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이용수
초록· 키워드
본 연구에서는 1997년 7월 7일부터 1998년 9월 10일까지의 기간을 다섯 개의 기간으로 세분하여 다양한 방법을 이용 변동성을 산출하고 이들 변동성추정치들이 실제 변동성을 추정하는 능력을 분석하는 한편, 이를 이용한 동태적 헤징의 성과를 분석하였다. 본 연구에서 사용한 변동성 추정 방법으로는 과거 91일 동안의 KOSPI200의 수익률 표준편차를 이용한 역사적 변동성, KOSPI200 옵션의 데이터를 이용하여 구한 가중평균내재변동성(WISD)및 등가격 옵션의 내재변동성(AMISD)이 사용되었다. 이 중 내재변동성은 뉴튼-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 이용하여 현재 시장의 옵션가격들로부터 역추정하여 산출한 것이다.먼저 각각의 변동성추정치들이 실제 변동성을 추정하는 능력에 대한 회귀분석결과, 등가격옵션으로부터 구한 내재변동성 추정치(AMISD)가 역사적 변동성(SDHIST)이나 가중평균내재변동성(WISD)보다 실제 변동성을 예측하는데 있어서 시간이 갈수록 우월한 결과를 나타내는 것으로 나타났다. 이는 시장이 정착되어 가면서 등가격옵션으로부터 추정한 내재변동성이 KOSPI200의 변동성 예측에 대한 시장의 기대를 가장 잘 반영함을 의미한다.한편, 이들 각각의 변동성추정치들을 이용 동태적 헤징을 실행한 결과, 다음과 같은 성과가 나타났다. 첫째, KOSPI200 지수가 분석기간 전기간에 걸쳐서 하락추세를 보이고 있는 상황하에서, 동태적 헤징전략은 효과적으로 보험전략을 수행하여 지수하락에 따른 손실을 대폭 줄일 수 있었다. 둘째, 등가격 옵션을 이용하여 추정한 내재변동성인 AMISD를 이용한 동태적 헤징의 성과가 역사적 변동성이나 가중평균내재변동성을 이용한 성과보다 우월하게 나타났다. 셋째, 복제오차를 고려한 재조정의 측면에서 매일 재조정하는 전략, 시장변동기준 3% 초과시 조정전략, 그리고 시장변동기준 5% 초과시 조정전략을 비교한 결과, 주가지수가 전반적으로 하락한 연구기간 동안 펀드가치면에서는 매일 재조정하는 전략이 가장 우월하였지만, 비용의 감소측면에서는 시장변동기준 5%초과시 마다 조정하는 전략이 유리하였음을 알 수 있었다.
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