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한국의 국채 현,선물을 이용한 VECM과 ECT-GARCH 모형에 의한 헤지성과에 관한 실증적 연구 = An Empirical Study on Hedging Performance of the Direct Hedge of KTB Futures by VECM and ECT-GARCH in Korea
저자
김도형 ( Do Hyeong Kim ) ; 오창혁 ( Chang Hyuck Oh ) ; 임병진 ( Byung Jin Yim )
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학술지명
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발행연도
2012
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KDC
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자료형태
학술저널
수록면
67-91(25쪽)
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1
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이 연구는 국채(KTB)현물과 선물을 이용한 채권투자의 위험관리 목적으로 전통적인 회귀분석모형인 최소분산모형, 현·선물시장에 존재하는 공적분관계를 고려한 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)과 ECT-GARCH모형을 사용하여 모형의 헤지비율과 헤지성과를 비교하고 분석한 연구이다. 분석기간은 2008년 12월 30일부터 2010년 12월 17일까지이며, 유동성이 가장 높은 최근 월물(nearby) 종가로 현·선물의 496일간의 자료를 이용하였다. 외표본(out-of sample)은 2010년 11월 1일부터 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 이용하여 헤지할 경우, 헤지비율이 일정하다고 가정하는 최소분산모형을 사용하여도 무방함을 의미한다. 헤지비율은 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 고려하는 정교하고 혁신적인 헤지모형을 사용하지 않고 단순한 최소분산모형만을 사용하여도 바람직한 헤지성과를 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. 따라서 채권투자를 하는 일반투자자나 채권투자 펀드메니저의 경우 채권투자위험관리를 위해 헤지하고자하는 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 채권투자의 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 연구만올 하였다. 그러나 향후 다른 모형에 관한연구도 필요하다. 셋째, 본 연구에서는 3년 만기 국채 선물과 현물시장에 관련한 헤지비율만올 추정하였다. 그러나 기관투자가나 포트폴리오 관리자들은 다양한 채권포트폴리오를 보유하고 있어 다양한 헤지비율이 있올 수가있다. 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.
더보기This 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 (nearby) 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.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.55 | 0.55 | 0.47 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.47 | 0.46 | 0.727 | 0.13 |
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