This study examines stock market behavior related to the stock market volatility based on time-varying characteristic. The effect of the introduction of stock index futures on stock market volatility and market efficiency and the intertemporal relation between risk and expected returns are investigated.
In chapter II, this study examines the effect of the start of trade in stock index futures on cash market volatility for the Australian, Japan, Hong Kong, U.S., and U.K. stock markets. As a means to control for all determinants of volatility other than the event of the stock index futures listing, we construct an international portfolio composed of individual stock market indices. This study examines whether changes in volatility occur after the stock index futures listing using the iternational portfolio. The result indicates that portfolio return volatility increases after the index futures listing.
Chapter III documents the effect of the trade in the stock index futures on market efficiency. This study examines whether a structural change in the time-varying volatility of stock returns occurs after the stock index futures listing, using the Switchig GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic) model. Evidence shows that the autocorrelation of stock volatility decays more rapidly after than before the stock index futures listing and implies that stock index futures makes the stock market more efficient.
In chapter IV, this study examines the effect of the trade in stock index futures on cash market volatility using macroeconomic volatility as control variables for the U.S., Japan, the U.K., and Hong Kong. Using a BVAR (Bayesian Vector Autoregressive) model with dummy variables, this study shows that there is no significant change in stock market volatility after stock index futures are introduced to each stock market. Also, evidence shows some relation between stock market volatility and macroeconomic volatility. In the U.K., evidence shows that macroeconomic volatility helps predict stock market volatility. In the U.S. and Japan, on the contrary, there is substantial evidence that stock market volatility helps to predict macroeconomic volatility Hong Kong shows no relation between stock volatility and macroeconomic volatility.
Chapter V investigates the intertemporal relation between and expected returns and the conditional heteroskedasticity of stock return series in the Western Pacific-Basin countries and the United States. This study find that there are ARCH effects for all six countries. Also there are strong positive relations between the expected stock return and the predicted volatility of index return series except for Singapore and the U.S. In Singapore, the coefficient for the degree of the risk aversion is insignificantly positive. This implies that, in fact, participants in stock trading in singapore were not compensated with higher returns for bearing higher levels of risk over this sample period. In the U.S., the risk premium is negative over sample period, implying that investors in stock trading on the New York Stock Exchange were penalized rather than rewarded for bearing risk. However, participants in stock markets of the other countries were rewarded for bearing risk.
The last chapter gives concluding remarks and completes the study.
최근에 들어서 미국이나 일본 등의 주식시장에서 주가변동이 클 때마다 거래량이 점점 폭증하고 있는 주가지수선물의 거래가 그 주요원인으로 거론 되고 있으며, 실제로 주식시장 분산성 증가의 주요원인이 주가지수선물인지의 여부가 금융정책입안자, 실무자 및 학자들 사이에서 꾸준히 논의되어 왔다. 이러한 취지에서 본 연구는 주가지수선물의 도입이 주식시장의 분산성 및 시장효율성에 미치는 효과에 대해 실증적으로 분석한다.
또한 본 연구는 시간에 따라 변하는 분산성을 이용하여 주식시장에 있어서의 위험과 수익에 대한 직접적인 관계를 분석한다.
제 II장에서는 주가지수선물의 도입이 주식시장의 분산성에 미치는 효과에 대해 분석했다. 종래에는 이에 대한 연구가 미국 주식시장에만 한정되었으나 본 연구에서는 미국 뿐만아니라 주가지수선물을 도입한 호주, 홍콩, 일본 및 영국의 주식시장을 연구대상으로 선정했다. 주가지수선물의 도입이외의 다른 요소가 주식시장의 분산성에 미치는 효과를 통제하기 위해 각 국의 주가지수로 구성된 국제 포트폴리오를 구성하여 주가지수선물의 도입이 주식시장의 분산성에 미치는 효과를 분석했다. 자료의 분포에 큰 영향을 받지않는 수정 Levene 방법론과 Bootstrap 방법을 이용하여 세가지 표본구간 모두에 걸쳐서 주가지수선물이 도입된 이후로 주식시장의 분산성이 증가했다는 결과를 보였다.
제 III장에서는 주가지수선물의 거래가 주식시장의 효율성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석했다. 시간에 따라 변하는 분산성에 구조적 변화가 있을 때, 이를 추정해주는 전환 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic) 모델을 개발하여 이를 이용하여, 주가지수선물을 도입한 이후로 시간에 따라 변하는 주가수익률의 분산성의 자기회귀구조에 현저한 변화가 있는 지를 분석함으로써 주가지수선물이 시장효율성에 어떠한 영향을 미치는가를 실증적으로 알아보았다. 실증분석결과에 의하면 주가지수선물의 도입이후로 정보 즉 외부요인에 의한 분산성 충격 (volatility shock)이 주식시장에 빨리 반영되어 흡수됨으로 인해 주식시장에 있어서의 정보적 시장효율성이 증가한 것으로 나타났다.
제 IV장에서는 주가지수선물의 도입이외의 다른 요소가 주식시장의 분산성에 미치는 효과를 통제하기 위해 거시경제변수를 이용했다. 가변수를 포함한 BVAR(Bayesian Vector Autoregressive) 모델을 이용하여 미국, 일본, 영국, 홍콩의 주식시장에 있어서 주가지수선물이 주식시장의 분산성에 미치는 효과를 분석했다. 실증분석의 결과, 주가지수선물의 도입이후로 주식시장의 분산성에는 아무런 변화가 없는 것으로 나타났다.
제 V장에서는 태평양 연안국가와 미국의 주식시장에 있어서 주식시장수익률의 분산성이 시간에 따라 변하는가를 보여주고, 이 분산성을 이용하여 위험과 수익의 직접적인 관계에 대해 분석했다. 연구대상 6개국 모두 분산성이 시간에 따라 변한다는 결과를 보였고, 위험과 수익의 관계에 있어서는 싱가포르와 미국을 제외한 4개국에 있어서는 정의 관계를 보였다. 싱가포르는 위험과 수익의 관계를 나타내는 계수가 정의 값을 가졌지만 비유의적으로 나왔고, 미국에서는 이 계수가 오히려 음의 값을 가졌다. 이는 미국주식시장에 있어서는 본 연구의 표본기간(1981.1 - 1988.12)에서는 미국의 주식시장 참여자들이 위험에 대해 보상을 받기보다는 오히려 위험프레미엄을 지불했다고 할 수 있다.
