This paper studies the optimal hedge ratios and hedge effectiveness of KOSPI200 futures market against KOSPI200 spot market. For this purpose, we make use of the traditional OLS, GARCH, and MRS models. This paper also develops the GARCH model by adding information set such as basis, futures trading volume, or program trading volume to dynamics of the conditional variance. The sample period ranges from January 3, 2005 to September 30, 2011. We use daily and weekly closing data of KOSPI200 spot and the near-by KOSPI200 futures. The main empirical results are as follows.
First, there is a long-run relationship between KOSPI200 spot and futures and the optimal hedge ratio is less than 1. The optimal hedge ratio in the case of the daily date is less than the one in the case of the weekly date. Second, on the basis of the log likelihood value, the GARCH model is superior to OLS and MRS models. The GARCH model including the basis, the futures trading volume, or the program trading volume is superior to the traditional GARCH model. Third, when the hedge ratio is assumed to be constant over time, the hedge performances based on the different approaches are different. Fourth, the results of the rolling regressions show that the hedge performance of the GARCH model including the program trading volume is the highest, and that of the na??ve hedge model is the lowest. Finally, investors are encouraged to use the time varying hedge models in daily rebalance, not in weekly rebalance.
본 연구에서는 우리나라시장에서 KOSPI200 선물을 이용한 최적헤지비율을 추정하고 헤지성과를 분석하기 위하여 2005년 01월 03일부터 2011년 09월 30일까지 KOSPI200과 KOSPI200 선물의 일별 수익률과 주별 수익률을 이용하여 실증분석을 실시하였다. 기존의 헤지비율 연구에 사용된 OLS, GARCH, MRS 모형과 GARCH 모형의 분산을 변동성 군집현상을 설명하는 설명변수 이외의 분산과 상관성이 높은 시장변수인, 베이시스, 선물거래량, 프로그램매매를 추가한 모형을 적용하여 한국시장의 KOSPI200과 KOSPI200 선물의 관계를 살펴보았다. 각 모형의 헤지성과 분석은 정적 헤지와 동적 헤지인 경우로 나누어 실시하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다.
첫째, 일별/주별 헤지비율이 모두 1보다 작아 단순헤지는 적절하지 않은 것으로 나타났다. 둘째, OLS, MRS 모형보다 GARCH 모형에서 모형의 적합성을 나타내는 로그-우도가 높게 나타났고, GARCH 모형의 분산에 시장 정보를 추가한 모형의 적합성이 GARCH(1,1)보다 더 높았다. 일별 수익률과 주별 수익률 분석에서 모두 선물거래량을 고려한 GARCH 모형이 가장 우수하였다. 셋째, 정적 헤지의 헤지성과는 일관적이지 않지 않은 반면, 동적 헤지의 경우 포트폴리오를 매일, 매주 조정하는 경우 모두 프로그램매매 비중을 고려한 GARCH 모형의 헤지성과가 가장 우수하며, 단순헤지의 헤지성과가 가장 좋지 않았다. 또한 동적 헤지에 수반되는 비용을 감안하더라도, 매일 포트폴리오를 조정하는 경우의 헤지성과가 매주 포트폴리오를 조정하는 경우의 헤지성과보다 더 나은 결과를 보였다.
