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역외선물환(NDF)시장을 이용한 동적 헤지비율 및 헤지성과 추정에 관한 실증연구

The Dynamic Hedge Ratio and Performance with Non-Deliverable Forwards Markets

홍정효|문규현
한국산업경영학회 (Korean Association Of Industrial Business Administrarion)|2005.11|경영연구 (Journal of Business Research)|제20권 제4호|pp. 39-65

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1)모형헤지성과Hedge PerformanceMinimum Variance Hedge Model이변량 GARCH(1최소분산모형Bivariate GARCH(1이변량 EGARCH(1Bivariate EGARCH(1역외선물환율원ㆍ달러현물Won-dollar Spot Exchange RateNDF(non-deliverable forwards)1) Hedge Model
주제분류경영학

초록

본 연구는 원ㆍ달러현물포지션보유에 따른 현물변동의 위험을 헤지하기 위하여 역외선물환을 이용한 적정헤지비율을 추정하는데 그 목적이 있다. 모형으로는 동적헤지모형인, 이변량 GARCH(1,1)모형 및 이변량 EGARCH(1,1)모형과 최소분산모형을 설정한 후, 2001년 1월 2일부터 2002년 12월 31일까지의 일별단위로 추출된 원ㆍ달러현물자료와 역외선물환의 1개월, 3개월, 1년물 데이터에 대한 헤지성과를 헤지모형별 및 기간별로 비교 분석하였다. 분석결과, 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 전통적 헤지모형인 최소분산헤지모형보다 헤지비율이 시간에 따라 변화하는 이변량 GARCH(1,1)모형과 변동성에 대한 비대칭적 정보효과까지 고려한 이변량 EGARCH(1,1)모형의 헤지성과가 더 나은 것으로 나타났다. 둘째, 환율변동에 따른 원ㆍ달러 현물포지션을 가격변동 위험을 헤지하기 위해서는 단기 역외선물환을 이용한 헤지성과가 더 나은 것으로 나타났다. 즉, 1개월물 역외선물환율을 이용한 헤지성과가 3개월 및 1년 역외선물환율을 이용한 헤지성과보다 상대적으로 나은 것으로 나타났다. 셋째, 동적헤지모형인 이변량 GARCH(1,1)모형과 이변량 EGARCH(1,1)모형의 헤지비율과 헤지성과는 내표본과 외표본에 걸쳐 비슷한 결과를 보였으나, 변동성의 비대칭성을 고려한 이변량 EGARCH(1,1)모형의 결과가 상대적으로 뛰어남을 보였다. 결론적으로 우리나라 환율시장에서 투자자들이 역외선물환을 이용하여 원ㆍ달러현물환율의 변동위험을 헤지하는 경우, 전통적인 최소분산헤지모형보다는 시간변동 최적헤지비율을 이용하는 것이 더 바람직한 헤지성과를 얻을 수 있으며, 장기보다는 1개월 이상 3개월 미만의 단기물을 이용하는 것이 더욱 효과적일 것으로 보인다.

Abstract

This study examines hedge strategies that use NDF(non-deriverable forwards) markets to hedge the price risk of the Won-dollar exchange rates. We employ the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) model, and bivariate EGARCH(1,1) 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 monthly, three-monthly, and yearly prices of the NDFs and cash. The important findings may be summarized as follows. First, the hedge performances of bivariate GARCH(1,1) model and bivariate EGARCH(1,1) model are better than those of the risk minimum variance model. Second, the hedge strategy with the short-term NDFs is more useful than the long-term NDFs, that is, the results of monthly NDFs are better than those of three-monthly and yearly NDFs. Third, even though there is no big difference between the dynamic hedge models, the hedge performance and effectiveness of bivariate EGARCH(1,1) model is relatively better than that of bivariate GARCH(1,1) model. This results imply that investors are encouraged to use the bivariate GARCH(1,1) model and bivariate EGARCH(1,1) model with the short-term NDFs.

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