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코스피 200 선물시장의 수익률, 변동성, 거래량 및 미결제약정간의 관련성
The Relationship among Returns, Volatilities, Trading Volume and Open Interests of KOSPI 200 Futures Markets 원문보기

財務官理硏究= The Korean journal of financial management, v.24 no.4, 2007년, pp.107 - 134  

문규현 (경기대학교 경영학부) ,  홍정효 (경남대학교 경영학부)

초록
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본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper tests the relationship among returns, volatilities, contracts and open interests of KOSPI 200 futures markets with the various dynamic models such as granger-causality, impulse response, variance decomposition and ARMA(1, 1)-GJR-GARCH(1, 1)-M. The sample period is from July 7, 1998 to Dec...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
선물가격, 거래량 및 미결제약정 간에는 서로 밀접한 관계가 있음을 추론해 볼 수 있다고 추론 가능한 이유는 무엇인가? 기존의 해외연구들의 대체적인 결론은 거래변화량은 가격을 움직일 수 있는 중요정보를 가지고 있으며, 선물시장의 경우 거래량(trading volume) 뿐만 아니라 미결제약정(open interest)도 선물가격을 움직이게 하는 중요한 변수로 간주되고 있다. 따라서 선물가격, 거래량 및 미결제약정 간에는 서로 밀접한 관계가 있음을 추론해 볼 수 있다.
실증분석에 사용된 두 모형은 무엇인가? 본 연구의 실증분석은 크게 두 모형에 의해 이루어졌다. 첫 번째 VAR 모형을 이용하여 변수간에 예측력을 검정하기 위해 그랜즈 인과관계검정모형을, 만약 예측력을 지닌다면 얼마나 지속적으로 그 영향력이 존재하는지를 파악하기 위해 충격반응함수를, 마지막으로 변수의 반응정도를 보기 위해 분산분해기법을 도입하였다. 둘째는 보다 구체적으로 변수간의 정보이전효과를 보기 위해 정보를 수익률과 분산으로 나누어 분석하였으며, 또한 정보이전효과가 정(-)의 정보에 의한 것인지를 파악하기 위해 ARMA (1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 사용하였다.
VAR 모형은 분석모형의 비적합성 문제를 해소 할 수 있는 이유는 무엇인가? 먼저 VAR 모형은 추정하고자하는 경제변수의 구조적인 관계에 제약을 두고 있지 않기 때문에 분석모형의 비적합성(mis-specification) 문제를 해소 할 수 있다. 또한 VAR 모형은 분석모형에 포함되는 시계열에서 높은 자기상관(auto correlation)현상이 존재하는 경우 적합한 모형이다.
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