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영어

This study investigates direct hedging performance of FTSE 100 futures with respect to FTSE portfolios in korean pension fund of investing FTSE to risk management using VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily hedging performance is evaluated. The sample period covers from March 30, 2010 to January 28, 2011. We found the following results. Firstly, unit roots are found in FTSE 100 futures and FTSE index. There exists at least one cointegrating relationship among them. Secondly, we can not find statistical differences among hedge ratios estimated from VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Thirdly, there are no significant differences in hedging performance among various models. Finally, overall hedging performance and hedge ratios estimated from OLS, VECM, and Bivariate GARCH(1,1) is relatively good.

한국어

이 연구는 한국 연기금의 영국 투자 FTSE 포트폴리오에 대한 직접헤지의 실증연구로 회귀분석모형인 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 헤지비율을 추정하였다. 이 연구에 사용된 자료는 2010년 3월 30일부터 2011년 1월 28일까지 FTSE 100 주가지수선물 자료와 영국 FTSE 투자 주식포트폴리오 자료로 직접헤지시 필요한 헤지비율을 추정하고, 각 모형들의 헤지성과를 비교, 분석하였다. 실증분석 결과 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형 및 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 추정한 헤지비율과 헤지성과에 차이는 것으로 나타났다. 최소분산헤지모형이 벡터오차수정모형과 이변량 GARCH(1,1)모형에 비하여 헤지비율과 헤지성과가 양호한 것으로 나타났다. 일반적으로 헤저나 펀드매니저들은 불리한 가격변동으로 인한 포트폴리오의 시장위험 제거를 위해 다양한 헤지방법을 적용하며, 점차 통계적으로 복잡한 모형을 활용해 왔다. 하지만, 실증분석 결과 통계적 문제점을 해결하기 위해 흔히 사용하는 VECM 또는 이분산 GARCH(1,1)모형에 비해 오히려 전통적인 회귀분석모형의 성과가 보다 양호함을 발견하였다. 이는 FTSE 및 FTSE 100 주가지수 선물에 대한 투자시, 헤지를 위해 전통적인 회귀분석모형을 사용해도 무리가 없음을 시사한다.