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문제 정의
- 그동안 국내외 많은 학계에서 국내와 해외의 주가지수와 개별종목을 대상으로 선도-지연효과와 상호연관성에 관한 연구를 수행하여 왔다. 본 논문에서는 우리나라 유가증권시장에 상장된 60개 개별선물 종목 중에서 통신서비스 업종인 한국통신과 SK 텔레콤을 대상으로 하여 선도-지연 효과인 가격발견 기능을 위주로 분석을 하고자 한다.
- 본 논문은 금융시장의 환경 속에서 통신서비스 업종의 대표종목인 KT와 SK 텔레콤 종목의 선도-지연효과를 통한 가격발견 기능을 확인하여 선물을 투자하는 투자자들에게 시사점을 제시하고자 한다.
- 본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT와 SK텔레콤의 현물수익률과 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일 까지 이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다.
- 본 연구는 통신서비스 업종을 대상으로 가격발견 기능인 선도-지연효과를 분석하고자 한다. 선물과 관련된 초기연구는 주로 상품을 대상으로 한 현물과 선물간의 상호연관성에 관한 연구였으며, 이후 주가지수 현물과 선물을 대상으로 한 거시적 연구로 확대되었고, 국내외 지수에 대한 연구, 업종이나 개별종목에 대한 미시적 연구로 확대되고 있다.
- 본 연구의 목적은 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤의 현물과 선물에 대한 선도-지연효과를 분석을 통하여 가격발견 기능을 분석하는데 있다. 분석을 위하여 다음과 같은 가설을 각각 설정한다.
- 우리나라의 개별주식 선물시장은 지수선물인 KOPI 200 선물시장의 발전과 더불어 지속적인 발전을 가져오고 있다. 이러한 개별주식 선물시장이 발전된 이유는 유가증권시장에서 다양한 투자자들이 공매도가 제한된 현물주식의 가격하락추세에 대응하고 KOSPI 200지수 선물거래로는 부족한 가격 변동성을 보완하기 위한 기회를 갖기 위해서였다. 개별주식 선물은 2008년 5월 6일에 본 논문에서 다루고 있는 KT, SK텔레콤과 삼성전자를 포함한 15개 종목이 상장되었고, 이듬해인 2009년 12월 14일에 기아차를 포함한 10개 종목이 추가로 상장되었다.
제안 방법
- 그랜저 인과관계분석과 충격반응함수 분석을 통하여 예측력과 변화여부를 추정한 후 KT와 SK텔레콤 현물수익률의 예측잔차에 대한 KT와 SK텔레콤 선물수익률의 상대적인 설명력을 분석하기 위하기 분산분해 분석을 다음과 같이 실시하였다. 표 9에 보는 바와 같이 KT현물수익률의 변화 중 약 9.
- 한편 주가지수와 관련된 연구로서 김성우, 문규현(2008)은 미국 S&P500 지수선물 수익률 및 변동성과 중국의 상하이종합주가지수 수익률 및 변동성간의 상호연관성에 관한 실증분석을 수행하였는데, 분석결과 S&P500지수와 상하이 종합주가지수 간에는 대칭적인 정보이전효과가 나타났는데, 구조변화 이후기간 동안에 더 강하게 존재하는 것으로 분석하였다. 또한 비대칭적인 정보이전 효과 분석결과 구조변화 기간 이후 중국의 증시는 미국증시의 호재보다는 악재에 더 민감하게 반응하는 비대칭적 정보이전효과가 있는지 분석하였다. 그러나 중국 증시의 미국증시에 대한 비대칭적인 영향력은 존재하지 않는 것으로 분석하였다.
- Fung and Tse(2008)는 홍콩거래소의 개별주식 선물자료를 이용하여 개별주식 선물시장의 도입에 대한 유용성을 분석하였으며, 분석 결과 현물가격변화의 약 1/3은 선물가격의 움직임에 영향을 받는 것으로 제시하였다. 본 연구는 이러한 연구들의 연장선에서 통신서비스 업종의 대표적인 KT (한국통신)과 SK텔레콤 개별종목을 가지고 현물과 선물의 선도-지연관계를 VAR 모형을 분석하였다.
- 위의 가설들을 검정하기 위해서 본 연구에서는 다음과 같이 VAR 모델을 이용하여 KT현물수익률과 KT선물수익률, SK텔레콤 현물수익률과 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하여 현물과 선물간 정보이전에 대한 효율성을 추정하였다. 본 연구에서는 다음과 같이 KT와 SK텔레콤의 현물 및 선물수익률에 관한 모델을 마련하였으며, 이들 모델을 기반으로 그랜저 인과관계 검정, 충격반응함수 및 분산분해를 각각 실시하였다.
- 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤의 현물수익률과 선물수익률에 대한 상호간에 가격발견이라는 예측력을 보이는지에 대한 추론을 위하여 그랜저 인과 관계 분석을 통하여 분석을 하였으며, 실증분석은 다음의 모델을 사용하였다. 분석 모델을 통하여 KT와 SK텔레콤 선물수익률이 KT와 SK텔레콤 현물수익률을 선도하는지를 분석하였다.
- 위의 가설들을 검정하기 위해서 본 연구에서는 다음과 같이 VAR 모델을 이용하여 KT현물수익률과 KT선물수익률, SK텔레콤 현물수익률과 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하여 현물과 선물간 정보이전에 대한 효율성을 추정하였다. 본 연구에서는 다음과 같이 KT와 SK텔레콤의 현물 및 선물수익률에 관한 모델을 마련하였으며, 이들 모델을 기반으로 그랜저 인과관계 검정, 충격반응함수 및 분산분해를 각각 실시하였다.
- 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤의 현물수익률과 선물수익률에 대한 상호간에 가격발견이라는 예측력을 보이는지에 대한 추론을 위하여 그랜저 인과 관계 분석을 통하여 분석을 하였으며, 실증분석은 다음의 모델을 사용하였다. 분석 모델을 통하여 KT와 SK텔레콤 선물수익률이 KT와 SK텔레콤 현물수익률을 선도하는지를 분석하였다.
- 표 5는 KT와 SK텔레콤의 현물과 선물에 대한 시계열의 안정성여부를 검정하기 위하여 ADF와 PP 검정법을 도입하였다. 분석결과 기울기와 기울기 및 추세선을 동시에 고려한 지수에서 “단위근(unit root)이 존재한다.
- 표 7은 KT와 SK텔레콤 현물수익률과 선물수익률을 사용하여 VAR(p)모형을 추정한 결과를 보여주는 것으로 상수항의 포함여부와 시차(= 1, …, 5)를 기준으로 VAR(P)의 p값을 추정한 결과 KT현물과 선물, SK텔레콤 현물과 선물 간에는 상수항을 포함한 시차 2에서 가장 낮은 값을 보이는 것으로 나타나 본 연구에서는 시차(p) 2를 사용하여 실증분석하였다.
대상 데이터
- 이러한 개별주식 선물시장이 발전된 이유는 유가증권시장에서 다양한 투자자들이 공매도가 제한된 현물주식의 가격하락추세에 대응하고 KOSPI 200지수 선물거래로는 부족한 가격 변동성을 보완하기 위한 기회를 갖기 위해서였다. 개별주식 선물은 2008년 5월 6일에 본 논문에서 다루고 있는 KT, SK텔레콤과 삼성전자를 포함한 15개 종목이 상장되었고, 이듬해인 2009년 12월 14일에 기아차를 포함한 10개 종목이 추가로 상장되었다. 또한 2014년 9월 15일에 35개 종목이 추가로 상장되어 2014년 12월 31일 현재에는 60개 종목이 상장되어 거래되고 있다.
- 본 연구에서 사용한 통계분석 자료는 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 한국거래소에서 발표한 KT와 SK텔레콤의 현물가격과 최근월물 일일 종가 선물가격을 기초로 개별 자료를 로그차분한 로그수익률을 데이터로 사용하였다. 실증분석에 앞서본 연구에서 사용한 표본의 특성, 정규성과 시계열의 안정성을 검증하기 위하여 기초통계량 분석, 교차상관분석, 단위근 검정 및 공적분 검정을 수행하였으며, 통계분석을 위한 두 종목의 현물과 선물수익률은 다음과 같은 공식으로 계산하였다.
- 주) 한국거래소(KRX)의 자료를 기초로 작성하였으며, 계약금액은 백만 원 기준임.
데이터처리
- ADF 검정법과 PP 검정법에 의한 단위근 검정을 통한 시계열의 안정성을 좀 더 확대하기 위하여 장기적인 시계열간에 선형관계를 Johansen 검정법에 의한 공적분(cointegration) 검정을 실시하여 그 결과를 표 6에 제시하였다. 표 6에 제시되어 있는 것처럼 “변수 간에 공적분관계가 있다.
- 본 논문의 실증분석을 위한 통계도구로는 E-Views 6을 이용하였으며, 분석방법은 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다.
- 본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT와 SK텔레콤의 현물수익률과 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일 까지 이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다.
- 본 연구에서 사용한 통계분석 자료는 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지 한국거래소에서 발표한 KT와 SK텔레콤의 현물가격과 최근월물 일일 종가 선물가격을 기초로 개별 자료를 로그차분한 로그수익률을 데이터로 사용하였다. 실증분석에 앞서본 연구에서 사용한 표본의 특성, 정규성과 시계열의 안정성을 검증하기 위하여 기초통계량 분석, 교차상관분석, 단위근 검정 및 공적분 검정을 수행하였으며, 통계분석을 위한 두 종목의 현물과 선물수익률은 다음과 같은 공식으로 계산하였다.
이론/모형
- 한편 b12, b21, ⋯ b1p, b2p가 통계적으로 유의한 수준에서 기각이 되면 양시장간에 정보에 대한 예측력을 지니고 있음을 의미한다. VAR 모형의 추정 시 상수항의 포함여부와 어느 정도 시차변수를 설명변수로 포함시킬지를 결정하기 위하여 일반적으로 사용하고 있는 정보기준인 BIC(Bayesian Information Criterion)을 사용하였다.
성능/효과
- ”라는 귀무가설을 기각하여 분석대상 KT현물과 선물, SK텔레콤 현물과 선물 사이에는 공적분이 존재하지 않는 것으로 나타났다.
- 1 ∼ 2014. 12.31 기간 동안 개인의 선물투자 비중은 51.44%, 외국인의 선물투자 비중은 26.95%를 나타내었으며, SK텔레콤의 경우 개인의 선물투자 비중은 55.22%, 외국인의 선물 투자 비중은 26.2%를 나타내는 등 투기적 거래비중이 높다는 것으로 예측할 수 있다. 그러나 연기금들은 KT와 SK텔레콤 선물투자 비중이 두 종목 모두 0.
- 56으로 나타나 5% 유의수준에서 기각이 되어 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 F통계량 값이 유의수준이 기각이 되지 않아 각각의 현물수익률은 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다
- 56으로 나타나 5% 유의수준에서 기각이 되어 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 F통계량 값이 유의수준이 기각이 되지 않아 각각의 현물수익률은 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다.
- 둘째, 충격반응분석(Impulse Response Function)결과 KT선물수익률은 KT현물수익률에 즉각적으로 영향을 미쳤으며 시차 2부터는 음(-)의 영향을 미치다 시차 4에서 사라지는 것으로 나타났다. 그러나 KT현물수익률은 KT선물수익률에 대하여는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 78로 나타나 1% 유의수준에서 기각이 되어 KT선물수익률은 KT현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 또한 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는 (does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 2.56으로 나타나 5% 유의수준에서 기각이 되어 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 F통계량 값이 유의수준이 기각이 되지 않아 각각의 현물수익률은 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다
- 그러나 KT현물수익률은 KT선물수익률에 대하여는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 SK텔레콤 선물 수익률은 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미쳤으며 시차 2부터는 음(-)의 영향을 미치다 시차 4에서 사라지는 것으로 나타났다. 그러나 SK 텔레콤 현물수익률은 SK텔레콤 선물수익률에 대하여는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
- 78로 나타나 1% 유의수준에서 기각이 되어 KT선물수익률은 KT현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 또한 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는 (does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 2.56으로 나타나 5% 유의수준에서 기각이 되어 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 F통계량 값이 유의수준이 기각이 되지 않아 각각의 현물수익률은 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다
- 16%(5차)가 KT선물수익률의 변화에 의한 것임을 알 수 있었다. 또한 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중 약 9.18%(1차), 9.40%(5차)가 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의한 것임을 알 수 있었다. 이와 같은 분산분해 결과를 요약해 보면, KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다.
- 김찬웅, 문규현(2001)도 KOSPI200 선물시장, KOSPI200 옵션시장 및 KOSPI200 주가지수간의 선도-지연관계를 분석하였는데, 분석결과 선물시장은 현물시장을 25분간 선도하였으며, 현물시장도 선물시장을 10분 정도 선도하는 것으로 분석하였다. 또한 옵션시장도 현물시장을 약 20분간 선도하며, 약하지만 현물시장도 옵션시장을 5분～10분 정도 선도한다는 것으로 분석하였다. 변종국(2000)도 KOSPI200 현물과 KOSPI200 주가지수 선물간의 선 · 후행성을 실증적으로 분석하였는데, 분석결과 한국의 시장에서는 현물과 선물시장 상호간에 인과관계가 존재하지만 현물시장이 선물시장을 예측하는 정도는 매우 미비함을 발견하였다.
- 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition)결과 KT현물수익률의 변화 중 약 9.70%(1차), 10.16%(5차)가 KT선물수익률의 변화에 의한 것임을 알 수 있었다. 또한 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중 약 9.
- 변종국(2000)도 KOSPI200 현물과 KOSPI200 주가지수 선물간의 선 · 후행성을 실증적으로 분석하였는데, 분석결과 한국의 시장에서는 현물과 선물시장 상호간에 인과관계가 존재하지만 현물시장이 선물시장을 예측하는 정도는 매우 미비함을 발견하였다.
- 다음 표 2는 KT현물과 선물에 대한 기초통계량을 나타내었다. 분석기간 동안 KT현물주가는 200,195원을 나타내어 평균 0.0005% 상승하였으며, KT선물가격은 200,338원으로 평균 0.0005% 상승하였다. 한편 KT현물과 선물 모두 왜도와 첨도가 표준치를 벗어나 정규분포가 아닌 것으로 나타났으며, J-B검정에서도 정규분포가 아닌 것으로 나타났다.
- 다음 표 3은 SK텔레콤 현물과 선물에 대한 기초통계량을 나타내었다. 분석기간 동안 SK텔레콤 현물주가는 33,668원을 나타내어 평균 8.91% 하락하였으며, SK텔레콤 선물가격은 33,700원으로 평균 8.73% 하락하였다. 한편 SK텔레콤 현물과 선물 모두 왜도와 첨도가 표준치를 벗어나 정규분포가 아닌 것으로 나타났으며, J-B검정에서도 정규분포가 아닌 것으로 나타났다.
- 위와 같은 분석결과를 종합해보면 기존의 다양한 개별주식선물과 현물간의 선도-지연효과에서 나타난 것처럼 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤 선물 수익률도 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력을 지니는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 분석결과는 개별주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미 있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다.
- 40%(5차)가 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의한 것임을 알 수 있었다. 이와 같은 분산분해 결과를 요약해 보면, KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다.
- 40%(5차)가 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의한 것임을 알 수 있었다. 이와 같은 분산분해 결과를 요약해 보면, KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다.
- 첫째, 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test) 결과 KT선물수익률은 KT현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는(does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 4.78로 나타나 1% 유의수준에서 기각이 되어 KT선물수익률은 KT현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 또한 SK 텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는(does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 2.
- 표 4는 분석대상 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤의 상관관계를 확인하고자 교차상관관계를 분석하였는데, KT와 SK텔레콤 모두 상관관계수가 0.9498과 0.9427로 매우 높게 나타나 두 종목의 상호연관성 분석인 선도-지연 효과를 분석하는 매우 의미가 있을 것으로 판단된다.
- 위 모형을 가지고 분석한 그랜저 인과관계 분석결과가 다음 표 8에 나타나 있다. 표 8에 제시되어 있는 것처럼 KT선물수익률은 KT현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는(does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 4.78로 나타나 1% 유의수준에서 기각이 되어 KT선물수익률은 KT현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 또한 SK텔레콤 선물수익률은 SK텔레콤 현물수익률을 그랜저 인과하지 않는다는 (does not granger cause) 귀무가설에 대한 F통계량 값이 2.
- 0005% 상승하였다. 한편 KT현물과 선물 모두 왜도와 첨도가 표준치를 벗어나 정규분포가 아닌 것으로 나타났으며, J-B검정에서도 정규분포가 아닌 것으로 나타났다.
- 73% 하락하였다. 한편 SK텔레콤 현물과 선물 모두 왜도와 첨도가 표준치를 벗어나 정규분포가 아닌 것으로 나타났으며, J-B검정에서도 정규분포가 아닌 것으로 나타났다.
후속연구
- 위와 같은 분석결과를 종합해보면 기존의 다양한 개별주식선물과 현물간의 선도-지연효과에서 나타난 것처럼 통신서비스 업종인 KT와 SK텔레콤 선물 수익률도 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력을 지니는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 분석결과는 개별주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미 있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 즉 선물투자의 중요한 기능인 헤지기능을 통하여 현물투자에 대한 가격하락의 위험을 줄일 수 있다는 점에서 선물의 기능을 투자에 적극 활용하는 전략이 필요하다 하겠다.
- ”라는 귀무가설을 기각하여 분석대상 KT현물과 선물, SK텔레콤 현물과 선물 사이에는 공적분이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 향후 통계분석은 오차항을 고려하지 않은 VAR 모형 분석방법을 사용하도록 한다.
- 즉 선물투자의 중요한 기능인 헤지기능을 통하여 현물투자에 대한 가격하락의 위험을 줄일 수 있다는 점에서 선물의 기능을 투자에 적극 활용하는 전략이 필요하다 하겠다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소(KRX)와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데 있어서도 상당히 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 향후 다양한 업종별로 개별주식 종목에 대한 선도-지연효과에 분석과 더불어 구조 변화 전후를 비교한 연구로 확대될 것으로 기대된다.
- 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소(KRX)와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데 있어서도 상당히 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 향후 다양한 업종별로 개별주식 종목에 대한 선도-지연효과에 분석과 더불어 구조 변화 전후를 비교한 연구로 확대될 것으로 기대된다. 측면에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다.
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