국민연금기금의 독일 주식투자시 DAX 주가지수선물을 이용한 위험관리에 관한 실증적 연구

An Empirical Study on the Direct Hedge of DAX Futures in National Pension Fund of Investing DAX to Risk Management

본 연구는 국민연금기금의 독일 투자에 대한 실증연구로 회귀분석모형인 최소분산모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 2009년 1월 28일부터 2011년 1월 28일까지 DAX주가지수선믈을 이용한 독일 DAX 투자 주식포트폴리오 위험관리로 직접헤지시 필요한 헤지비율을 추정하고, 각 모형들의 헤지성과를 비교, 분석하였다. 실증분석 결과 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형 및 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 외표본(out-of-sample)과 내표본((in-sample)방식에 의한 헤지비율과 헤지성에 차이는 없으나 최소분산헤지모형이 벡터오차수정모형과 이변량 GARCH(1,1)모형에 비하여 헤지비율이 더 크고 헤지성과가 양호한 것으로 나타났다. 이상의 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 현실적으로 헤저나 펀드매니저들이 독일의 DAX와 DAX주가지수 선물을 이용하여 불리한 가격변동으로 인한 포트폴리오의 시장위험을 제거시키기 위해서 통계적인 자료의 문제점을 해결하기 위하여 VECM 및 이분산 GARCH(1,1)모형을 사용하는 것과 전통적 회귀분석모형전통적인 회귀분석모형을 사용하는 것을 비교해 보면 오히려 전통적 회귀분석모형전통적인 회귀분석모형이 성과가 양호하여 전통적 회귀분석모형전통적인 회귀분석모형을 사용해도 무리가 없는 것으로 나타났다.

This study investigates direct hedging performance of DAX futures with respect to DAX portfolios using VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily hedging performance is evaluated. The sample period covers from January 28, 2009 to January 28, 2011. We found the following results. Firstly, unit roots are found in DAX futures and DAX index. There exists at least one cointegrating relationship among them. Secondly, we can not find statistical differences among hedge ratios estimated from VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Thirdly, there are significant differences in hedging performance among various models. Finally, overall hedging performance and hedge ratios estimated from VECM, Bivariate GARCH(1,1) DAX futures is relatively poor.