Earticle

중국은 1990년 11월 16일 상해증권거래소를 개장하여 주식이 거래되고 있고, 중국 금융선물 거래소에서 2010년 4월 16일에 주가지수선물을 상장하여 주가지수 선물이 거래되고 있다. 최근 중국의 금융환경도 자본자유화, 금리자유화, 외환관리의 자율성 증대 등으로 인하여 금융자산의 가격이 급격히 변화하고 있다. 2010년 4월 16일에 호심300(CSI300) 주가지수선물이 거래됨으로 주가지수선물을 이용하 여 주식투자 위험관리를 할 수 있게 되었다. 또한 중국은 2001년 12월 WTO 가입 이후 자본시장을 개방 하였다. 자본시장 개방 이후 주식의 거래량과 거래금액이 급증하면서 주식시장의 체계적 위험을 회피할 필요성이 증대되고 있다. 따라서 이 연구에서는 중국에 주식 투자를 할 경우 주식투자 포트폴리오의 위 험관리를 임병진(2010)의 국민연금기금의 위험관리 연구모형과 동일한 모형으로 연구하고자 한다. 이 연구는 문헌적 연구방법과 실증적 연구방법을 사용하였다. 문헌적 연구방법을 통하여 경제변수들과 중 국 CSI 300 선물에 대한 기존 연구를 살펴보았다. 문헌연구에서는 중국 상해 거래소 주가와 중국 CSI 300 선물의 관계에 관한 연구는 거의 없어 이 연구의 문헌연구로는 임병진(2010)의 연구 같이 다른 국 가의 주가지수와 선물간의 직접헤지와 교차헤지에 대한 연구를 살펴보았다. 이 연구에서의 실증연구로는 중국에 주식 투자를 할 경우 주식투자 포트폴리오의 위험관리를 위해서 중국 CSI 300 주가선물지수의 일반적인 시계열 특성을 살펴보고 연구의 분석을 위해 사용한 자료는 일간자료로 2010년 4월 16일부터 2011년 9월 23일 까지 353개의 자료를 이용하였다. 이 연구에 사용된 연구 모형으로는 최소분산헤지모형(OLS), 벡터오차수정(vector error correction model : VECM)모형 및 GARCH(1,1)모형을 이용하여 헤지비율을 추정하였고 추정된 헤지비율을 이용하여 헤지를 한 경우 분산의 감소비율로 헤지성과를 측정하여 분석하였다. 헤지의 성과분석은 최소분산헤지모형(OLS), 벡터 오차수정(vector error correction model : VECM)모형 및 GARCH(1,1)모형으로 헤지비율을 추정하고, 최소분산헤지모형(OLS), 벡터오차수정(vector error correction model : VECM)모형 및 GARCH(1,1)모 형에 의해 구해진 헤지비율을 사용하여 헤지성과를 분석하였다. 실증분석 결과 최소분산헤지모형, 벡터 오차수정모형 및 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 추정한 헤지비율과 헤지성과에 차이는 것으로 나 타났다. 최소분산헤지모형이 벡터오차수정모형과 이변량 GARCH(1,1)모형에 비하여 헤지비율과 헤지성 과가 유사한 것으로 나타났다. 일반적으로 헤저나 펀드매니저들은 불리한 가격변동으로 인한 포트폴리오의 시장위험 제거를 위해 다 양한 헤지방법을 적용하며, 점차 통계적으로 복잡한 모형을 활용해 왔다. 하지만, 실증분석 결과 통계적 문제점을 해결하기 위해 흔히 사용하는 VECM 또는 이분산 GARCH(1,1)모형과 전통적인 회귀분석모 형의 성과가 유사한 것을 발견하였다. 이는 상해 주식투자 포트폴리오의 위험관리를 위해 CSI 300 주가 지수 선물에 헤지를 할 경우 전통적인 회귀분석모형을 사용해도 무리가 없음을 시사한다.

Risk management has become increasingly important in the future as investors recognize their exposure to a greater degree of uncertainty in stock markets. Hedging concerned with the management of risk is the most important function of futures markets. The basic motivation for hedging is to reduce the variability of profits and firm value that arises from market changes. Among the many hedging strategies designed for investors include financial derivatives, especially stock index futures which greatly differing from the traditional trading. Techniques like OLS, VAR, and VECM estimate constant hedge ratio and bivariate GARCH models estimates dynamic hedge ratios which factor in conditional distribution of spot and futures returns. However, there has been extensive debate on which model generates the best hedging performance. Exactly how many futures positions investors should use hedging and selection of an optimal hedging ratio has received considerable interest. Most studies adopt the ordinary least squares (OLS) model to estimate the optimal hedging ratio, a model referred to as static hedging. However, the practical use of these hedge ratios is to establish positions for the future, and the use of constant hedge ratios as forecasts may not be optimal if the joint distribution of cash and future prices is time-varying, resulting consequently in suboptimal out-of-sample performance. As volatility clustering always occurs in financial data, time-variant volatility is often identified using GARCH family models including the autoregressive conditional heteroskedasticity(ARCH) model developed by Engle and the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity(GARCH) model developed by Bollerslev. ARCH and GARCH models may afford better prediction of changes in the basis by internalizing the temporal variability of the covariance matrix of spot and futures price changes and by allowing shocks to volatility to persist. This study investigates direct hedging performance of CSI 300 futures with respect to SSE portfolio of investing China to risk management using VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily hedging performance is evaluated. The sample period covers from April 16, 2010 to September 23, 2011. We found the following results. Firstly, unit roots are found in CSI 300 futures and SSE 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 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 국채(KTB)현물과 선물을 이용한 채권투자의 위험관리 목적으로 전통적인 회귀분 석모형인 최소분산모형, 현·선물시장에 존재하는 공적분관계를 고려한 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)과 ECT-GARCH모형을 사용하여 모형의 헤지비율과 헤지성과를 비교하고 분석한 연 구이다. 분석기간은 2008년 12월 30일부터 2010년 12월 17일까지이며, 유동성이 가장 높은 최근 월물 (near by) 종가로 현·선물의 496일간의 자료를 이용하였다. 외표본(out-of sample)은 2010년 11월 1일 부터 2010년 12월 17일 까지 35일간의 자료를 이용하였다. 일반적으로 사용하고 있는 전통적 회귀분석모형인 최소분산모형으로 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary)으로 인해 잘못 추정될 가능성이 있다. 시계열 자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선 할 수 있는 추정 모형으로는 VECM과 ECT-GARCH모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 ECT-GARCH모형을 현·선물을 대상으로 사용하여 추정된 헤지비율 을 산출하고 전통적 회귀분석모형인 최소분산모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 헤지성과를 비교하고 분석하였다. 이 연구의 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시계열자료의 안정성에 대한 단위근 검정의 결과 KTB 현물가격과 KTB 선물가격 은 모두 불안정 적인 것으로 나타났다. 하지만 1차 차분한 후 시계열자료는 모두 안정적임올 확인하였다. 둘째, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간에는 공적분관계가 존재한다. 셋째, 헤지모형별 헤지성과의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 투자자들이 국채 선물을 이용하 여 헤지할 경우, 헤지비율이 일정하다고 가정하는 최소분산모형을 사용하여도 무방함을 의미한다. 헤지 비율은 일정하지만 선물가격과 현물가격간의 공적분관계를 고려하여 보다 정제된 VECM에 비해 최소 분산모형의 헤지성과가 뒤지지 않는 것으로 나타났다. 이상의 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 국채 선물시장에서 투자자들은 시계열의 특성이나 헤지비율을 고 려하는 정교하고 혁신적인 헤지모형을 사용하지 않고 단순한 최소분산모형만을 사용하여도 바람직한 헤 지성과를 얻을 수 있다는 결론을 나타낼 수 있다. 즉, 현·선물의 시계열자료의 불안정적인 특성이나 헤지 비율의 시간가변성 등을 고려하지 않고 일반적인 최소분산모형에 의해 추정된 헤지비율과 벡터오차수정 모형(VECM), ECT-GARCH모형으로 추정한 헤지비율은 크게 유의한 차이가 없음을 발견하였다. 따라 서 채권투자를 하는 일반투자자나 채권투자 펀드메니저의 경우 채권투자위험관리를 위해 헤지하고자하 는 경우 헤지비율을 벡터오차수정모형(VECM)나 ECT-GARCH모형으로 추정하는 것보다 가장 쉬운 회귀분석모형인 최소분산모형으로 추정하여 사용해도 차이가 없다. 연구가 지니고 있는 한계점과 향후에 추가연구를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 KTB 현 선물 자료의 일간 자료를 이용하여 헤지비율올 추정하였다. 대부분 채권투 자의 경우에 는 장기투자인데 비하여 데이터의 문제상 일간의 자료를 이용하였으나, 향후 KTB 선물과 현물시장 등의 자료가 확보되면 주별, 월별로도 헤지비율 추정에 관한 연구가 필요하다. 둘째, 본 연구에서는 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), ECT-GARCH(Error Correction Term-Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)모형에 의한 헤지비율 추정에 관한 연 구만올 하였다. 그러나 향후 다른 모형에 관한연구도 필요하다. 셋째, 본 연구에서는 3년 만기 국채 선물과 현물시장에 관련한 헤지비율만올 추정하였다. 그러나 기관투 자가나 포트폴리오 관리자들은 다양한 채권포트폴리오를 보유하고 있어 다양한 헤지비율이 있올 수가 있다. 넷째, 시장충격비용(market impact cost), 거래수수료, 세금 등이 없고 만기이전(roll over)가 자유롭게 된다는 가정하에 연구를 하였으나, 현실적으로는 시장충격비용, 거래수수료, 세금 둥이 있고, 만기이전 (roll over)가 자유롭지 않을 수 있다. 따라서 향후에 이러한 가정들을 완화한 연구도 필요하다. 이상의 문제점들을 고려하여 KTB 현물시장과 선물시장과 기타 채권포트폴리오의 헤지비율과 헤지성과에 관한 연구가 계속되어야 할 것이다.

This study investigates optimal hedging strategy with the KTB futures in Korean bond market. This study used the spot and Futures(KTB) of Treasury bond investment to risk management purposes, the traditional regression analysis model of minimum variance model, present in the futures market, and achievement considering the vector error correction models at relationships VECM(Vector Error Correction Model) and ECT-GARCH models use model hedge ratio, hedge performance comparison and analysis of research. Analysis of the period of 2008-12-30 ~ 2010-12-17, liquidity, the highest last-water (near by) close to 500 days of gifts, and data. Other specimens (out-of sample) is November 1, 2010 through December 17, 2010 until 35 days of release. In General, the traditional regression analysis model of minimum variance hedge ratios are estimated as a model for a time series of estimates due to instability (nonstationary) are likely to be wrong. Time series data of instability caused by the could do them is estimated as a model and ECT-GARCH model is becoming widely used VECM. Therefore, this study presents and ECT-GARCH model County, VECM target percentage of the estimated hedge and traditional regression analysis model of minimum variance hedge ratio is estimated using mock-ups of a hedge and vs and analyzed. An empirical analysis of the study summarized results. First, the time series data for the unit but the reliability of the results of the black spot price and the price are all fire KTB KTB futures stable. But after the first calm all the time series data were OK come stable. Second, the spot price and the KTB futures price is between KTB achievement: relations exist. Third, the hedge model is the difference between a star hedge and not statistically significant. This is the investors in government bonds futures hedge ratio, hedge if you assume a minimum variance model means that the users. Hedge ratio but at present prices, spot prices, considering the relationship between the achievement of more refined compared to the models' minimum variance hedge performance VECM achieves. An empirical analysis of the results, taking into account all the above, government bonds, investors in the futures market, the time series of the attribute or the hedge ratio to elaborate and innovative hedge models without using a simple minimum dispersion models only also can get a good hedge performance: conclusions In other words, the time series of current and Futures hedge ratio of fire stable materials at the time of the attribute or the variability, and so without considering the general minimum variance hedge ratio and vector have been estimated by the model of error correction model (VECM), ECT-GARCH models estimate that there is significant hedge rates significantly. "found Therefore, bond, a bond investment fund manager to the General investors or the bond risk management for hedge, hedge ratio, if you wish to modify the model(VECM) or ECT-GARCH is a vector error model to estimate the minimum variance regression model, than the easiest model can be used to estimate. The study had limitations in the future, additional research to summarize as follows. First of all, in this study, KTB, the gift base daily rate hedging. estimated to come Most of the bonds in the case of a long term investment and invested compared to data of the issue, the use of the materials for the next bonus days in KTB futures and spot market once weekly, daily, such as material, also regarding the estimated hedge ratio, research is needed. Second, this study requires a minimum variance model, vector error correction model (VECM), ECT-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Term-Generalized Error Correction) model study on estimation of the ratio of a hedge, but come. However, it is also necessary for future research on the different models. Fourth, the market impact cost (market impact cost), trading fees, taxes, etc., and no expiration (roll over) to freely assuming research, the reality is that the market impact cost, transaction fees, taxes, and Tung (roll over) is not free prior to maturity. Therefore, in the future, these assumptions are needed to ease the research degrees. In consideration of the above issues, markets and other bond portfolio of KTB spot markets and Futures hedge ratio, hedge and studies will have to be kept on.

본 연구는 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수 현물포지션(spot posi- tion) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스닥 50 주가지수선물(futures)을 이용한 헤지비율 및 헤지성과를 직접 및 교차헤지과정을 통해 추정하는 데 있다. 연구의 타당성을 높이기 위해 분석기간을 두 구간으로 나누었으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 헤지성과는 내표본(within-sample)의 경우, 이변량 GARCH(1,1)모형과 EGARCH(1,1)모형을 이용한 헤지성과가 전통적인 최소분산헤지모형의 것보다 상대적으로 나은 것으로 나타났으나, 외표본의 경우, 분석방법에서 상대적으로 비효율적인 최소분산헤지모형의 헤지성과가 이변량 GARCH(1,1)모형과 EGARCH(1,1)모형의 성과에 비해 뒤떨어지지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 직접헤지 즉 코스닥50 지수현물의 위험을 방어하기 위한 코스닥50 지수선물의 헤지성과가 교차헤지(코스피200 지수현물 <-> 코스닥50 지수선물, 코스닥종합주가지수 현물 <-> 코스닥50 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 셋째, 교차헤지(cross-hedge)의 경우 종목이 비슷하게 구성된 코스닥종합주가지수와의 헤지성과가 코스피200 주가지수와의 헤지성과보다 나은 것으로 나타났다. 그러나 코스피200 주가지수의 위험을 방어하기 위한 수단으로서의 코스닥50 주가지수 선물의 헤지가능성은 충분히 있는 것으로 판명되었다. 결론적으로 본 연구의 결과는 IMF 사태 이후 국내자본시장개방에 따른 자본자유화 등으로 증가된 주가지수시장의 다양한 가격변동위험을 헤지하고자 하는 국내ㆍ외투자자들의 헤지전략(hedging stra- tegies) 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

This paper studies the direct-hedging and cross-hedging strategies that use the KOSDAQ 50 index futures to hedge the price risk of the KOSPI 200, KOSDAQ Composite Stock Index and KOSDAQ 50 Index cash portfolio. This study uses the minimum variance hedge model and bivariate GARCH(1,1), ECT-GARCH(1,1), EGARCH(1,1) and ECT-EGARCH(1,1) model as hedging models and analyzes the hedging performances. The sample period covers from January 2, 2001 to December 27, 2002.The most important findings may be summarized as follows. First, for the within-sample, the hedge performance of the risk-minimization is lower than that of the bivariate GARCH(1,1) models while for the out-of-sample, the hedge performance of the bivariate GARCH(1,1) models is lower than that of the risk-minimization, except for KOSDAQ Composite Stock Index. Second, the direct-hedge performance is better than the cross-hedge performance in both within-sample and out-of-sample regardless of hedge models. In particular, the KOSDAQ 50 Index Futures plays the better role with KOSDAQ Composite Stock Index compared with KOSPI 200 to reduce concerned risk.

본 연구의 목적은 한국증권선물거래소 상장된 엔화 통화선물시장의 원엔 현물시장의 환리스크관리를 위한 적정 헤지비율 및 헤지성과분석 가능성에 대한 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 시간변동 이변량 (time varying) ECT-ARCH(1) 모형과 전통적인 최소분산헤지모형(minimum variance hedge model)을 도입하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 먼저 원엔 현물과 원엔 선물 수준변수간에 장기적인 균형관계 즉, 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 다음으로 전체분석기간에 대한 적정헤지비율을 추정한 결과 전통적인 최소분산헤지모형의 헤지비율이 ECT-ARCH 모형의 헤지모형보다 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 헤지성과 분석결과 내표본기간동안에는 이변량 ECT-ARCH(1)모형의 헤징성과가 최소분산 헤지모형보다 나은 것으로 나타났으나 외표본기간(out-of sample period) 동안의 경우 전통적인 최소분산 헤지모형의 헤지성과가 ECT-ARCH(1)모형의 헤지성과보다 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이러한 실증분석결과는 엔화 포지션(position)을 보유하고 있는 수출기업체, 금융기관 및 투자자들의 환위험관리전략 수립에 다소나마 도움을 줄 수 있을 것으로 보여진다.

We investigates the hedging performance of JPY futures contracts against JPY spot market. The sample period is covering from May 26, 2006 to November 8, 2008. For this purpose we employ both the conventional minimum variance hedge model introduced by Ederington(1979) and ECT-ARCH(1) model by Engle(1982). The major empirical findings are as follows; First, there is a long-term relationship between the level variables of Won/Yen spot market and futures market with a statistically significant levels. Second, the optimal hedge ratio of time-varying ECT-ARCH(1) model is relatively greater than that of minimum variance hedge model during the whole sample period.. Third, The hedge performance of minimum variance model is much better than that of OLS model during out-of-sample period but vice versa within in-sample period. We infer that these empirical results would be informative for the hedger with JPY position to set up a risk management strategy.

1980년대와 1990년대 미국의 달러화와 일본엔화 등에 대해 우리 나라의 원화의 환율이 변동함에 따라 무역업체들은 환노출과 환위험에 직면해 왔지만, 지역의 중소기업들은 환위험에 대한 인식도 미비하고 환위험 관리도 하지 않고 있다. 그리하여 본 연구는 부산지역의 수출과 해외직접투자, 그리고 우리 나라와 미국 그리고 일본 등의 환율 등을 이용하여 수출과 해외직접투자 거래시 환율변동에 의한 헷징유무에 따른 환노출과 환손익을 추정하였다. 본 연구 조사결과 첫째, 부산지역기업들이 환율변동을 예측하지 않고 정태적 기대를 도입하여 현물환으로 수출과 해외직접투자는 상당한 환노출과 환위험에 직면해 왔다. 둘째, 선물환으로 거래를 하면 환노출을 상당히 줄이거나 없앨 수 있었다. 셋째, 지역의 수출기업들이 현물환으로 수출거래를 함으로써 환손익이 발생하였던 많은 기간에서도 환율변동시 선물환으로 수출거래를 함으로써 환손익을 감소시키거나 혹은 환이익을 발생시킬 수 있었다. 그러므로 지역기업들은 이러한 환노출과 환손익을 줄이기 위해서 환위험의 헷징전략을 적극적으로 펼칠 필요가 있다.

Since 1980's the Korea's exchange rate has appreciably changed, the trading firms have faced the foreign exchange exposure and risk as the Korea's exchange rate has moved, in particular after the IMF foreign exchange crisis in the end of 1997. This paper examines empirically the foreign exchange exposure and risk of Busan's export using the sample of Busan's monthly export data for the period 1988-2002 and annual foreign direct investment data for period 1980-2002. And then, this paper analyzes the differences of profits and losses which can be generated by hedging strategies whether the trading firms use the hedging strategies such as the forward exchange contract or not. In summary, this paper finds the followings: Firstly, there has been a lot of the foreign exchange exposure of Busan's exports and FDI since 1980's with the transaction of the spot exchange export contracts. Secondly, the foreign exchange exposure of Busan's exports can be decreased with the transaction of the forward export contracts. Thirdly, the profits and losses of Busan's exports are dependent on the hedging strategies such as the forward exchange contract. In many periods the forward exchange contracts may decrease the losses of foreign exchange or increase the profits of foreign exchange.