본 논문은 세계적 수준의 양적인 성장에도 불구하고 여러 가지 문제점을 갖고 있는 국내의 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 개선방향을 모색하고자 한다. 우리나라의 장내 파생상품시장에서는 외가격 또는 극외가격의 거래비중이 높고, 미결제약정 당 거래량이 많아 포지션을 짧게 보유하는 투기적 거래의 성향이 강한 것으로 보인다. 또한 외국에 비해 개인투자자의 파생상품시장 참여가 높은데 이로 인한 손실이 지속되고 있고 개인투자자들의 부가 기관 및 외국인투자자들에게 이전되고 있다. 이처럼 여러 문제점을 갖고 있는 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 정비방향을 모색하기 위해 투자자보호를 위한 행위규제 측면에서 향후 규제체계 개선방향에 대한 여러 가지 방안을 제안한다. 우선 투기성향의 거래를 완화하기 위해서는 현재 외가격 위주로 거래되고 있는 코스피200옵션시장을 등가격 위주의 시장으로 유도할 필요성이 있다. 이를 위해 등가격 거래에 대한 거래수수료 할인 또는 면제, 등가격 종목에 대한 시장조성자제도 도입 등을 고려할 수 있다. 개인투자자 보호를 위해서는 전문투자자와 개인투자자에 대한 차등 규제, 기본예탁금 관리 강화, 위험관리 교육 및 모의거래 기회 확대 등을 시행 가능한 방안으로 제안하고자 한다.
본 논문은 KOSPI 200 지수옵션 시장을 대상으로 각 월별 옵션 만기시 원월물에서 근월물로 바뀌는 옵션의 이월현상 효과를 분석하였다. KOSPI 200 지수옵션 시장은 외국의 제반 옵션 시장과는 달리 거래가 근월물에만 집중되고, 근월물에 대한 거래가 근월물의 만기일에도 매우 활발하게 이루어지는 특색을 갖고 있다. 따라서 원월물에서 근월물로 이전되는 과정에서 만기이월에 따라 옵션 가격이 영향을 받는다면, 이는 학술적으로는 옵션시장의 효율성에 대하여, 실무적으로는 옵션 거래전략에 대하여 함의를 갖는다고 말할 수 있다. 본 연구는 1999년부터 2001년까지의 KOSPI 200 지수옵션의 내재변동성을 활용하여 이루어줬으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 만기일을 포함한 주의 월요일부터 다음 월요일까지, 그리고 만기일 주간의 수요일에서 금요일까지 각 기간 동안의 콜옵션 가격은 전반적으로 하락하는 현상이 발생하였다. 둘째, 기간을 세분화하여 분석하였을 때, 콜옵션은 근월물의 만기일인 목요일에는 가격상승 현상이 나타났으나 해당옵션이 근월물이 된 금요일에는 더 큰 폭의 가격하락 현상이 나타났다. 반대로 풋 옵션은 목요일에는 가격하락 현상이, 금요일에는 가격상승 현상이 나타났다. 이러한 만기 이월현상은 처음으로 밝혀졌으며 그 방향성이 근월물의 만기일에는 옵션을 활용한 복제선물에의 매수포지션, 만기 익일에는 반대로 매도포지션으로 나타난 점은 KOSPI 200 지수 선물의 전반적인 저평가 현상에 대한 차익거래의 수단으로 투자자들이 옵션 시장을 활용한다는 개연성에 대한 증거가 된다. 이러한 결과는 옵션의 가격이 완전시장 가정 하에서 옵션의 가격에 영향을 미친다고 간주되는 변수들뿐만 아니라 옵션의 근월물 여부에도 영향 받고 있음을 의미하며, 이는 효율적 시장가설이나 완전시장 가설에 배치된다고 할 수 있다. 또한 위와 같은 결과를 바탕으로 투자전략을 수립할 때, 시장거래자중 콜옵션을 매수하려고 하는 투자자는 만기일 이후에, 반대로 콜옵션을 매도하려고 하는 투자자는 만기가 포함된 주 초반에 하는 것이 더 효과적임을 의미한다.
본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구는 대형 조선업계를 중심으로 한 효율성과 생산성을 분석하였다. 효율성 분석을 위해 DEA 기법과 생산성 분석을 위한 Malmquist 생산지수 분석방법을 이용하여 2004년부터 2009년 6년간의 효율성과 생산성의 변화를 살펴보았다. 분석한 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 효율성 분석결과, 우리나라 대형 조선업계에서 연구기간동안 가장 효율적인 기업은 현대미포로 나타났으며, 가장 비효율적인 기업은 현대중공업 그리고 최근 들어 한진중공업의 효율성이 갑자기 급락하고 있는 것을 알 수 있다. 둘째, 규모수익(RTS; Return to Scale)면에서 살펴보면, 규모수익체감(DRS)은 늘고 있고, 규모수익체증(IRS)은 줄어들고 있다. 각 DMU 들의 정책적 대안은 규모수익 체감(DRS)인 경우, 투자 축소를, 규모수익체증(IRS)인 경우는 투자확대를 요구한다. 특히, 현대중공업의 경우, 2004-2009년 전 기간을 통해 규모수익이 감소되고 있으며, 이는 기술효율성보다 규모의 비효율이 더 크다는 것은 규모를 축소해야함을 의미한다. 셋째, 초효율성은 현대삼호가 가장 높은 효율성(1.7859)을 보이고, 그 다음으로 현대미포(1.0077)가 높게 나타나고 있다. 초효율성 분석에 의하면, 2004년 76.74%에서 2009년 76.35%로 하락추세를 보이고 있다. 넷째, DEA/Window분석 결과에서도 전 기간동안 효율성은 약간 하락하였다. 그 중 현대미포가 가장 높은 효율성을 보였으며, 현대중공업이 가장 낮은 효율성을 보였다. 표준편차와 LDP에서는 현대중공업이 가장 안정적이었으며, 가장 불안정한 조선소는 현대삼호로 나타났다. 다섯째, Malmquist 생산지수를 통한 분석에서 생산성 또한 하향 추세를 보이고 있다. 이러한 생산성 하향은 기술효율성 하락(0.997)과 기술퇴보(0.989)가 원인이다. 전반적인 하락의 원인은 삼성과 한진의 생산성이 1이하 인 것 때문이다. 그러나 두 기업을 제외한 각 DMU별 생산성은 약간씩 상승을 보이고 있다. 이는 각 DMU별로 기술효율성 향상을 위한 노력 때문이다. 여섯째, 7개 대형조선소들의 경영효율성과 생산성을 함께 고려해 볼 때, 현대삼호의 경우 효율성의 상승률(0.6866에서 0.9707)과 생산성(1.047)이 가장 높게 나타났다. 이처럼 국내 대형조선소들의 효율성과 생산성은 각 기업별 노력이 중요하지만, 글로벌 금융위기로 인한 글로벌 조선산업의 환경악화, 중국의 조선산업에 대한 지원강화 등의 국내외 환경에 좌우된다 하겠다. 특히 대형조선소들은 해양구조물 등 고부가가치 영역의 차별화와 선종 전문화를 통해 경쟁력을 높이고자 노력하고 있다. 이러한 고부가가치 영역에 대한 차별화, 관련 혹은 비관련 다각화, 그리고 선종 전문화를 통한 경쟁력 제고 노력은 중장기적 관점에서 글로벌 포지션을 강화해 갈 수 있는 바람직한 전략이다. 이처럼 조선산업의 발전을 위해서는 해당기업들의 기업내부 효율성 제고를 위한 노력은 물론 국가차원의 정책적 지원과 배려가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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