• Management & Information Systems Review
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• v.31 no.4
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• pp.287-307
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• 2012

We empirically examine the price discovery dynamics among the VKOSPI, the KOSPI200 spot, and the KOSPI200 futures markets. The analysis employs the vector-autoregression, Granger causality, impulse response function, and variance decomposition using both daily data from 2009. 04. 13 to 2011. 12. 30 and 1 minute data from the bull market, bear market, and the flat period. The main results are as follows; First, the lead lag relationships between KOSPI200 spot(futures) yield VKOSPI returns could not be found from the daily data analysis. But KOSPI200 spot(futures) have a predictive power for VKOSPI from 1 minute data. Especially KOSPI200 spot(futures) and VKOSPI show the bi-directional effects to each other during the return rising period Second, We chose the VAR(1) the model in daily data but adopt the VAR(3) model in the one minute data to determine the lead lag time. We know that there is predictability during the very short period Third, Spot returns and futures returns makes no difference in daily data results. According to the one minite data results, VKOSPI returns have a predictive power for KOSPI200 spot return, but have no predictive power for KOSPI200 futures return.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.57-81
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• 1997

본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.

• 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.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.4
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• pp.535-555
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• 2021

This study empirically analyzes the effects of international oil prices on domestic stock market volatility. The data used for the analysis are 10-minute high-frequency data of the KOSPI index and WTI futures price from January 2, 2015, to July 30, 2021. For using the high-frequency data, a heterogeneous autoregression (HAR) model is employed. The analysis model utilizes the advantages of high frequency data to observe the impact of international oil prices through realized volatility, realized skewness, and kurtosis as well as oil price return. In the estimation, the Box-Cox transformation is applied in consideration of the distribution of realized volatility with high skewness. As a result, it finds that the daily return fluctuation of the WTI price has a statistically significant positive (+) effect on the volatility of the KOSPI return. However, the volatility, skewness, and kurtosis of the WTI return do not appear to affect the volatility of the KOSPI return. This result is believed to be because the volatility of the KOSPI return reflects the daily change in the WTI return, but does not reflect the intraday trading behavior of investors.

• Management & Information Systems Review
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• v.38 no.4
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• pp.79-93
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• 2019

This study analyzed the information effect of KOSPI200 market and KOSPI200 futures market and volume synchronized probability of informed trading (VPIN). The data period is 760 days from July 8, 2015 to August 9, 2018, and the intraday trading data is used based on the trading period of the KOSPI 200 Index. The findings of the empirical analysis are as follows. First, as a result of regression analysis of the same parallax, when the level of VPIN is high, the return and volatility of KOSPI200 are high. Second, the KOSPI200 returns before and after the VPIN measurement and the return of the KOSPI200 future had a positive relationship with the VPIN. The cumulative returns of KOSPI200 futures were positive for about 15 minutes.Finally, we find that portfolios with high levels of VPIN showed high KOSPI200 and KOSPI200 futures return. These results confirmed the applicability of VPIN as a trading strategy index. The above results suggest that KOSPI200 and KOSPI200 futures markets will be able to explore volatility and price changes, and also be useful indicators of financial market risk.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.11
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• pp.905-914
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• 2014

In this study, we examine hedging effectiveness of KODEX200 ETF and KOSPI200 futures with respect to KOSPI200 spot or KODEX200 ETF using naive, the risk-minimization models and the VECM. The sample period covers from January 5. 2010 to October 31. 2013. Daily prices of the KOSPI200 spot, KOSPI200 futures and KODEX200 were used in this study. The results are summarized ans follows. First, this study show that there is cointegration relationship among KOSPI200 spot, futures and KODEX200 ETF market. Second, there is no significant difference in hedging performance among the models. Finally, hedged position of KOSPI200 cash(unhedged position)-KODEX200 ETF(hedge vehicle) or KODEX200 ETF-KOSPI200 futures seems to improve hedging performance compared to KOSPI200 cash-KOSPI200 futures. This implies that the portfolio managers may be encouraged to use the former than the latter.

• Management & Information Systems Review
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• v.32 no.3
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• pp.285-297
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• 2013

In this study, price discovery among the KOSPI200 markets(KOSPI200 spot, KOSPI200 Futures and The ETFs) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and Futures are cointegrated in most cases. Daily data from KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and KOSPI200 futures show that the movements of the three markets are interrelated. Specially, KODEX200 contains the most information, followed by the KOSPI200 spot and futures markets. KODEX200 contribute to the price discovery process. Namely KODEX200 plays a more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot and futures.

• 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.

• 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.

• 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.