본 연구는 원 달러현물포지션보유에 따른 현물변동의 위험을 헤지하기 위하여 원 달러선물시장(Futures Markets)을 이용한 헤지효과성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 동적헤지모형인, 이변량 ECT-ARCH(1)모형과 최소분산모형을 설정한 후, 2001년 1월 2일부터 2002년 12월 31일까지의 일별 단위로 추출된 원 달러현물환율자료와 원 달러선물자료를 사용하여 헤지비율을 추정하고 헤지성과를 분석하였다. 또한 헤지성과의 비교 및 분석 시에서는 단순헤지모형(naive hedging model)을 추가적으로 포함시켰으며, 전통적 헤지모형인 최소분산헤지모형과 이변량 ECT-ARCH(1)모형을 이용하여 추정한 헤지비율의 크기는 크게 다르지 않는 것으로 나타났다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체분석기간과 분석기간을 세분화한 연도별 헤지비율 모두 최소분산헤지모형의 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 헤지비율이 변동하는 것으로 가정하는 이변량 ECT-ARCH(1)모형의 헤지비율보다 상대적으로 나쁘지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 헤지효과성을 측정한 결과 내표본(within-sample) 및 외표본(out-of-sample)기간동안 단순헤지모형과 최소분산헤지모형(minimum variance hedging model)모두 헤지비율이 시간에 따라 변화하는 이변량 ECT-ARCH(1)모형의 헤지효과성보다 상대적으로 더 나은 것으로 나타났다. 따라서 투자자들이 원 달러현물환율 및 선물환율의 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않고 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 무방함을 의미한다. 셋째, 헤지기간에 따른 헤지성과를 분석하기 위해 헤지기간을 1주일물과 2주일물 원 달러선물로 확대하였을 경우, 1일물을 이용한 경우보다 헤지성과가 내표본과 외표본에서 모두 상대적으로 더 나은 것으로 나타났다.
본 연구는 영국 파운드, 캐나다 달러, 호주달러, 원달러 및 브라질 레알화 통화선물시장과 현물시장 수익률사이의 선도-지연관계, 변동성의 비대칭적 인과관계 및 시장효율성을 비교분석하였다. 각 통화현 선물시장 수익률간의 선도 지연관계 분석을 위하여 VAR(vector auto regressive)모형에 기초를 둔 Granger 인과관계분석을 실시하였으며 변동성의 비대칭적인 정보전달메커니즘 분석은 시간변동MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 도입하였다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, Granger 인과관계분석결과 각 통화선물 및 현물시장사이에는 피드백적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 각 통화선물시장의 현물시장에 대한 가격발견기능이 통화현물시장의 선물시장에 대한 영향력보다 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, MA(1)-GJR-GARCH(1, 1)-M모형을 추정한 결과, 각국 통화 현 선물시장사이에는 피드백적인 조건부평균이전효과(conditional mean spillovers)가 강하게 존재하는 것으로 나타났으며 전반적으로 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 그 반대의 경우보다 상대적으로 강한 것으로 나타났다. 셋째, 변동성의 비대칭적인 전이효과를 분석한 결과, 각국 모두 통화 선물시장에서 현물시장으로의 비대칭적인 변동성이전효과가 강하게 존재하고 있으며 통화현물시장에서 선물시장으로는 호주달러현물시장을 제외하고 나머지 시장에서는 정보의 비대칭적특성이 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 각국 통화선물시장과 현물시장사이의 대칭적 비대칭적 정보이전효과로부터 통화 선물시장이 현물시장에 대한 가격발견기능이 지배적이며 각 통화 현 선물시장은 정보에 비효율적인 시장임을 추론해 볼 수 있다. 이는 주식시장을 연구한 Stoll and Whaley(1990), Abhyankar(1995), Brooks et al.(2001) 등의 연구와 일맥상통하는 것으로 나타났다.
주가지수는 경제 및 정치적 상황을 포함한 다양한 주변 환경에 영향을 받는 관계로 정확한 주가지수 예측모형의 개발은 매우 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는, 신경회로망과 통계적인 방법을 이용하여 종합주가지수(KOSPI)를 예측하는 에이전트 시스템 기법을 제안한다. 예측오차의 평균 및 편차를 최소화하기 위해서, 에이전트시스템은 특징추출, 변수선정, 예측 엔진선정 및 분석을 위한 부(sub)에이전트 모듈들을 포함하고 있다. KOSPI(Korea Composite Stock Price Index) 예측을 위한 에이전트시스템 구현의 첫 번째 단계로서, 주성분분석을 이용하여 22개의 표준기본경제지표에서 12개의 경제지표를 추출하였다. 열두 개의 추출된 경제지표들은 예측하고자하는 예측일에 따라 최량부분적합법을 이용하여 다시 한 번 입력 변수들을 선정하게 된다. 성능평가를 위해 주가지수의 변동폭이 다른 두 종류의 실험데이터를 대상으로 예측을 진행한 결과 30일의 연속적인 종합주가지수예측에 있어 11.92포인트의 평균오차율을 보였다. 또한, 예측시점에 따라 관련이 높은 기본지표의 종류 및 개수가 다르게 나타나므로 제안한 주가예측 에이전트시스템 구조가 유용함을 보였다.
우리나라 제조업 부문의 상대적 전력투입비율은 OECD 국가들에 비해 높은 편이며 이는 전력가격이 OECD 평균보다 상대적으로 낮은 데에 기인한다. 또한 전력부문은 한국에서 온실가스 배출의 상당한 비중을 점유하고 있는데, 2018년 기준으로 전력생산의 투입연료로 석탄과 천연가스가 41.9%와 26.8%를 차지하기 때문이다. 따라서 우리나라 제조 부문에서 전력가격을 인상할 필요가 있으나 중소기업이 대기업보다 상대적으로 더 많은 영향을 받을 것이라는 우려가 있다. 본 연구는 시간가변적 파라메터 모형인 Kalman Filter 추정법을 이용하여 철강산업에서 대기업과 중소기업 전력수요의 가격 탄력성과 산출 탄력성을 추정하였다. 분석 결과, 기업의 크기에 상관없이 산출량 변화가 가격변화보다 전력수요에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 대기업에서 전력수요에 대한 가격탄력성뿐만 아니라 산출탄력성의 분산이 중소기업보다 더 큰 것으로 추정되었다. 정책적 함의는 철강산업과 같은 에너지다소비 업종에서 어떻게 전력수요를 감축할 것인지에 관련되어 있다.
본 논문은 주가동조화 현상이 투자주체별 투자결정과 어떠한 관련성을 가질 수 있는지를 연구하였다. 이를 위해, 한국과 미국의 거래소지수와 비거래소지수에 대해 시간가변적 상관관계를 분석하고, 그 분석결과를 투자주체별 투자행태와 연관하여 설명하였다. 본 연구의 실증분석 결과, 한국과 미국의 거래소시장 간에, 그리고 비거래소시장 간에 각각 동조화 현상이 존재하며, 그 경향은 기간이 경과함에 따라 점차 강화되고 있었다. 투자주체별 투자행태에 대한 분석을 행한 결과, 외국인 투자자자는 전일 미국지수가 상승할 때, 한국 주식의 매수비중을 증대시키지만, 투신사와 개인투자자들은 외국인투자자와는 대조적으로, 전일 미국주가가 상승할 때, 매도비중을 증대시키는 것을 발견하였다. 이러한 분석결과는 외국인투자자들이 한미 주가동조화와 가장 관련이 깊은 투자행태를 보임을 암시하고 있다. 또한 투자주체별 순매수비율에 대한 Granger 인과관계분석을 통하여, 외국인투자자들은 내국인투자자와는 분리된 투자전략을 취하고 있음을 확인할 수 있었다. 우리는 이러한 현상의 원인이 외국인투자자들이 동태적 헷징전략을 사용하거나, 또는 국제경제요인을 국내요인보다 중시하는 투자전략을 취하고 있기 때문이라고 추론하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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