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국민연금의 기금규모는 기하급수적으로 증가하여 2006년 9월 30일 현재 운용규모가 176.3조에 달하고 세부운용은 금융부분이 175.6조(99.6%), 기타부분이 0.5조(0.3%), 복지부분이 0.3조(0.1%)로 구성되어 있다. 이중 해외투자는 17.2조 인데 채권이 16.2조 주식 1조이고 채권은 15.2조가 직접 투자이고 주식은 모두 간접투자이다. 지금 현재는 주식의 직접투자가 없지만 향후에 직접투자가 불가피하게 되어 국민연금 운용원칙에 맞도록 헤지가 불가피하게 된다. 국민연금 기금의 운용원칙은 수익성, 안정성, 공공성으로 국민경제에 최소의 영향을 미치면서 영운을 해야 되나 금융부분이 175.6조(99.6%)로 이미 한계에 달아 해외투자는 필연적일 수밖에 없다. 따라서 본 연구는 국민연금기금의 미국 주식투자시 주식포트폴리오의 위험관리를 위해 다양한 모형을 이용 S&P 500 주가지수선물을 이용한 적정헤지비율을 추정하고 성과를 비교분석하여 S&P 500 주가지수선물을 이용한 헤지비율 추정 헤지모형간의 차이가 있는지를 검증하였다. 헤지비율을 추정하기 위하여 1996년 5월 3일부터 2001년 1월 9일까지 일간자료 1430개와 주간자료 285개의 S&P 500의 1,596개 일별 데이터와 285개의 주별자료로 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형을 적용하였고 이 모형들에 의하여 추정되어진 헤지비율들을 비교분석하였다. 실증분석 결과, 내표본((in-sample)에 방식 의한 헤지성과 보다 외표본(out-of-sample) 방식에 의한 헤지성과가 좋게 나타났다. S&P 500 주식선물시장에서 가장 단순한 회귀분석모형이 시간 가변적 분산과, 현선물간 공적분 관계를 고려한 모형들보다 헤지 성과 면에서 비슷하거나 혹은 더 높게 나타나 미국 S&P 500 주식에 투자시 펀드메니저는 위험관리시 헤지비율 추정을 전통적인 최소분산헤지모형에 의해 해도 무방함을 의미한다.
The objective of the National Pension Fund is to provide pension benefits in contingency of old-age, or death of breadwinner with a view to contributing to the livelihood stabilization for the promotion of the welfare of the nation. The Minister of Health and Welfare shall manage and operate the Fund in the following ways according to the decisions of the National Pension Fund Operation Committee to maximize increase of profits for the purpose of securing the long-term finances of the National Pension, they may invest for the welfare of members and pensioners as long as it does not endanger the security of National Pension finances. The National Pension Fund should manage investment risk. So, this study investigates hedging performance of S&P 500 and S&P 500 futures with respect to S&P 500 portfolios using VECM, VAR, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily and Weekly hedging performance is evaluated. The sample period covers from May 3, 1996 to January 9, 2002. I found the following results. First, unit roots are found in S&P 500 futures and various spot prices. There exists at least one cointegrating relationship among them. Second, I can not find statistical differences among hedge ratios estimated from VECM, VAR, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Third, there are no significant differences in hedging performance among various models. Finally, overall in-sample hedging performance of S&P 500 futures is relatively poor.
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national pension fund, S&P 500 futures, VECM, VAR, bivariate GARCH(1,1), OLS
