• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.223-243
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• 1999

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.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.7 no.1
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• pp.63-82
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• 2009

Many The purpose of this paper is to revisit the existence of monthly effect in the Korea Stock Market. We conducted additory test about KOSPI200 from January 1990 to December 2002 and about KOSDAQ from January 2002 to December 2006. The other main focus is examine Size Effect in Korean Stock Market. We also indicate Information hypothesis throught our findig. Data used in this paper are monthly returns of KOSPI and KOSDAQ from 1980 to 2006. As a result, Evidence is provided that monthly abnormal returns in January have large means relative to the remaining eleven months. The relation between abnormal returns and size is always negative and more pronounced in January than in any other month-even in years. More than fifty percent of the January premium is attributable to large abnormal returns during the first week of trading in the year particularly on the first trading day. This finding is highly significant in the mall sized capital stock of KOSPI market. We found January effect and Size Effect in the KOSPI market, but we didn't find January effect and Size Effect in the KOSDAQ market and KOSPI200.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.129-156
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• 2001

본 연구는 1997년 11월 1일부터 1998년 9월 20일까지의 5분 단위로 측정된 거래 자료를 이용하여, KOSPI 200 선물시장, KOSPI 200 옵션시장 및 KOSPI 200 주가지수간의 선도/지연관계를 실증 분석하였다. 분석방법은 다양한 시계열 분석방법들을 이용하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 선물시장은 현물시장을 25분간 선도하였으며, 현물시장도 선물시장을 10분 정도 선도하였다. 둘째, 옵션시장도 현물시장을 약 20분간 선도하며, 약하지만 현물시장도 옵션시장을 5분에서 10분 가량 선도하였다. 셋째, 선물시장은 옵션시장을 20여분간 강하게 선도하였고, 옵션시장도 선물시장을 5분 정도 선도하였다. 넷째, 거래량이 적고 변동성이 높은 경우 선도/지연관계의 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 다섯째, 옵션의 외가격과 등가격에 따른 시장간의 선도/지연관계의 분석결과 주가지수, 선물, 옵션의 선도/지연관계는 등가격과 외가격옵션에서 거의 비슷하게 나타났지만 등가격에서 현물에 대한 선물과 옵션시장의 선도효과가 강하게 나타났다.

• Korean System Dynamics Review
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• v.8 no.2
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• pp.175-190
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• 2007

Stock market volatility largely depends on firms' value and growth opportunities. However, with the globalization of world economy, the effect of the synchronization in major countries is gaining its importance. Also, domestically, the business cycle and cash market of the country are additional factors needed to be considered. The main purpose of this research is to attest the application and usefulness of System Dynamics as a general stock market forecasting tool. Throughout this research, System Dynamics suggests a conceptual model for forecasting a KOSPI(Korea Composite Stock Price Index), taking the factors of the composite stock price indexes in traditional researches. In conclusion of this research, System Dynamics was proved to bean appropriate model for forecasting the volatility and direction of a stock market as a whole. With its timely adaptability, System Dynamic overcomes the limit of traditional statistic models.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.41-47
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• 2010

In this paper, we show the performance evaluation of outlier detection methods based on the GARCH model. We first introduce GARCH model and the methods of outlier detection in the GARCH model. The results of small simulation and the real KOSPI data show the out-performance of the outlier detection method over the traditional method in the GARCH model.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.734-737
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• 2004

When the margin level is set relatively low, margin violation probability increases and the default probability of the futures market rises. On the other hand, if the margin level is set high, the margin violation probability decreases, but the futures market becomes less attractive to hedgers as the investor's opportunity cost increases. In this paper, we investigate whether the movement of KOSPI200(Korea Composite Stock Price Index 200) futures daily prices can be modeled with the extreme value theory. Base on this investigation, we examine the validity of the margin level set by the extreme value theory. Computational results are presented to compare the extreme value distribution and the empirical distribution of margin violation in KOSPI200. Some observations and implications drawn from the computational experiment are also discussed.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.227-251
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• 2000

한국시장에서 KOSPI 200 현물과 KOSPI 200 주가지수 선물간의 선 후행성을 실증적으로 분석하기 위하여 1998년 8월부터 1999년 10월까지 KOSPI 200 지수와 유동성이 가장 높은 최근 월물 가격의 5분 간격 자료를 이용하였다. 현 선물 가격의 안정성(stationarity)을 검증한 이후 공적분(cointegration)을 통하여 유도된 오차수정모형(Error Correction Model) 인과관계 회귀식을 GMM(Generalized Method of Moments)으로 추정하여 현 선물간의 선 후행성을 분석하고, 그 원인을 빈번하지 않는 거래(infrequent trading) 문제, 공매의 제약 문제, 거래 활발성의 강도 차이 문제 등의 측면에서 분석하였다. 그 결과 한국시장에서 현 선물간에는 쌍방의 인과 관계가 존재하지만 현물이 선물을 선행하는 정도는 아주 미약하였다. 반면에 선물은 현물을 약 30분 정도 선행하였다. 본 연구의 검증기간과 이용된 자료 내에서 현물이 선물에 대하여 후행하는 주된 원인은 현물시장에 존재하는 공매의 제약과 선물에 비하여 상대적으로 저조한 거래 활발성 때문인 것으로 나타났다. 왜냐하면 현물시장에서 공매가 상대적으로 어려운 시장하락시기에 선물의 선행정도가 통계적으로 유의적이었고, 현물과 선물의 거래가 활발한 시기에는 상호간에 선 후행성이 없었지만 현물의 거래가 비 활발할 경우 선물의 선행이 유의적이었기 때문이다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.11-23
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• 2003

This study Investigates the short and long-run dynamic relationships between the domestic and U.S. stock markets for the period of declining stock prices. It Is well known that the domestic stock market variations are largely caused by the U.S. stock market movements. Multivariate causal tty test Is utilized to examine the lead-lag relationships among four stock prices of KOSPI and KOSDAQ In the domestic part and DOWJONES and NASDAQ In the U.S. part. When the stock prices tend to decrease In the long run, It Is found that both KOSPI and KOSDAQ have closer relations with NASDAQ than DOWJONES. When both of domestic stock markets are severely fluctuate, bidirectional causal relationships appear to exist between NASDAQ and each of KOSPI and KOSDAQ. On the other hand. when the domestic stock markets are relatively stable, unidirectional causality Is found to exist between NASDAQ and each of KOSPI and KOSDAQ. which is explicitly validated by the analysis of variance decomposition.

• Korean Management Science Review
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• v.27 no.3
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• pp.33-41
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• 2010

A lot of researches find negative volatility risk premium in options market. We can make a trading profit by exploiting the negative volatility premium. This study proposes negative volatility risk premium hypotheses in the KOSPI 200 stock price index options market and empirically test the proposed hypotheses with intra-day short straddle strategy. This strategy sells both at-the-money call option and at-the-money put option at market open and exits the position at market close. Using MySQL 5.1, we create our database with 1 minute option price data of the KOSPI 200 index options from 2004 to 2009. Empirical results show that negative volatility risk premium exists in the KOSPI 200 stock price index options market. Furthermore, intra-day short straddle strategy consistently produces annual profits except one year.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.217-224
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• 2003

The volatility in the financial data is usually measured by conditional variance. Two main streams for gauging conditional variance are stochastic volatility (SV) model and autoregressive type approach (GARCH). This article is conducting comparative study between SV and GARCH through the Korean Stock Prices Index (KOSPI) data. It is seen that SV model is slightly better than GARCH(1,1) in analyzing KOSPI data.