본 연구는 KOSPI200 시장을 대상으로 2003년 1월 1일부터 2013년 6월 30일까지의 일별자료를 이용하여 ETF 시장, KOSPI200 현물시장 그리고 선물시장에서의 가격발견효과에 대해 실증분석 하였다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같이 요약된다. 우선 KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 현물 그리고 선물은 모두 공적분 관계가 있는 것으로 나타났으며, 이들 시장 간에는 예상대로 상호연관이 있음을 발견하였다. VECM을 이용하여 가격발견효과에 대한 분석에서는 ETF시장의 대표종목인 KODEX200이 KOSPI200 현물시장과 선물시장보다 가격발견기능이 우월한 것으로 나타났다. 거래량이 상대적으로 적은 KOSEF200의 경우 현물시장에 대해서는 가격발견효과가 없었지만, 선물시장에 대해서는 가격발견효과가 통계적으로 10% 유의수준에서 존재하는 것으로 나타났다.
본 연구는 변동성 지수인 VKOSPI와 KOSPI200현선물의 선도 지연관계를 규명하기 위한 논문이다. 이를 위해 VKOSPI가 최초로 공시된 2009년 4월 13일부터 2011년 11월 30일까지를 표본기간으로 일별 자료와 전체기간 중 KOSPI200의 5일간 누적수익률이 가장 높은 상승기와 가장 낮은 하락기 그리고 보합기에 대해 1분 자료를 이용한다. 그리고 분석방법론으로는 VAR모형을 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해 분석을 실시한다. 결과를 살펴보면 첫째, 일별 자료 분석의 경우 VKOSPI와 KOSPI200현선물 사이에는 선도 지연 관계를 찾을 수 없었다. 그러나 1분 자료의 경우에는 KOSPI200현선물이 VKOSPI에 대해 선도하는 것을 알 수 있다. 특히 수익률 하락기 즉 변동성이 상대적으로 큰 기간동안은 VKOSPI가 KOSPI200현선물에 대해 선도 관계가 나타나 상호 영향을 주고 받는 것을 확인할 수 있다. 둘째, 예측력의 시차와 관련해서는 VKOSPI와 현선물 시장의 선도 지연 관계에 대해 일별 자료는 VAR(1)모형이 채택되는 반면 1분 자료는 VAR(3)모형이 채택됨으로서 아주 단기적인 예측력만이 존재하게 됨을 보여준다. 셋째, 현선물 자료를 비교하게 되며 일별 자료에서는 VKOSPI수익률과 현선물 수익률의 선도 지연관계에 대한 명확한 차이를 확인할 수 없다. 그러나 1분 자료를 보게 되면 상승기에는 VKSOPI가 KOSPI200현선물에 영향을 미치지 않고 하락기에는 영향을 미치는 반면 보합기에는 KOSPI200 현물에는 영향을 일부 미치지만 선물에서는 그 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해 결과를 보면 VKOSPI가 10시차에 걸쳐 미치는 영향 정도는 현물보다 선물에서 더 큰 비율로 나타났다.
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.
본 연구는 2010년 4월 9일부터 2015년 12월 30일까지의 일별자료를 이용하여 KODEX 레버리지(TIGER 레버리지, KStar 레버리지) 시장이 기초자산인 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견기능이 존재하는 지에 대해 분석 한 것이다. 본 논문의 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, VECM의 오차조절계수를 이용한 분석에서는 레버리지 ETF시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견에 있어서 우월하다는 증거를 발견하지 못하였다. 둘째, Baba and Inada(2009)가 제시한 Granger-Gonzalo 비율 분석에서도 동일한 결과를 보였다. 셋째, Hasbrouck 비율 분석의 경우 레버리지 ETF 시장이 KOSPI200 현물시장에 대해 가격발견의 우월성은 발견되지 않았으나, KOSPI 200 현물시장이 레버리지 ETF 시장에 대해 가격발견에 있어서 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 어떤 정보가 시장에 도착했을 때 레버리지 ETF의 기초자산에 정보가 우선적으로 반영이 되고, 이후에 레버리지 ETF 시장에 정보가 반영된다는 것을 의미한다. 즉, KOSPI200 현물시장이 레버리지 ETF 시장보다 정보의 효율성이 높음을 암시한다.
주가지수선물의 도입은 현물주식시장의 정보 비효율성을 완화시켜 현물주식시장에서 변동성의 비대칭성이 줄어든다는 주가지수선물의 도입 효과를 살펴보기 위하여 KOSPI 200 주가지수 선물 도입 전 후를 대비하여 현물주식시장의 변동성에 대한 비대칭성 정도를 비교분석 하였다. 변동성의 비대칭성을 반영하는 TGARCH 모형을 이용하여 비대칭 비율(asymmetry ratio)을 추정하고 모형의 적합성 검진(diagnostic test)을 통해 비대칭성을 반영하지 않는 GARCH 모형과 비교분석 하였다. 분석결과에 의하면 주가지수선물 도입 이후 현물주식시장의 변동성은 비대칭적 현상이 줄어들었고 그 결과 주가지수선물 도입 이후에는 비대칭성을 고려한 모형과 그렇지 않은 모형간에 적합성의 차이가 미미하게 나타났다. 그러나 현물주식시장의 비대칭적 변동성의 정도는 시장 상승국면에서 보다는 시장 하락국면에서 더 심하게 나타나는데 주가지수선물이 도입되어도 시장하락국면에서 비대칭성이 더 강하게 나타났다. 하만 도입 이전보다는 어느 정도 완화된 것으로 나타나 현물주식시장에서 주가지수선물 도입의 완화 효과를 부정할 수 없을 것으로 판단된다. 한편 동일한 분석기간 동안 주가지수선물시장에서도 변동성의 비대칭성이 발견되었다. 그러나 비대칭적 변동성의 정도가 현물주식시장에 비해서는 상대적으로 적게 나타나 현물주식시장보다는 정보가 가격에 신속하게 반영되고 현물주식시장 보다 공매가 용이하여 양방향의 정보에 모두 자본화할 수 있기 때문으로 사료된다.
본 논문은 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 1996년 5월 3일이후, 2000년 12월 14일까지 1,262일간의 근월물 월별 Data를 이용하여 시장도입초기의 실제가격의 이론가격에 대한 저평가 여부를 파악해보고, 이러한 실제가격과 이론가격간의 괴리로 인한 차익거래 기회의 존재를 거래비용을 고려하여 확인해 본 후, KOSPI 200 주가지수선물에서의 이론가격과 실제가격과의 괴리와 KOSPI 200 현물지수의 변동성과의 관계를 거래비용을 고려하여 파악해 보았다. 연구결과, KOSPI 200 주가지수선물은 이론가격에 비해 지속적으로 저평가 되어 있었다. 또한 개인 투자자의 입장에서 차익거래기회의 존재를 확인한 결과, 이론가격과 실제가격은 지속적인 괴리현상으로 인해 매도 매수 차익거래기회가 존재하였고, 거래비용을 고려한 경우에도 차익거래기회가 존재하였다. 또한 선물시장에서 괴리가 발생한 날과 그렇지 않은 날로 구분하여, KOSPI 200 현물지수의 변동성을 검증해 본 결과 괴리가 발생한 날의 변동성이 보다 더 크다는 결론을 얻었다.
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.
본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1449-1466
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2014
본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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