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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
경성대학교 산업개발연구소 산업혁신연구 산업혁신연구 제26권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
77 - 97 (21page)

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본 연구는 전통적 회귀분석 모형을 기반으로 하여 KOSPI200 지수선물을 사용해 개별주식에 대한 동적헤징을 실시할 때 모형 교체 없이 효율성을 안정적으로 높일 수 있는지에 대해 알아본다. 전통적 회귀분석 모형에서 벗어나 새로운 모형으로 베타계수를 계산하고자 했던 기존의 연구들과는 달리, 본 연구에서는 단순이동평균법의 윈도우 개념에 착안하여 전통적 회귀분석 모형을 그대로 사용하면서 베타계수의 윈도우 크기만을 조정하는 방식을 취함으로써 Model Risk를 최소화하고자 하였다. 그 결과 헤징에 사용할 베타계수를 계산하는 과정에서 윈도우 크기 조정을 거침으로써 후행성과 잔차의 영향 중 어떤 장애요소를 감소시킬지 추가적으로 선택할 수 있게 되었다. 분석 단계에서는 상관성‐반응크기 모형을 사용하여 가상의 KOSPI 주식을 생성한 후 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 베타계수의 윈도우 크기에 따른 헤징효율을 분석하였으며, 그 결과 헤징기간 중 베타계수의 움직임이 나타내는 추세의 크기에 따라 최적의 효율성을 나타내는 윈도우 크기가 변화하는 모습을 보였다. 이를 통해 헤징시 단순히 베타계수만을 고려하는 것보다 상관계수를 통해 베타계수의 변동성을 예측하면서 헤지비율을 설정할 때 훨씬 더 효율적인 헤징성과를 거둘 수 있다는 점 역시 알 수 있었다.
#베타계수 #상관계수 #동적헤징 #KOSPI200 지수선물 #최적헤지비율 #Beta coefficient #Correlation coefficient #Dynamic hedging #KOSPI200 Index futures #Optimal Hedge Ratio

목차

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Anson, M. / 2008 / The Beta Continuum: From Classic Beta to Bulk Beta / Journal of Portfolio Management 34 (2) : 53 ~ 64 google schola Blume, M. E. / 1971 / On the Assessment of Risk / Journal of Finance 26 (1) : 1 ~ 10 google schola Bogue, M. C. / 1973 / The Estimation and Behavior of Systemic Risk / 박사 / Stanford University google schola Box, G. E. P. / 1970 / Time Series Analysis: Forecasting and Control / Holden day google schola Campbell, J. Y. / 2004 / Bad Beta, Good Beta / American Economic Review 94 : 1249 ~ 1275 google schola

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