이 논문에서는 새로운 뉴스에 대해 선물시장이 현물시장보다 더 민감하게 반응하는지와 더 큰 가격변동폭을 보이는지를 검증한다. 뉴스에 대한 민감도는, 선물가격의 일간변동을 이론가격 변동에 관해 회귀시킨 식의 회귀계수에 의해 측정한다. 그리고 가격변동폭은 선물가격과 이론가격의 평균범위차이($\overline{RD}$), 평균고가차이($\overline{HD}$) 및 평균저가차이($\overline{LD}$)라는 세 가지 척도를 사용하여 측정한다. 이 논문에서 사용한 자료는 코스피200 지수선물시장의 개설 초기인 1996년 7월부터 최근의 2005년 12월말까지 최근월물과 차근원물의 선물가격과 이론가격이다. 민감도의 차이를 나타내는 $\hat{\beta}$는 1과 크게 유의한 차이를 보이지 않으므로 뉴스에 대한 두 시장의 민감도는 대체로 큰 차이가 있는 것으로 보이지 않는다. 그러나 최근기간(2002년 11월${\sim}$2005년 12월)에는 최근월물 및 차근월물 모두 1보다 큰 값을 보이고 있어 선물시장이 더 민감하게 반응하고 있다. 또 최근기간에 최근월물의 가격이 좋은 뉴스에 대해 현물시장보다 더 민감하게 반응하였다. 전체기간 및 하위기간의 ($\overline{RD}$)는 대체로 0과 유의한 차이를 갖지 않는다. 그러나 최근월물의 평균고가차이($\overline{HD}$)는 전체기간과 하위기간 모두에서 뚜렷하게 유의한 양의 값을 보이고 있다. 이것은 최근월물 선물가격의 좋은 뉴스에 대한 가격변동폭이 현물가격보다 더 크다는 것을 의미한다.
풋-콜 패리티에 괴리가 생길 경우 각종 차익거래 및 스프레드 전략이 가능하게 되고 이로 인해 현물, 선물 및 옵션시장 가격의 움직임이 발생하게 되므로 이 관계식의 성립여부는 실제로 시장가격에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 10분 간격으로 측정된 현물, 선물, 콜 옵션, 그리고 풋 옵션 가격 및 가격의 변화가 풋-콜 패리티 조건으로부터의 괴리율과 어떤 관계를 가지고 있는지 GARCH(1,1)모형을 이용하여 분석하였다. 우선 풋-콜 패리티 조건에 괴리가 발생했을 때 다시 균형상태로 회귀하려는 경향을 발견할 수 있었다. 즉, 괴리율이 (+)의 값을 가질 때 현물가격과 풋 옵션의 가격은 하락하고, 콜 옵션의 가격은 상승함으로써 향후 괴리율의 크기가 줄어드는 모습을 보여주었다. 시장에 따라 다소 차이가 있지만 전반적으로 괴리율의 변화는 각 시장에서 가격의 향후 변동에 약 60분가량 영향을 주고 있었으며, 시차항 변수에 대한 회귀계수의 크기를 비교해볼 때 시간이 지날수록 괴리율이 각 시장가격에 미치는 영향도 점차 줄어들고 있었다. 그러나 KOSPI 200 주가지수 선물가격의 움직임에서는 풋-콜 패리티 괴리율과의 뚜렷한 연관성을 보이지 않았다. 교차상관분석에 따르면 주가지수선물의 가격이 새로운 정보에 가장 신속하게 반응함으로써 기타 시장에서의 가격을 일정기간 선도하고 있는 것으로 여겨진다.
이 논문은 분수공적분 개념을 이용하여 KOSPI200지수와 지수선물가격간에 장기균형관계가 있는지를 살펴보고 있다. 이것을 위해 로그변환 현 선물가격 각각의 분수차분계수를 주파수영역 (frequency domain)의 GPH 추정량을 구한 다음, 현 선물 회귀식의 추정을 통해 도출한 균형오차의 차분계수와 비교하였다. 이 방법은 전통적인 공적분방법에서 규명하지 못한 금융시계열자료의 통계적인 특성을 분석할 수 있는 장점이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정수차원의 차분구조모형에서는 공적분검정을 통한 장기균형관계의 증거를 찾기가 어려웠다. ADF 단위근 검정과 KPSS 정상성 검정에서 상반된 결과가 제시되어 두 시계열을 I(1)으로 확정하기가 불가능하였다. 둘째, GPH 추정량를 이용하여 차분계수를 추정한 결과, 두 시계열 모두 불안정한 장기기억구조를 가지는 것으로 식별되었고 균형오차는 정상적인(stationary) 장기기억구조를 가져 현 선물가격간에 분수공적분관계가 있는 것으로 파악되었다. 이 논문은 선물시장과 현물시장이 장기균형관계를 국내 선행연구에서 이용하지 않았던 분수공적분을 이용하여 분석했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
가격의 일일 등락폭을 상하 일정률로 제한하는 가격제한폭제도는 증거금 제도와 함께 증권시장의 양대 안정장치의 하나이다. KOSPI 200 현 선물시장에서도 가격제한폭 변경이 또KOSPI 200 도입이후 네 번 있었다. 따라서 연구는 가격제한폭의 변경 전후의 KOSPI 200 현 선물지수와 거래량 자료를 대상으로 수익률의 변동성 분석, 거래량 분석, 시장반응을 분석하였다. 본 연구의 실증적 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현물시장만 가격제한폭을 변경한 경우 변경 전후에는 현 선물시장의 수익률변동성에는 변화가 없는 것으로 나타났으나, 현 선물시장의 거래량 변동성 차이는 가격제한폭 변경후에 작은 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 둘째, 선물시장만 가격제한폭 일부의 제도를 변경한 경우 변경후에 현 선물시장의 수익률변동성과 거래량변동성이 축소된 것으로 나타나 안정적임을 알 수 있다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 작아진 것으로 나타나 변경후가 더 효율적인 시장임을 알 수 있다. 셋째, 현 선물시장이 동시에 제도를 변경한 경우 다음과 같다. 1998년 3월 2일의 경우 선물시장은 수익률 변동성 차이가 없는 것으로 나타났으나, 현물시장은 변경후 수익률의 변동성이 적은 것으로 나타났다. 거래량의 변동성은 현 선물시장에서 변경후가 작은 차이가 있는 것으로 분석되었다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율 적으로 되었다는 의미로 판단된다. 1998년 12월 7일의 경우 변경후에 현 선물시장에서는 수익률 및 거래량의 변동성이 작은 것으로 나타났다. 변경전에는 선물시장에 비해 현물시장의 수익률, 변동성이 높은 것으로 나타났으나, 변경후에는 현물시장에 비해 선물시장의 수익률 변동성이 높은 것으로 나타났다. VAR 분석에 의하면 변경후가 변경전에 비하여 선물이 현물을 선도하는 시차가 다소 커진 것으로 나타나 현물시장과 선물시장이 동시에 가격제한폭 확대후에 비효율적으로 되었다는 의미로 판단된다.
본 연구에서는 1998년 7월부터 2001년 6월까지의 KOSPI 200 주가지수선물시장을 대상으로 가격발견기능의 특성에 관한 세 가지 가설을 검증하였다. 먼저 현물시장의 공매제약으로 인한 가격발견기능의 변화 여부를 검증하기 위한 '가격발견기능은 상승장보다 하락장에서 강하게 나타난다. '는 가설은 상승장보다 하락장에서 선도시간이 더 길게 보고되었고 이는 예상대로 현물시장의 공매제약으로 인한 하락장에서의 정보 실현의 난점으로 인하여 하락장에서의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있었다. 다음으로 주식시장의 빈번하지 않은 거래 효과가 가격발견기능에 미치는 영향을 살펴본 '현물시장의 거래량의 증가로 인하여 가격발견기능은 감소한다' 는 가설은 현물시장이 거래량이 많은 경우보다 적은 경우에 선물시장의 가격발견기능이 크게 나타났다. 현물시장의 거래량이 미약할 때 빈번하지 않은 거래효과로 인하여 주가지수를 구성하는 종목들이 시장에 새로 진입한 정보를 빠르게 소화하지 못하여 현물 시장에 대한 선물시장의 가격발견기능이 더 크게 나타나는 것을 알 수 있다. 마지막으로 차익거래가 가격발견기능에 대한 영향을 간접적으로 살펴보기 위한 '만기일의 가격발견기능은 만기일전과 다르다' 는 가설은 만기일과 만기일전의 가격발견기능에는 특정한 차이가 없음을 밝혀냈다.
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
본 연구는 선물시장의 효율성을 분석하는 것으로 시장의 효율성을 현물시장과 직접 연계시키기 보다는 선물시장에서 거래되는 종목들 간의 동적관련성을 분석하여 효율성의 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 만기가 상대적으로 긴 차근월물의 베이시스와 최근월물의 베이시스를 비교하여 두 종목의 베이시스 차이가 어떠한 시계열적 연관성이 있는지를 분석하였다. 분석을 위해 2000년 1월부터 2013년 12월까지의 KOSPI200 주가지수선물 및 현물자료를 이용하였다. 먼저, 베이시스 관측치를 비교해 보면, 차근월물이 최근월물보다 베이시스의 평균값과 표준편차가 더 크게 나타나고 있다. 그리고 분석결과에서 최근월물의 t기 베이시스가 (t-1)기의 베이시스에 의해 매우 잘 설명될 수 있음을 보여주고 있다. 주가지수선물시장의 경우 최근월물의 베이시스가 차근월물의 베이시스보다 커지는 경우 다음날의 최근월물의 베이시스가 작아짐으로서 불균형의 크기를 감소시키는 특성을 가지는 것으로 나타났다. 차근월물의 베이시스 또한 동일한 기초자산으로부터 파생되었기 때문으로 분석결과들은 합리적인 것으로 해석되고 있으며, 차근월물의 베이시스 정보가 최근월물의 베이시스 및 기초자산인 현물수익률에 대한 예측에 이용 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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