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      KCI등재

      코스피 200 주가지수선물을 이용한 교차헤지(cross-hedge) = A Study on the Cross Hedge Performance of KOSPI 200 Stock Index Futures

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      https://www.riss.kr/link?id=A104106853

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper tests cross hedging performance of the KOSPI200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows;
      First, we find that the direct hedge performance of KOSPI200 index futures is better than those of indirect hedge performance.
      Second, in case of cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position.
      Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model.
      In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.
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      This paper tests cross hedging performance of the KOSPI200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(...

      This paper tests cross hedging performance of the KOSPI200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows;
      First, we find that the direct hedge performance of KOSPI200 index futures is better than those of indirect hedge performance.
      Second, in case of cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position.
      Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model.
      In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다.
      첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다.
      둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다.
      셋째, 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다.
      이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.
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      본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지...

      본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다.
      첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다.
      둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다.
      셋째, 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다.
      이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 "코스피 200 선물을 이용한 헤지전략" 28집 : 379-417, 2001

      2 "금융시계열분석" 경문사 164-, 1998

      3 "국채선물을 이용한 헤지전략" (2) : 25-56, 2002

      4 "국채선물을 이용한 적정 헤지비률 추정에 관한 연구" 30집 : 163-188, 2002

      5 "Unit Roots, Cointegration, and Structural Change" Cambridge Univ. Press,Cambridge, U. K 1998.

      6 "The pricing of options and corporate liabilities" 3 : 167-179, 1976

      7 "The Hedging Performance of the New Futures Markets" 34 : 157-170, 1979

      8 "Testing for a Unit Root in Time Series Regression" 75 : 335-346, 1988

      9 "Spurious Regression in Econometrics" 2 : 111-20, 1974

      10 "Optimum futures hedges with jump risk and stochastic basis" 16 : 441-458, 1996

      1 "코스피 200 선물을 이용한 헤지전략" 28집 : 379-417, 2001

      2 "금융시계열분석" 경문사 164-, 1998

      3 "국채선물을 이용한 헤지전략" (2) : 25-56, 2002

      4 "국채선물을 이용한 적정 헤지비률 추정에 관한 연구" 30집 : 163-188, 2002

      5 "Unit Roots, Cointegration, and Structural Change" Cambridge Univ. Press,Cambridge, U. K 1998.

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      7 "The Hedging Performance of the New Futures Markets" 34 : 157-170, 1979

      8 "Testing for a Unit Root in Time Series Regression" 75 : 335-346, 1988

      9 "Spurious Regression in Econometrics" 2 : 111-20, 1974

      10 "Optimum futures hedges with jump risk and stochastic basis" 16 : 441-458, 1996

      11 "Nonconstant optimal hedge ratio estimation and nested hypothesis tests" 14 : 619-635, 1994

      12 "Nikkei 225 선물과 최적헤지" (15) : 101-122, 1998

      13 "Modelling the Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates Review of Economics and Statistics" 498-505, 1990

      14 "KOSPI200 현/선물간 최적 헤지비율의 추정" 16집 : 223-243, 1999

      15 "KOSPI200 선물의 최적헤지비율 및 헤지효과 분석" (5) : 1-30, 1997

      16 "Journal of International Money and Finance" 85-105, 1987

      17 "Hedging with stock index futures Estimation and forecasting with error correction model The Journal of Futures Markets" 743-752, 1993

      18 "Hedging with International Stock Index Futures: An Intertemporal Error Correction Model" 19 : 477-492, 1996

      19 "Hedging short-term interest risk under time-varying distributions" 15 : 767-783, 1995

      20 July, "Hedging Performance and Basis Risk in Stock Index Futures The Journal of Finance" 657-669, 1884

      21 "Estimation and Inference in Nonlinear Structural Models Journal of Economic and Social Measurement" 653-665, 1974

      22 "Estimating Time-Varying Optimal Hedge Ratios on Futures Markets" 11 : 39-54, 1991

      23 "Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root" 74 : 427-431, 1979

      24 "Critical Value for Cointegration Tests for in R. F. Engle and C. W. J. Granger" Oxford University Press long-run eco (long-run eco): 1991.

      25 "Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns" eco (eco): 347-70, 1991.

      26 "Bivariate GARCH estimation of optimal hedge ratios for stock index futures : A note" 15 : 61-67, 1995

      27 "Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U. K. Inflation" 987-1008, 1982

      28 "A risk minimization approach in the presence of autocorrelation The Journal of Futures Markets" 697-710, 1991

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.5 0.5 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.71 0.72 1.145 0.08
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