This paper applies the jump detection method proposed by Tauchen and Zhou (2008), which extends Barndorff-Nielsen and Shephard (2004b, 2006)’s bipower variation estimation, to the Korean equity index market and currency exchange market. Estimation of realized jumps from high-frequency intraday prices reveals that contribution of jump components to total realized variation is higher in the Korean stock market than in the US market. Also, our regression analysis shows that the jump volatility of KORSPI200 futures alone explains 45% of the average credit spread variations of Korean firms. The combination of jump volatility and implied volatility can explain 71% of the credit spread variations, and adding other risk factors such as historical volatility, term-spread and the short rate seems to be redundant. Credit spread changes were explained by jump volatility better than any other explanatory variables although adjusted R-square of the regression was low as it was in previous studies.
회사채 금리와 국채 금리의 차이인 신용 스프레드의 결정요인에 대한 탐구는 Merton (1974)이 제안한 구조적 모형에서 출발하였다. 하지만 실제 시장의 신용스프레드는 구조적 모형들이 예측하는 신용스프레드보다 높았으며 이는 여태까지 재무 학계에서 풀기 어려운 문제로 남아있다. 구조적 모형에 사용되는 변동성, 이자율 등의 변수들과 신용 스프레드의 직접적인 관계를 살펴보기 위한 회귀분석 연구들도 만족할만한 설명력을 보여주지는 못했다. 한편 Tauchen and Zhou (2008)은 Barndorff-Nielsen and Shephard (2006)의 연구를 발전시켜 미국 주가지수의 고진동 가격 데이터로부터 점프 성분을 추출하였으며 회귀분석을 통해 신용스프레드에 대한 점프 변동성 (추출된 점프들의 변동성)의 설명력이 높다는 것을 밝혀냈다. 본 연구에서는 Tauchen and Zhou (2008)의 방법론을 한국의 KOSPI200과 원/달러 선물에 적용해본 후 다음과 같은 결과를 얻었다.
첫째로, 본 논문은 한국의 주가지수 KOSPI200의 고진동 가격 데이터를 이용해 일중 점프를 추출해 본 첫 번째 연구로써 KOSPI200의 점프 프로세스에 대한 이해에 기여하였다. KOSPI200은 미국 시장보다 일중의 점프가 총 실현 변동성에 기여하는 정도가 높았으며 더 높은 점프 밀도를 가지고 있었다. 또한 KOSPI200은 원/달러 선물보다 더 높은 점프 기여도와 점프 밀도를 가지고 있었으며 KOSPI200 선물은 현물보다 더 높은 기여도와 점프 밀도를 가지고 있었다. 시간에 따른 점프관련 변수들의 수준변화를 살펴본 결과 2008년 말의 금융 위기는 점프의 크기와 점프 변동성에 매우 큰 영향을 준 것으로 파악되었다.
둘째로, 본 논문은 한국의 주가지수의 점프 관련 변수와 신용스프레드의 관계를 살펴본 첫번째 연구로써 KOSPI200선물의 고진동 가격으로부터 추정된 점프 변동성이 한국 AA-등급의 회사들의 평균 신용스프레드를 45% 설명할 수 있다는 점을 밝혔다. 점프 변동성은 신용스프레드의 장기추세와 함께 움직이는 것으로 보이며, 금융시장의 단기추세를 반영하는 내재변동성과 함께 회귀분석 하였을 때는 신용스프레드의 71.5%를 설명할 수 있었다. 이와 같은 발견은 Tauchen and Zhou (2008)의 미국시장에서의 결과와 일치한다. 덧붙여, 주가지수 선물로부터 추출한 점프 변수가 현물로부터 추출한 것보다 신용스프레드에 대한 설명력이 더 높다는 점도 밝혀내었다.
