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영어

We examine whether GARCH-type models that fit intradaily volatility in the KOSPI 200 index differ between expiration days of the KOSPI 200 futures or options contracts and other days. Using minute-by-minute data on the KOSPI 200 index, we form 6 hourly bands of 60-minute duration for each day. We then attempt to identify appropriate time-varying volatility models that fit each of the 60-minute intervals, spanning our sample period from July 1997 to July 2004. We find that EGARCH(1,1) model fits the intradaily volatility data best for both the expiration and the non-expiration days of index futures or options contracts. The second-best model turns out to be GARCH(1,1) model, followed by GARCH-M(1,1) model. In order to test the expiration-day effect, we explore the structure of time-varying volatility around the last hour of the expiration days. We find that the volatility structure for the last hour of the expiration days differs significantly from the volatility structure for the first hour after the expiration days. Specifically, the frequency of the fitness of EGARCH(1,1) model for expiration days increases significantly as compared to non-expiration days. This evidence is consistent with the prediction based on the expiration-day effect, because asymmetric index returns are expected to occur toward the end of the expiration days as large-scale trades simultaneously arrive at the cash market when arbitrageurs try to unwind their positions in KOSPI 200 futures and options. However, we do not observe any significant structural changes in intradaily volatility during the first hour of trading after the expiration days. Our results will be useful in estimating intradaily time-varying volatility on the expiration days as well as the non-expiration days.

한국어

본 연구는 KOSPI 200 선물 및 옵션의 만기일에 현물 주식시장 수익률의 일중 변동성 구조가 만기가 아닌 날의 변동성 구조와 유의한 차이를 나타내는지를 GARCH류의 변동성 시계열 구조분석을 통하여 분석하였다. KOSPI 200의 1분 자료를 이용하여 60분 간격으로 시간대를 형성하여 하루를 6시간대로 나누어 분석한 결과, 만기일과 만기일이 아닌 날 모두 EGARCH(1,1) 모형이 가장 적합한 변동성 모형으로 드러났다. 그 다음으로는 GARCH(1,1)과 GARCH-M(1,1)이 변동성을 설명하는 적합한 모형으로 나타났다. 만기일 효과를 분석하기 위하여 만기일 마지막 시간대와 만기 다음날 첫 번째 시간대의 변동성 구조를 살펴본 결과, 만기일 마지막 시간대의 변동성 시계열 구조 중 EGARCH(1,1) 모형의 적합성이 여타의 날들에 비하여 통계적으로 유의한 수준으로 증가한다는 것을 관찰할 수 있었다. 이는 만기일에 대규모 차익거래의 청산에 따른 수익률의 비대칭성으로 인해 예측되는 변동성의 구조변화와 일치하는 결과이다. 만기 다음날 첫 번째 시간대의 변동성 시계열 구조에서는 다른 날에 비해 GARCH-M 모형이 상대적으로 높은 빈도로 등장하는 것을 관찰할 수 있었지만, 만기가 아닌 날의 빈도와 통계적으로 유의한 차이를 보이지는 않았다. 동시만기일 뿐만 아니라, 옵션만의 만기일에 공히 나타나는 만기일 마지막 시간대에서의 EGARCH 모형의 빈번한 등장은 향후 만기일 효과를 직접적으로 검증하는 데에 유용한 분석의 틀을 제공한다.