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영어

In this study, bivariate mixed normal time varying GARCH models are proposed to capture the skewness and kurtosis detected in both conditional and unconditional return distributions. They are compared with different standard bivariate GARCH models in terms of both the percentage variance reduction of the out-of-sample hedged portfolio and the statistical significance test of the performance improvements using Hansen’s (2001) SPA statistics. The models are applied to estimate time varying hedge ratios for the Canadian dollar and UK pound. The out-of-sample evaluation is carried out by comparing the hedged portfolio variances from all models over one to 30 days horizons. The empirical results demonstrate that the standard time varying model significantly outperforms the other competing models at shorter horizons. However, as the hedge horizon is extended to longer than 5 days, it is clearly evident that mixed normal GARCH models are the best at the usual significance level of 5%.

한국어

이 연구에서 조건부와 무조건부 수익분포에서 발견되는 왜도와 첨도를 잡아내기 위해서 두 가지 종류의 시간 가변적인 이변량 혼합정규분포 GARCH 모형을 제시하고 있다. 이러한 모형들은 표본 외 헤지포트폴리오의 분산의 감소율과 Hansen (2001)의 SPA 검정 통계량을 이용하여 전통적인 이변량 GARCH 모형들과 비교분석하고 있다. 이 연구에서 고려하고 있는 모든 모형들은 시간가변적인 헤지비율을 추정하기 위해서 캐나다 달러와 UK 파운드에 적용하였다. 표본 외 헤지성과를 보기 위해서 1일부터 30일까지의 헤지기간에 대해서 추정모형의 헤지포트폴리오 분산을 비교하였다. 실증분석 결과는 비교적 단기의 헤지기간에 있어서는 전통적인 시간가변적인 모형이 다른 모형들에 비해서 통계적으로 우월한 것으로 나타났고, 헤지기간이 5일 이상으로 길어지면 시간가변적인 혼합 정규분포 모형이 5%의 유의수준에서 다른 모형들에 비해서 통계적으로 우월한 것으로 나타났다.