헤지(헷징, 헷지)의 정의, 발전과정, 헤지(헷징, 헷지)의 산정, 기대수익극대화 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 포트폴리오(최소분산) 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 위험과 수익 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 채권선물시장 분석

소개글

헤지(헷징, 헷지)의 정의, 발전과정, 헤지(헷징, 헷지)의 산정, 기대수익극대화 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 포트폴리오(최소분산) 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 위험과 수익 모형, 헤지(헷징, 헷지)의 채권선물시장 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 헤지(헷징, 헷지)의 정의

Ⅲ. 헤지(헷징, 헷지)의 발전과정

Ⅳ. 헤지(헷징, 헷지)의 산정

Ⅴ. 헤지(헷징, 헷지)의 기대수익극대화 모형

Ⅵ. 헤지(헷징, 헷지)의 포트폴리오(최소분산) 모형

Ⅶ. 헤지(헷징, 헷지)의 위험과 수익 모형

Ⅷ. 헤지(헷징, 헷지)의 채권선물시장

Ⅸ. 결론

참고문헌

본문내용

지수자료를 이용, 최소분산모형, 벡터오차수정(VEC)모형, 이변량 GARCH(1,1)모형, 이변량 EGARCH(1,1)모형을 설정한 후 헤지성과를 헤지모형별로 분석하였다. 시세열자료는 1분단위로 표본 추출된 KOSPI 200 선물과 현물가격의 일중데이터와 일별, 주별, 월별데이터를 분석에 사용하였다. 연구결과 최소분산모형이 KOSPI 200 선물과 현물가격간의 공적분관계를 고려한 VEC모형에 비해 헤지성과에서 차이가 없으며, 헤지비율이 시간에 따라 변화하는 이변량 GARCH모형 및 변동성에 대한 비대칭적 정보효과까지 고려한 이변량 EGARCH모형에 비해서도 헤지성과가 뒤지지 않는 것으로 나타났다.
외국의 경우 1975년 미국에서 금리선물이 도입된 이후 헤지에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 특히 Ederington (1979)이 포트폴리오 이론을 이용 최소분산헤지를 도출하면서 회귀분석모형을 이용한 헤지비율 추정에 관한 연구들이 등장했는데 일반적으로 T-bond의 경우 약 79% 의 헤지효과가 있고 T-note의 경우 헤지효과는 이보다 더 적은 것으로 발견되었다.
이후 회귀분석모형을 보완하여 헤지비율을 추정하는 연구들이 다양하게 발표되었는데 이들의 연구를 살펴보면 다음과 같다.
먼저 선물과 현물이 만기일이 다가옴에 따라 서로 수렴하는 점을 고려한 연구들로는 Castelino (1990), Herbst, Kare , and Marshall (1993), Leistikow (1993), and Viswanath (1993)등이 있는데 이들 연구에서 나타난 헤지효과는 전통적 회귀분석모형과 별 차이가 없는 것으로 나타났다.
Ghosh (1993)는 현, 선물간에 공적분 관계가 존재할 때 전통적인 OLS 모형으로 추정한 헤지비율은 과소추정되므로 이런 경우 ECM을 이용한 헤지비율의 추정이 OLS 회귀분석모형보다 예측력과 설명력에 있어 우월하다는 실증결과를 제시하고 있다. 그러나 Ghosh and Clayton (1996)의 연구결과는 ECM모형이 회귀분석모형과 비슷한 결과를 보임을 나타내고 있다.
한편 Howard-D\'Antonio(1984)나 Cecchetti, Cumby and Figlewski (1988)는 위험과 수익률의 관계를 고려하여 헤지비율을 추정하였는데 이런 연구는 수익률자료의 안정성 여부에 따라 그 결과가 민감하게 변할 수 있다는 비판을 받고 있다. 그 밖에 Cecchetti, Cumby and Figlewski (1988) 와 Kroner and Sultan (1993) 등은 시간 가변성 ARCH모형등을 이용하여 헤지비율을 추정하였는데 그 유용성에 대해서는 통일된 견해가 아직 없다. Kroner (1993)는 이런 모형들의 결과가 매우 불안정하다고 비판하였고 Myers (1991)는 ARCH모형이 회귀모형보다 더 나은 증거를 발견할 수 없다고 보고하고 있다. 그러나 Crain-Lee(1997)는 시간가변성(time-varying) 헤지비율을 사용하는 GARCH모형이나 EGARCH모형에 의할 경우가 헤지비율을 일정하게 유지하는 최소분산모형에 의할 경우보다 헤지성과가 높은 것으로 보고하고 있다.
마지막으로 Falkenstein and Hanweck (1996)는 수익률 곡선의 두시점이상에서 나타나는 정보를 이용한 가중 회귀모형을 개발했으나 이러한 방법이 전통적인 회귀모형보다 우월하다는 결과를 제시하지는 않았다.
Ⅸ. 결론
국내금융시장은 국제화, 개방화 시대를 맞아 대단히 불안정적이고, 시장외부요인에 대해 민감한 반응을 보이고 있다. 또한 최근의 환율상승에 따라 외채규모가 큰 국내경제는 불어나는 환차손으로 인한 경영압박에 시달리고 있다. 금융시장의 불안정 및 경제환경의 불리한 여건으로 인한 금융리스크가 증가함에 따라 이러한 리스크를 줄이기 위한 다각적인 노력이 요구된다고 하겠다. 리스크 헤지의 대표적인 예가 선물시장을 통해 이루어지는데 최근의 추세에 따라 여기에 대한 관심이 더욱 절실히 요구된다고 하겠다.
위험감소라는 헤저의 목적을 효과적으로 달성하기 위해서는 현물 한 단위당 선물포지션을 몇 단위 취해야 할 것인지 결정해야 하는데 이것이 바로 헤지비율의 결정문제이다. 헤지비율의 가장 단순한 형태는 현물포지션과 정확히 같은 금액의 선물포지션을 현물과 반대방향으로 취하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 현물포지션과 선물포지션의 만기일이 서로 다르다는 측면에서 바람직하지 않다. 이에 대한 대안으로 크게 두 가지 접근방법으로 헤지비율을 추정하려 하는 연구들이 있었다. 먼저 헤지비율이 일정하다고 보는 전통적 접근법이다.
하지만, 이러한 전통적 기법들은 헤지비율이 시간에 따라 일정하다고 보고 있기 때문에 선물가격과 현물가격의 결합분포가 시간에 따라 변화한다면 과거의 자료를 이용한 회귀분석은 현재의 최소분산 헤지비율을 올바르게 추정할 수 없다는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 헤지비율이 시간에 따라 변한다는 시간가변적 헤지비율을 모형화하려는 움직임이 시작되었다. 시간가변적 헤지란 각 시점별로 발생하는 정보가 다르기 때문에 헤지비율은 이러한 정보의 변화를 반영하여 시점에 따라 변화되어야 할 필요가 있다는 관점이다. 시간가변적 헤지비율을 추정하는 데 대표적으로 쓰인 모형은 GARCH 모형으로 이 연구들에 따르면, GARCH를 이용한 헤지비율이 기존의 헤지비율에 비해 in-sample performance는 우월하나, out-of-sample performance는 우월하다고 이야기할 수 없다고 하고 있다. [전상태(1993), 권택호(1994), 조대우와 권택호(1993)].
참고문헌
김성호(2009), 헤지펀드(Hedge Funds)의 규제에 관한 비교법적 고찰, 한국경영법률학회
김문기 외 1명(2007), 상장지수펀드(ETFs)의 헤지성과측정, 경북대학교
김동준(2009), 외환헤지 활동 결정요인에 관한 연구, 홍익대학교
서상호(2001), 외환선물거래의 헤지효과에 관한 실증적 연구, 부산대학교
윤진걸(2003), 헤지도구로서 옵션의 기능에 대한연구, 서강대학교
채지윤(2011), 주요선진국의 헤지펀드규제와 국내규제방향의 시사점, 대한경영교육학회

키워드

헤지,   헷징,   헷지,   기대수익극대화,   포트폴리오