원-달러 장외 외환 시장은 1990년말 외환위기 및 2008년 서브프라임 위기때 극심한 변동성을 보였으므로 변동성 연구에 적합한 특성을 띤다. 본고는 ARCH 모형에 기반해 옵션 가격 결정 모형을 제시한 Duan, Heston and Nandi의 GARCH 모형으로 외환 옵션 시장에서 변동성의 특성이 옵션 가격에 반영되는 정도를 분석해 보았다. 2006년 5월부터 2013년 1월까지 원-달러 장외시장에서 거래되는 옵션 자료에 대해 본고는 세 가지 모형(Black and Scholes, Duan, Heston and Nandi)간의 설명력을 비교했다. 최우추정법으로 계산된 모수를 고정하고 전일 내재 변동성을 이용하여 당일의 이론 가격을 구해 오차를 계산하면 Duan 및 Black and Scholes 모형 모두 약 0.1% 수준을 보인다. 다만 Heston and Nandi는 상기 두 모형에 비해 큰 오차값을 가지며 또한 만기가 길어지면 설명력이 약해진다. 따라서 원-달러 외환 옵션시장의 경우 Duan 또는 Black and Scholes 모형을 이용하여 가치를 측정하는 것이 유용할 것으로 사료된다. 또한 정책적 시사점으로는 외환 현물 시장의 과거 변동성 평균이 14% 전후에서 형성되었으므로 내재 변동성 5%전후에서 외환 옵션 등을 매매하는 것은 매도자에게 대규모 손실을 초래할 수 있다.
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 주가지수, 원달러 환율, 국채수익률 및 신용스프레드로 구성된 Stochastic volatility-in-mean VAR 모형을 이용하여 금융시장 불확실성이 금융시장에 미치는 효과를 분석하였다. 첫째, 불확실성 증가충격의 효과는 경기후퇴적(recessionary)이며, 특히 주가 하락효과와 원달러 환율 상승효과가 강력한 것으로 나타났다. 둘째, 금융시장 스트레스에 따른 국면전환(regime shift) 효과에 대한 분석에서는 금융시장 위기 기간 중 불확실성의 효과가 평상시에 비해 더욱 강력해진다는 결과를 얻었다. 마지막으로 금융시장 불확실성 증가는 금융부문을 넘어 실물부문까지 영향을 미치는 실질효과 가능성에 대한 증거가 제시되었다.
본 연구에서는 영국의 파운드화, 일본의 엔화 등 선진 통화선물시장과 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장의 효율성을 측정 및 비교하고자 하였다. 본 연구의 분석에 이용된 자료는 시카고상업거래소(CME)에 상장되어 있는 영국 파운드화, 일본 엔화, 멕시코 페소화, 브라질 리알화 통화선물가격과 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 한국 원화 통화선물가격과 이에 대응되는 각 국가의 현물환율 자료이며, 각 국가의 선물가격과 현물환율은 미국달러를 기준통화로 하는 유럽식 표기법으로 표시하였다. 선물가격은 잔차항의 자기상관 문제를 야기할 수 있는 중복된 기간을 피하기 위하여 표본기간동안 동일한 간격인 만기 14일전과 만기 28일전의 선물가격으로 구성하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 신흥통화 선물시장의 한국 원화 선물 가격은 선진통화 선물시장의 일본 엔화 선물가격과 함께 예측기간에 관계없이 만기일 실현 현물 환율의 불편추정치로서, 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 둘째, 한국 원화 선물가격은 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 다른 신흥통화 선물시장의 선물가격과 달리 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 셋째, 통화선물의 종류, 예측기간, 검증방법에 따라 불편기대가설의 검증 결과는 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 넷째, 일본 엔화와 영국 파운드화 등 선진통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 일본 엔화 선물시장의 효율성 측정치는 27.06%로 영국 파운드화 선물시장의 효율성 측정치 26.87% 보다 높게 나타나고 있어 일본 엔화 선물시장이 영국 파운드화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 다섯째, 한국 원화, 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 한국 원화 선물시장의 효율성은 20.77%로 측정되어, 멕시코 페소화 선물시장의 효율성 측정치 11.55%, 브라질 리알화 선물시장의 효율성 측정치 4.45% 보다 높게 나타나고 있어 한국 원화 선물시장이 다른 멕시코 페소화 및 브라질 리알화 등 다른 신흥통화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 끝으로 통화선물시장의 상대적 효율성 측정치는 예측기간에 따라 영향을 받으며, 예측기간이 짧을수록 효율성 측정치가 개선되고 있음을 보여준다.
본 연구에서는 1995년부터 1월에서 2015년 10월까지의 5,323개 일별자료로 다변량 GARCH BEKK모형을 이용하여 금리, 환율, 주가 상호간 충격전이효과를 분석하였다. 전체표본기간에서의 변동성 충격전이를 분석한 결과로는 우선 대칭모형상으로 금리변동의 충격은 주가에만 충격을 주었고 환율변동의 충격은 다른 두 변수들에 별다른 영향을 미치지 못하였는데 주가변동은 금리와 환율 모두에 유의미한 충격을 주는 것이 확인되었다. 비대칭모형상으로는 금리의 상승충격은 환율에만, 환율의 상승충격은 금리에만 상호간 유의미한 영향을 미쳤고 주가의 하락충격은 환율에만 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 외환위기국면 소표본기간에서는 비대칭모형에서 금리의 상승충격이 환율과 주가에 영향을 미쳤고 주가의 하락충격은 환율에만 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 글로벌 금융위기국면 소표본기간의 비대칭모형에서는 주가의 하락충격만이 금리에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 종합하면 한국의 주식시장 변동충격은 나머지 두 변수에 유의미하게 영향을 미쳤고 금리의 충격은 시기별로 주가와 환율에 영향을 미쳤으나 환율의 충격은 전체적으로 그리 크지 않게 나타남으로써 주식시장의 안정화 유도책이 시장변수의 충격을 완화시키기 위한 선결과제임이 입증되었다.
It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.
Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.
This case study investigates the KIKO currency option that has been a social issue in recent years among developing countries, especially Korea, where the financial derivatives market is in a state of rapid growth. The forward transaction which becomes a basis of derivatives is intended to hedge risks that may be caused by a future change in asset prices. Although it originates from a simple form of agricultural transactions, there currently exists a variety of derivatives in more sophisticated forms. In the Korean agricultural industry, the need to use such derivatives is great, as there is a huge risk of price fluctuation in agricultural products due to frequent adverse weather. In addition, many developing countries with export-led industrial structures similar to Korea's, of necessity must resort to currency hedging as a method of reducing relevant risk. However, in most cases, the lack of understanding about financial derivatives results in an inappropriate application of these derivatives. The KIKO in this study represents such cases. Since 2007, KIKO has been sold in Korea to many small- and medium-sized export companies for the purpose of currency hedging when the exchange rate between the Korean won and the U.S. dollar was in a downward spiral. The main focus of this study is a case which is most representative of KIKO. As inflation rapidly increased during the financial crisis in the U.S. at the end of 2007, derivatives became a hot issue in the courts rather than in the financial markets. This case study investigates what KIKO and the fierce legal debates over it imply, from the perspective of the option of value evaluation in order to suggest not only a direction in which companies can utilize financial derivatives, but also a roadmap for the future derivatives market.
본 논문은 장외거래 수익률을 이용하여 추정한 여러 실현변동성들을 실증적으로 비교분석한다. 실제 금융 자산 시장에서는 장외시간이나 휴일에 거래가 적거나 드물게 나타나기 때문에 하루 전체의 실현변동성을 정확히 계산하는데 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 제안되어진 장외거래 수익률을 여러 가지 방법으로 반영한 다양한 실현변동성의 추정치들에 대한 검토가 이루어진다. 실제 데이터의 실현변동성 추정치들의 예측정확성을 비교하기 위해 미국의 NASDAQ 지수와 S&P500 지수와 우리나라의 KOSPI 지수와 원/달러환율이 분석된다. 적분변동성의 불편추정치인 다음날의 로그수익률의 제곱을 기준으로 일일 실현 변동성의 추정치들은 비교되어지며 비교를 위해 절대평균오차(MAE)와 제곱평균오차근(RMSE)이 이용된다. 또한 통계적 추론을 위하여 Model Confidence Set(MCS) 방법과 Diebold-Mariano 검정법을 사용한다. 세 가지 주가지수 데이터에 대해 동일한 최적 방법이 선택되어지는데, 장외시간 수익률을 이용하여 장내시간 실현변동성의 크기 조정을 한 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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