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이 연구는 한국 연기금의 영국 투자 FTSE 포트폴리오에 대한 직접헤지의 실증연구로 회귀분석모형인 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 헤지비율을 추정하였다. 이 연구에 사용된 자료는 2010년 3월 30일부터 2011년 1월 28일까지 FTSE 100 주가지수선물 자료와 영국 FTSE 투자 주식포트폴리오 자료로 직접헤지시 필요한 헤지비율을 추정하고, 각 모형들의 헤지성과를 비교, 분석하였다. 실증분석 결과 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형 및 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 추정한 헤지비율과 헤지성과에 차이는 것으로 나타났다. 최소분산헤지모형이 벡터오차수정모형과 이변량 GARCH(1,1)모형에 비하여 헤지비율과 헤지성과가 양호한 것으로 나타났다. 일반적으로 헤저나 펀드매니저들은 불리한 가격변동으로 인한 포트폴리오의 시장위험 제거를 위해 다양한 헤지방법을 적용하며, 점차 통계적으로 복잡한 모형을 활용해 왔다. 하지만, 실증분석 결과 통계적 문제점을 해결하기 위해 흔히 사용하는 VECM 또는 이분산 GARCH(1,1)모형에 비해 오히려 전통적인 회귀분석모형의 성과가 보다 양호함을 발견하였다. 이는 FTSE 및 FTSE 100 주가지수 선물에 대한 투자시, 헤지를 위해 전통적인 회귀분석모형을 사용해도 무리가 없음을 시사한다.

This study investigates direct hedging performance of FTSE 100 futures with respect to FTSE portfolios in korean pension fund of investing FTSE to risk management using VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily hedging performance is evaluated. The sample period covers from March 30, 2010 to January 28, 2011. We found the following results. Firstly, unit roots are found in FTSE 100 futures and FTSE index. There exists at least one cointegrating relationship among them. Secondly, we can not find statistical differences among hedge ratios estimated from VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Thirdly, there are no significant differences in hedging performance among various models. Finally, overall hedging performance and hedge ratios estimated from OLS, VECM, and Bivariate GARCH(1,1) is relatively good.

이 연구는 한국 국민연금기금이 영국 주식투자 주식포트폴리오의 위험관리를 위하여 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 변수의 상호관련성과 교차헤지의 연구 목적으로 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 간의 교차헤지 비율과 교차헤지성과 분석을 하였다. 연구의 분석은 1995년 5월부터 2010년 9월까지 185개의 월간 자료를 이용하였다. 이 연구에 사용된 연구 모형으로는 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 시계열의 안정성 여부의 판정을 위한 단위근 검정과 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 변 수간 장기적이고 안정적인 관계의 존재여부판정을 위한 공적분(cointegration)검정을 하고 최소분산헤지 모형을 통하여 헤지성과를 분석하였다. 헤지성과분석은 외표본(out-of-sample)과 내표본(in-sample)에 의한 방식으로 하였다. 외표본에 의한 헤지성과를 분석하기 위하여 주어진 표본기간의 자료 중 헤지성과 분석을 위한 15개월분의 자료를 제외한 자료로 최소분산모형으로 헤지비율을 추정하고, 모형의 추정에서 구해진 모수를 사용하여 나머지 15개월분의 자료로 헤지성과를 측정하고 분석하였다. 이 연구에서 사용 한 헤지성과의 측정은 최소분산헤지모형에 의해 구해진 헤지비율에 의해 헤지된 포트폴리오 분산을 헤 지 되지 않은 포트폴리오의 분산으로 나눈 비율을 1에서 차감한 분산의 감소비율로 하였다. 영국의 FTSE 투자시 한국 KOSPI 200 선물을 이용하여 위험관리 하기 위한 교차헤지를 실시하였다. 교차헤지의 실증분석 을 위한 가정은 첫째, KOSPI 200 선물은 한월물간 만기이전(roll over)이 자유롭다. 둘째, 영 국의 FTSE와 한국 KOSPI 200 선물 투자시 시장충격비용(market impact cost)은 없다. 셋째, 영국의 FTSE와 한국 KOSPI 200 선물 투자시 거래 수수료, 거래세 등도 없다, 넷째, 영국의 FTSE 투자시 한국 KOSPI 200 선물을 이용하여 헤지하고자 할 경우 자유롭게 KOSPI 200 선물을 이용할 수 있다 등이다. 이러한 가정하에서 중요한 연구 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 자료의 원시계열자료에 대한 안정성검정 결과 모두 불안정 적인 것으로 나타났다. 둘째, 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 자료의 1차 차분시계열자료에 안정성검정 결과는 모두 안 정적임을 알 수 있었다. 셋째, 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 간에는 공적분관계가 존재한다. 넷째, 1998년 1월 5일 이후 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 간에는 정(+)의 관계가 존재한다. 다섯째, 헤지비율과 헤지성과는 외표본방식에 의한 방식이 저조하게 나타났다. 이상의 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 간의 관계에 관한 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 과거 의 한국 KOSPI 200 선물과 영국 FTSE 간의 약한 정(+)의 관계가 있고, 헤지비율과 외표본방식과 내 표본방식에 의한 헤지성과는 모두 저조하게 나타났다.

This paper studied fundamental difference of deposit money system between Korean and the United Kingdom in future trading. It then examined cross-hedge and mutual interrelationship of variables between KOSPI 200 Futures and FTSE for risk management on investing stock at the United Kingdom. We examine the interdependence of KOSPI 200 Futures and FTSE for 185 trading months from May 1995 to September 2010 for risk management in National Pension Fund of Investing FTSE. In this paper we analyze the hedge performance of KOSPI 200 Futures and FTSE for risk management in National Pension Fund of Investing FTSE. The analysis employs Unit Root tests, cointegration test and the traditional minimum variance hedge model(Ordinary Least Squares Model of Regression Analysis) using monthly returns on FTSE and KOSPI 200 Futures. The hedge performance analysis was performed by out-of-sample and in-sample. The hedge ratio was estimated using minimum variance hedge model with excepting data for 15 months in order to analyze the hedge performance using out-of-sample. With the parameter obtained in estimation of the model, hedge performance was measured and analyzed using data for 15 months. Measurement of hedge performance in this study is the decrease rate that subtracted one from the ratio of hedged portfolio variance to unhedged portfolio variance. This study carried into effect the cross-hedge to manage risk on investing FTSE using KOSPI 200 Future. Assumptions for empirical analysis of cross-hedge are as follows. First, KOSPI 200 Future is that roll over for month trading is unrestricted. Second, there is no maket impact cost on investing FTSE and KOSPI 200 Future. Third, there is no trading commission and trading tax on investing FTSE and KOSPI 200 Future. Fourth, when hedge using KOSPI 200 Future, FTSE investment can use KOSPI 200 Future freely. This research showed following main results with above assumptions. First, from basic statistic analysis, both FTSE and KOSPI 200 Futures has unit roots, Second, there is at least one cointegration between them. In addition, we find that while the effect from FTSE to KOSPI 200 Futures is common.

본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 전체적으로 미국주가지수선물시장은 코로나19 이전기간에 비해 이후기간에 영국과 일본선물시장에 대한 예측력이 더 강하게 나타났다. 영국주가지수선물시장은 코로나19 이전기간에 미국시장에, 이전과 이후기간에 일본시장에 대해 예측력을 지니는 것으로 나타났다. 일본주가지수선물시장은 이전기간에 미국과 영국시장에 대해 예측력을 보였다. 그랜저 인과관계검정에서는 대체로 코로나19 이전기간에 비해 이후기간에 정보이전효과가 강하게 나타났다. 이분산성 모형을 통한 결과로 미국주가지수선물의 수익률과 변동성으로부터 영국주가지수 선물로의 정보이전효과는 코로나19 전후로 호재 및 악재정보에 의한 것이며, 영국주가지수선물의 변동성으로부터 미국주가지수 선물에 대한 영향은 악재정보에 기인하였다. 미국주가지수선물의 수익률과 변동성으로부터 일본주가지수 선물로의 정보이전효과는 코로나19 이전은 악재정보에 의한 것이고 이후는 정보이전효과가 존재하지 않았다. 반면 일본주가지수선물의 변동성으로부터 미국주가지수 선물에 대한 영향은 코로나19를 전후해서 악재정보에 기인하였다. 코로나19 이전은 영국주가지수선물의 변동성으로부터 일본주가지수 선물로의 정보이전효과는 악재정보에 의한 것이고 코로나19 이후는 영국주가지수선물의 수익률과 변동성으로부터 일본주가지수 선물로의 정보이전효과는 악재와 호재정보에 의한 것이다. 이전기간에는 영국주가지수선물의 변동성으로부터 일본주가지수 선물에 대한 영향은 악재정보에 기인하였다. 이후기간에는 일본주가지수선물로부터 영국선물로의 정보이전효과도 동일하게 나타났다. 전체적으로 국가 사이의 정보이전효과는 호재정보에 비해 상대적으로 악재정보에 의한 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 과거에는 미국의 영향력이 절대적이었으나 분석기간 동안 시장의 개장이 일본주식시장 ⇒ 영국주식시장 ⇒ 미국주식시장 순으로 이루지는 것을 고려할 때 미국투자자들은 일본주식시장과 영국주식시장의 정보를, 영국투자자들은 일본주식시장의 정보를 많이 고려한 것으로 추론된다.

The study analyzes symmetric and asymmetric information spillover effects among S&P500, FTSE100, and NIKKEI225 index futures markets. The main findings are as follows;First, the granger causality test shows there is strong information spillover effects among three stock index futures markets after COVID-19. Second, from the test of GARCH(1,1)-M, there are no one-way information spillover effects among S&P500, FTSE100, and NIKKEI225 index futures markets, but a feedback effects between each other. Third, from the GJR-GARCH(1,1)-M, the information spillover effects among S&P500, FTSE100, and NIKKEI225 index futures markets are due to bad news rather than good news. These results are in line with those of existing results such as GJR(1993).