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본 연구는 한국거래소에 상장된 돈육선물(lean hog futures)시장의 돈육현물시장 가격변동 위험관리 수단으로 유용성을 지니고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위하여 돈육 선물이 상장된 1998년 7월 21일부터 2010년 3월 22일까지 최근월물 돈육선물 선물과 현물시장자료를 사용하였다. 헤지모형으로는 정태적인 헤지모형인 최소분산헤지모형(minimum variance hedge model)과 동태적인 헤지모형인 시간변동 이변량 ECT(error correction term)-GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastictiy) 모형을 사용하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 돈육현물시장과 돈육선물시장의 수준변수사이에 장기적인 균형관계 즉, 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 최적 헤지비율 추정결과에 의하면 최소분산헤지모형의 헤지비율이 시간변동 이변량 ECT-GARCH(1,1)모형의 헤지비율보다 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 셋째, 헤지성과 분석결과, 내표본기간과 외표본기간 모두 최소분산헤지모형이 시간변동 ECT-GARCH(1,1)모형의 헤지성과보다 상대적으로 더 나은 것으로 나타났다. 넷째, 주별자료를 이용한 헤지성과분석결과에서도 최소분산헤지모형의 헤지성과가 시간변동 이변량 ECT-GARCH(1,1)모형보다 헤지성과가 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 실증분석결과는 최근 돈육시장 투자자들의 투자전략 및 리스크관리전략 수립에 다소나마 기여를 할 수 있을 것으로 보여 진다.
This paper studies the pertinent hedging ratios and hedge performance of lean hog futures market against the lean hog cash market. For this purpose, we make use of the traditional minimum variance hedge model of Ederington(1979) as well as a bivariate ECT-GARCH(1,1) model. The whole sample period is covered from July 1, 2008 to March 22, 2010. We use the daily data of lean hog cash and near-by futures markets. The major empirical results are as follows;First, we find that there are co-integration relationship between lean hog spot and futures markets. Second, we also find that the optimal hedge ratio of time varying ECT-GARCH(1,1) model is relatively less than that of minimum variance hedge model. Third, The hedge performance of minimum variance hedge model is relatively better than that of time varying ECT-GARCH(1,1) model both within-sample and out-of sample period. From these empirical results we infer that the lean hog futures might be a relevant derivative instrument to hedge the down side risk of lean hog cash market. However we think it is necessary for the Korea Stock Exchange and financial watch dog to develop any steps to increase the trading volume of lean hog futures market.
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Lean Hog Futures, Lean Hog Spot, Hedge Performance, Minimum Variance Hedge Model, Bivariate ECT-GARCH(1,1) Model
