• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.261-284
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• 1996

본 논문에서는 통화선물(일본 엔화와 독일 마르크화)에 대한 듀레이션 효과와 만기효과를 검증 하였다. 두 통화에 대한 1990-1994년까지의 현물과 선물의 주별자료를 가지고 분석한 결과 엔화와 마르크화의 통화선물계약에 대한 최소분산 헤지비율은 헤지기간(hedge duration)이 1주부터 5주까지 변함에 따라 증가하고 있으며 이러한 듀레이션효과는 계약만기가 가까워짐에 따라 헤지가 점점 제거되는 현상, 즉 만기효과에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다. 그리고 선형추세분석을 통해서 최소분산헤지비율이 베타헤지비율에 어떠한 추세로 접근하는 지를 알아보았다. 그 결과 듀레이션이 길어질수록 최소분산헤지비율이 증가하고, 계약만기에 가까워짐에 따라 최소분산헤지비율이 베타헤지비율, 1에 가까워지는 현상이 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.223-243
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• 1999

포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.1
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• pp.231-253
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• 2004

We examine hedge strategies that use Won-dollar futures to hedge the price risk of the Won-dollar exchange rate. We employ the naive hedge model, minimum variance hedge model and bivariate ECT-ARCH(1) model as hedge instruments, and analyze their hedge performances. The sample period covers from January 2, 2001 to December 31, 2002 with sub-samples such as daily, weekly, bi-weekly prices of the Won-dollar futures and cash. The important findings may be summarized as follows. First, there is no significant difference in hedge ratio between the risk minimum variance model and bivariate ECT-ARCH(1) model that controls for the cointegration relationship of the Won-dollar futures and cash. Second, hedge performance of the naive model and minimum variance model with constant hedge ratios is not far behind that of bivariate ECT-ARCH(1) model with time-varying hedge ratios. This results imply that investors are encouraged to use the minimum variance hedge model to hedge Won-dollar exchange rate with Won-dollar futures. Third, hedge performance and effectiveness of each model is also analyzed with respect to hedge period appear to be greater over long than over the short period. This evidence supports the hypothesis that futures prices would have more time to respond to the greater cash price changes over the longer holding period, leading to an improved hedge performance.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.231-252
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• 2002

2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.1
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• pp.23-41
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• 2001

본 연구에서는 여러 계량 모형을 이용하여 계산한 헤지 비율의 성과를 비교하였다. 특히 헤지 비율을 추정하기 위하여 분수 공적분 오차 수정 모형을 이용하였다. KOSPI200 현물과 선물 지수를 이용하여 검증한 결과 현물, 선물 지수는 1차 적분된 시계열이며 베이시스는 분수 적분된 시계열이었다. 따라서 현물과 선물 지수는 분수 공적분된 시계열이었다. 최소 분산 헤지 비율을 최적 헤지 비율로 하여 성과를 측정한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 헤지 성과는 GARCH 항이 있는 모형이 없는 모형에 비해 크게 나타나며 각 모형에서 고려하고 있는 정보 집합의 크기가 큰 순서인 FIEC, EC, VAR, OLS 순으로 헤지 성과는 크게 나타나고 있다. 그러나 OLS 방법에 의한 헤지에 의해서도 수익률 변동의 많은 부분이 사라져, 다른 모형들은 OLS 모형과 비교하여 추가적인 분산 감소 효과는 크지 않았다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.12 no.4
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• pp.93-117
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• 2013

We analyze the optimal hedge ratio and hedge effectiveness with different periodic times between spot and futures on EUA and CER based on EU-ETS. The Main finding are as follows. The first, hedging model which considers the time-varying variance is not more accurate than non-time-varying hedging models. The second, optimal hedge ratios are different even though hedge effectiveness is similar for the hedging purpose. The third, hedge effectiveness has uncertainty if hedge period is short. In case of EUA it needs to over 6 weeks and CER needs to over 7 weeks. The fourth, cross hedge with CER futures is not suitable for profit ratios.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.9 no.2
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• pp.15-21
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• 2014

The long memory properties of the hedge ratio for stock and futures have not been systematically investigated by the extant literature. To investigate hedge ratio' long memory, this paper employs a data set including KOSPI200 and S&P500. Coakley, Dollery, and Kellard(2008) employ a data set including a stock index and commodities foreign exchange, and suggested the S&P500 to be a fractionally integrated process. This paper firstly estimates hedge ratios with two dynamic models, BEKK(Bollerslev, Engle, Kroner, and Kraft) and diagonal-BEKK, and tests the long memory of hedge ratios with Geweke and Porter-Hudak(1983)(henceforth GPH) and Lo's modified rescaled adjusted range test by Lo(1991). In empirical results, two hedge ratios based on KOSPI200 and S&P500 show considerably significant long memory behaviours. Thus, such results show the hedge ratios to be stationary and strongly reject the random walk hypothesis on hedge ratios, which violates the efficient market hypothesis.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.5 no.1
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• pp.165-190
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• 1999

본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.1
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• pp.243-266
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• 2006

This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.143-162
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• 1995

평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.