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영어

Commodity futures can be used to reduce the risk of portfolios of stocks, in addition to hedge and speculative purposes, and can be a useful alternative, especially in times of financial market crises or sharp falls in the stock index. In this study, an empirical analysis was conducted on 10 international commodity futures (aluminium, zinc, gas oil, gold, silver, heating oil, lead, natural gas, nickel, crude oil) prices and KOSPI to investigate whether tail dependence exists between the international commodity futures market and the Korean stock market. In particular, wavelet decomposition was applied to determine differences in short, medium, and long-term trends, and an analysis was made to determine whether extreme movements were observed using the DCC Copula GARCH model. The results of the empirical analysis during the sampling period are as follows: First, the correlation coefficient of raw data without the application of the decomposition method was calculated from 0.04 to 0.24 and the linear dependence was low. However, for the decomposed data, it was found that the longer the time horizon (short term → medium term → long term) the correlation increased. Second, analyzing the dependency of tail between the two markets on the decomposed data showed a difference in the strength of dependencies. Gold and silver were tail dependent in the short, medium and long term, but the same phenomenon was observed for crude oil and nickel only in the medium and long term, and aluminium, heating oil and lead could only be identified at certain trends. These results mean that the movement between KOSPI and commodity futures has been strengthened in the extreme market turmoil of the global financial crisis, and may be useful in designing strategies to incorporate the commodity futures into the stock portfolio.

한국어

본 연구에서는 국제 상품선물 시장과 한국 주식시장 간의 꼬리 의존성(tail dependence) 성립여부를 파악하기 위해 10개의 국제 상품선물(알루미늄, 아연, 가스오일, 금, 은, 난방유, 납, 천연가스, 니켈, 원유) 가격과 KOSPI를 대상으로 실증분석을 시행하였다. 특히 단기·중기·장기 추세에 따른 차이를 파악하기 위해 wavelet 분해기법을 적용하였고, 최종적으로 DCC Copula GARCH 모형을 이용해 공통의 극한적 상황에서 나타날 수 있는 의존성을 글로벌 금 융위기 이전과 이후로 구분해 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 표본기간동안의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째 분해기법을 적용 하지 않은 원자료(raw data)의 상관계수를 추정했을 때 0.04부터 0.24까지로 계산되어, 선형 의존성은 대체로 낮은 것으로 나타났지만, 분해된 자료의 경우 시간범위(time horizon)가 길어 질수록(단기→중기→장기) 상관관계가 증가하는 것으로 확인되었다. 둘째 분해된 자료를 대상 으로 두 시장 간 꼬리 의존성 여부를 파악한 결과, 개별 상품선물에 따라 연관성 강도에 차이가 존재하였다. 금과 은의 경우 단기, 중기, 장기에서 꼬리 의존성이 모두 확인되었지만 원유는 단기와 중기, 니켈은 중기와 장기에서만 동일한 현상이 관찰되었고, 알루미늄, 난방유, 납은 특정 추세에서만 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 KOSPI와 국제 상품선물 간 공통의 움직임이 글로벌 금융위기라는 극도의 시장혼란 상황에서 강화되었음을 의미하며, 상품선 물을 주식 포트폴리오에 편입하기 위한 전략을 수립할 때 유용하게 활용될 수 있을 것이다.