Markov regime switching 모형을 이용한 헤징 성과분석

Abstract

본 논문은 KOSPI200 주가지수 선물시장을 대상으로 Markov Regime Switching모형을 이용하여 시간가변 최소분산헤지비율의 효율성을 실증 분석하였다. MRS모형을 이용하는 논리는 현물과 선물간의 동태적 관계가 시장상황의 변화(regime shifts)에 의해 특징지워질 수 있는데 근거한다. 헤지비율을 시장의 상태(state of market)에 의존하도록 함으로써 더 효율적인 헤지비율을 얻을 수 있고 결과적으로 GARCH, OLS회귀분석모형, 보유비용모형 등 다른 모형보다 헤지 효율성이 우수할 것으로 기대된다. KOSPI200 지수 선물시장을 이용한 표본내 기간(1996년 5월~ 2003년 9월)에 대한 실증분석에서 MRS모형을 이용한 시간 가변 최적 헤지비율은 여타 모형보다 분산감소이나 거래비용을 감안한 기대효용의 증가 측면에서 성과가 우수하였다. 그러나 표본외 기간(2003년 10월 ~ 2004년 9월)에서는 보유비용모형을 이용한 시간가변 헤지비율이 분산저감 측면에서 헤지성과가 우수하였고 거래비용을 감안한 기대효용 증가기준으로는 OLS모형을 이용한 불변 헤지비율의 헤징성과가 가장 우수하였다. 당초 기대와는 달리 표본외 구간에서 MRS모형의 헤징성과가 우수하지 못한 결과는 표본외 기간의 관찰되지 않은 시장상황의 불확실성과 함께 표본내 데이터를 이용한 MRS모형의 모수 추정치들이 표본외 기간 데이터를 정확히 설명하지 못한데 그 원인이 있는 것으로 보인다.