earticle

영어

This study investigates hedging performance of KOSPI 200 futures with respect to corporate (retirement) pension stock fund by VECM, Bivariate GARCH (1, 1) and OLS regression models to risk management. Daily hedging performance is evaluated. The sample period covers from August 5, 2010 to December 30, 2010. We found the following results. Firstly, unit roots are found in KOSPI 200 futures and corporate (retirement) pension stock fund. 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 VECM, Bivariate GARCH (1, 1) KOSPI 200 futures is not significantly different.

한국어

이 연구는 기업(퇴직)연금 주식형 펀드의 주식 투자에 대한 위험관리의 실증연구로 회귀분석모형인 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1, 1) 모형을 이용하여 2010년 8월 5일부터 2010년 12월 30일까지 KOSPI 200 주가지수선물을 이용한 기업(퇴직)연금 주식형 펀드 주식포트폴리오 위험관리를 위한 헤지비율을 추정하고, 각 모형들의 헤지성과를 비교, 분석하였다. 실증분석 결과 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형 및 이변량 GARCH(1, 1) 모형의 외표본(out-of-sample)과 내표본((in-sample)방식에 의한 헤지비율과 헤지성에 차이가 없는 것으로 나타났다. 이상의 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 현실적으로 기업(퇴직)연금 주식형 펀드 펀드매니저들이 KOSPI200주가지수 선물을 이용하여 불리한 가격변동으로 인한 포트폴리오의 시장위험을 제거시키기 위해서 통계적인 자료의 문제점을 해결하기 위하여 VECM 및 이분산 GARCH(1, 1) 모형을 사용하는 것과 전통적 회귀분석모형전통적인 회귀분석모형을 사용하는 것을 비교해 보면 차이가 없는 것으로 나타나 전통적 회귀분석모형전통적인 회귀분석모형을 사용하여도 주식투자위험을 61% 이상 줄일 수 있는 것으로 나타났다