옵션의 델타헤지를 수행하는 경우, 헤지변동성의 선택이 헤지손익에 미치는 영향을 재탐색하였다. 이를 위하여, 헤지변동성과 헤지손익과의 관계를 고찰하였으며, 모의실험과 실증분석을 통하여 기초자산의 추세에 따라 헤지변동성을 달리 선택하는 것이 최종 헤지손익에 유리할 수 있음을 살펴보았다. 구체적으로, 등가격 표준옵션의 헤지매매 시 향후 기초자산이 횡보할 것으로 예상될 때에는 헤지변동성을 상대적으로 크게, 추세가 형성될 것으로 예상될 때에는 비교적 작게 사용하는 것이 손익에 유리하였다.
본 연구는 2010년 1월 5일부터 2013년 10월 31일까지의 일별자료를 이용하여 KOSPI200 현물에 대하여 KODEX200 ETF 또는 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성한 경우와 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성했을 때 헤지성과를 단순헤지모형, 최소분산모형, 벡터오차수정모형을 이용하여 상호 비교분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, KOSPI200과 KODEX200 ETF, KOSPI200 선물 그리고 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물 간에는 공적분 관계가 존재하여 이들 간에는 장기적으로 균형관계에 있는 것으로 나타났다. 둘째, 헤지성과는 모형들 간에 차이가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 헤지성과는 KOSPI200 현물과 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성하는 것 보다는 KOSPI200 현물과 KODEX200 ETF 또는 KODEX200 ETF와 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 구성하는 것이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 포트폴리오 관리자가 KOSPI200 현물에 대해 위험관리를 함에 있어서 헤지수단으로서 KOSPI200 선물 대신에 KODEX200 ETF를 이용하거나, KOSPI200 현물로 포트폴리오를 구성하는 대신에 KODEX200 ETF를 이용하고 KOSPI200 선물로 헤지포지션을 취하는 것이 위험관리에 있어서 더욱 효과적임을 의미한다.
2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장과 유럽의 유로화, 일본의 엔화, 영국의 파운드화 등 선진 통화선물시장을 대상으로 최적헤지비율을 추정하고, 외표본헤지기간을 두고 헤징유효성을 측정 및 비교하고자 하였다. 헤지비율은 모수의 추정기간을 한기간씩 이동하여 모수를 추정하는 롤링 윈도우즈(rolling windows)에 따른 OLS 모형, 오차수정모형과 일정 조건부 상관관계 이변량 GARCH(1, 1) 모형에 의해 추정하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 어떠한 헤징모형을 이용하더라도 한국 원/달러 선물을 이용한 헤징은 현물환율의 가격변동위험을 97% 상회할 정도로 감소시키고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 일별, 주별, 월별 등 헤징기간에 관계없이 한국 원화 선물시장은 브라질 리알화, 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장과 유럽 유로화, 영국 파운드화, 일본 엔화 등의 선진통화 선물시장보다 현물환율의 변동위험에 대한 헤징수단으로 우월함을 보여주고 있다. 이는 한국 원/달러 통화선물이 현물환율의 위험관리수단으로 유용성이 매우 높고 위험관리도구로서 역할을 성실히 수행하고 있음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 셋째, 헤징모형 간의 헤징유효성을 비교하면, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 최적헤지 비율의 추정에 이용된 단순모형, OLS 모형, 오차수정모형, 그리고 CCC BGARCH(1, 1) 모형에 따른 헤징성과에 유의한 차이가 없음을 보여준다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, OLS 모형, 오차 수정모형, 이변량 GARCH(1, 1) 모형 등의 복잡한 계량모델을 이용한 헤징보다 단순히 현물보유 포지션과 반대되는 동일한 금액의 포지션을 선물시장에 취하는 단순모형을 이용한 헤징이 유용할 수 있음을 시사하고 있다. 넷째, 신흥통화와 선진통화에 관계없이 헤징기간이 늘어날수록 헤징유효성 또는 헤징성과가 높아지고 있음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 금리변동에 따른 헤지수단의 목적으로 도입된 국채선물과 해당 기초자산인 국채현물의 일별 자료를 통해 두 시계열의 상호관계를 변동성에 초점을 두고 Bivariate GARCH 모형인 BEKK 모형과 국면전환 및 백터 오차수정항이 포함된 Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM 모형을 이용하여 비교 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 2000년 1월 4일부터 2003년 10월 30일까지이며 분석대상은 일별 국채현물지수와 국채선물지수 935 관측치 이다. 본 연구의 결과 우리나라에서 국채선물과 현물시장의 분석에 있어서 두 시장을 한꺼번에 아우를 수 있는 Bivariate 모형설정의 중요성이 강하게 대두되었다. 특히 본 연구의 분석기간 중에는 국채시장의 상승국면과 하락국면이라는 두 상태보다는 국채가격의 변동성국면이 훨씬 더 강하게 국채시장에 작용하고 있음이 밝혀졌다. 이는 투자자가 보다 나은 헷징결과를 기대한다면 국채시장의 분석시 현물과 선물, 각각의 분산과정뿐만 아니라 공분산과정도 반드시 시계열모형내에서 동시에 고려해야함을 시사하고 있다.
본 연구는 국제물가 변동이 국내물가와 수출물가에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 분석하고 국제통상거래 균형 또는 흑자 유지를 위한 정부 및 기업의 대응방안을 논의하였다. 국제원자재가격 및 국제원유가격등이 국내물가에 미치는 영향 정도를 분석한 결과 수입물가, 생산자물가, 소비자물가의 순서로 상대적으로 큰 영향을 미쳤으며, 세계경제위기 이전과 이후를 비교할 때 국제원자재가격의 영향이 증대되고 있는 것으로 나타났다. 국제물가 변동 충격의 상당부분을 수입업자나 생산자가 흡수함에 따라 최종소비자에 대한 물가상승 영향은 줄어들었으나 국제통상거래를 하는 수입업자 및 생산자에게는 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 한편 수출물가의 경우에는 환율과 국제원자재가격의 변동의 영향력이 상대적으로 큰 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 국내물가 안정 및 기업경쟁력 확보를 위한 정부의 정책 대안과 기업의 대응 방안을 모색하였다. 정부의 경우에는 국내물가의 안정을 기본적인 기조로 유지하되 총수요정책의 적정 운용 및 물가안정화 장기 대책등을 펴나가야 한다. 단기적으로는 총수요 관리 정책 실시와 함께 물가상승기대심리에 따른 인플레이션 현상을 차단하는 정책을 실시하여야 한다. 장기적으로는 국제선물시장을 통한 헤지 활동, 국제원자재의 직접 조달원 개척, 정책보험 활용, 교역상대국간 관세 인하 또는 철폐 등과 같이 기업들의 통상교역활동에 대한 지원정책을 펴나가야 한다. 한편 수출입기업을 비롯한 기업들의 경우에는 국제원자재를 저렴하고 안정적으로 공급받을 수 있도록 자원개발 및 선물시장을 통한 가격변동 헤징 등을 수행할 수 있는 체계를 갖추어 나가야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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