KOSPI 200 선물시장과 현물시장의 상호관련성에 관한 실증연구

                                                             

                                                             한    동1)

                   김 태 석2)


목     차

 

Ⅰ. 서  론

   1. 문제의 제기 및 연구목적

   2. 연구의 방법과 구성

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. KOSPI 200 선물시장과 현물시장간의 상호관련성에 관한 실증분석

   1. 선물시장과 현물시장간의 선행(lead)-후행(lag) 관계

   2. 호재, 악재를 고려한 KOSPI 200 선물시장과 현물시장의 선행-후행 관계

Ⅳ. 결  론

참고문헌



Ⅰ. 서  론


1. 문제의 제기 및 연구목적

선물거래가 1848년 CBOT(Chicago Board of Trade)의 설립과 함께 본격적인 체제를 갖추면서 시작되었다. 선물거래(futures trading)는 장래의 일정시점에 수량, 규격, 품질 등의 표준화되어 있는 특정대상물을 계약 체결시에 정한 가격으로 인도, 인수할 것을 약속하는 계약으로 거래소에서 이루어지는 거래이다. 이러한 선물거래는 상품선물거래와 금융선물로 구분되어진다. 즉, 상품선물거래는 농‧축산물, 귀금속, 원유, 비철금속 등이 거래되며 금융선물거래는 외환(통화)금리, 주가지수를 거래대상으로 삼는다. 이런 선물가격 결정의 기본모형은 현물가격을 기준으로 상품 단위당 유지비용을 합하여 결정된다. 유지비용은 이자비용, 보험료, 보관료 등 상품보유에 따른 제비용이다. 이러한 선물가격 결정식은 금리선물, 주가지수선물, 통화선물에도 동일하게 적용되는데 유지비용이 각 선물마다 다르게 표시된다. 주가지수선물은 1982년도 미국 캔사스시티 상품거래소가 밸류라인지수(Value Line Index)를 대상으로 처음 거래를 시작하였으며 캐나다, 호주, 영국, 프랑스, 홍콩, 싱가폴 및 일본 등 20여개국에서 이미 도입되어 시행하고 있다. 이런 주가지수 선물은 현물주식시장의 여러 주식들의 주가를 가중 평균하여 산출한 이론적인 종합주가지수인 지수를 상품으로 선물거래대상으로 삼는 것을 말한다.

주가지수 선물의 특징은 첫째, 만기와 청산시에 현물주식의 인수 인도가 없는 것으로서 현금 결제가 일어난다는 것이다. 둘째, 주가지수선물의 1포인트는 항상 동일한 가격으로 거래된다. 즉, 지수(index)는 변화하지만 1포인트당 기준금액은 일정하다. 또한 주가지수 선물대상지수 산출시 유의사항으로는 첫째, 선물지수의 대상종목으로는 시장을 대표하는 대표성의 충족과 유동성의 확보라는 두가지 목적을 동시에 만족시켜야 한다. 둘째, 지수 대상 종목 선정시 대상지수 조작가능성을 염두에 두어야 한다. 만약에 30종목 이하의 개별주식으로 주가지수선물지수가 형성된다면 특정 투자자들에 의한 주가조작으로 인해 선물시장의 투기화가 염려되기 때문이다. 셋째, 정보전달이 용이하도록 대상지수 집계 발표가 쉬워야 한다. 한국증권거래소는 지수조작 가능성을 배제하고 시장을 대표하는 지수를 산출하기 위해서 누적 시가 총액 비중이 70% 수준인 200종목이 가장 적합하다는 결론하에 KOSPI(Korea Stock Price Index) 200 종목을 구성했다. 

KOSPI 200에 편입되는 종목은 종목 민감도와 거래량, 거래 회전율을 고려했으며 업종별 분포의 다양성 및 중‧소형주 포함도 염두에 둔 것이다. KOSPI 200의 편입대상종목은 매년 6월 정기심의에서 1년동안 종목별, 평균시가 총액 및 연간 거래량을 기준으로 선정한다. 그리고 상장폐지, 관리종목지정 합병 등의 사유발생시 운영위원회를 개최하여 종목 조정을 위한 특별 심의를 할 수 있다.  우리나라 증권시장에서도 선진국에서와 같이 현물보유에 따른 가격변동위험을 관리 투자할 수 있는 수단으로서, 실물이 없는 상품 “한국주가지수(KOSPI 200)선물” 거래가 1996년 5월 3일부터 시작되었다. 최근 기관투자가들의 현물주식보유 규모 증대에 따라 보유주식 가격변동에 따른 위험이 크게 노출되고 손실이 커짐에 따라 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 수단으로서, 새로운 금융기법인 주가지수 선물거래에 대한 관심이 증대되고 있다. 주가지수선물거래는 역사가 짧음에도 그 거래대금이 주식거래 대금을 능가하는 등 비약적인 성장을 이룩하였다.

이러한 성장배경에는 주식의 규모 확대 및 주가변동폭의 증대에 따른 투자위험의 증가, 기관투자가의 운용자산 증대, 이에 따른 프로그램 매매(program trading)의 규모확대 등을 들 수 있다. 그러나 더 큰 성장배경으로는 포트폴리오 분산투자(portfolio diversification)으로서도 제거할 수 없는 체계적 위험(systematic risk)을 주가지수선물을 이용함으로써 회피가능하게 된 점을 가장 큰 요인으로 들 수 있다. 또한 주가지수선물의 급속한 확산은 주가지수선물의 위험헷지기능, 현물시장과 선물시장 양시장의 유동성 확보, 현물시장의 과도한 변동을 방지하여 시장안정화에 기여하는 경제적 기능 등을 갖고 있다. 하지만 1987년 미국의 블랙먼데이 때의 주가폭락이나 1990년 초부터 시작된 일본주식시장의 침체 등에서와 같이 시장변동성의 심화로 오히려 주식시장 불안전성을 야기, 가속화시키는 역기능도 가지고 있다. 주가지수선물시장은 짧은기간동안 하루평균 65,000 계약을 달성할 만큼 양적인 면에서 비약적인 팽창을 이룩하였다. 1998년 9월 하루평균 147,000계약을 달성하고 있다. 특히, 주가지수 선물시장의 양적인 성장은 우리나라에서도 선물시장의 현물시장에 대한 영향과 선물시장의 역할에 대한 관심과 논란을 불러 일으키게끔 하였다. 주가지수 선물시장과 주식시장의 상호연관관계에 대해서는 미국시장을 대상으로 이미 많은 연구가 이루어졌다. 예를들면 Finnerty와 Park(1987)은 하루중 거래자료를 이용하여 MMI(Major Market Index) 선물시장이 현물시장을 선행한다고 보고하였다. Harris(1989)도 하루중 거래자료를 이용하여 S&P 500 지수 선물시장이 현물시장을 선행하며, 비동시적 거래(non-synchronous trading)가 선물가격과 현물가격의 차인 베이시스(basis)의 일부를 설명한다고 주장하였다. Stoll과 Whaley(1990)도 S&P 500 지수와 MMI에 대하여 선물시장이 현물시장을 약 5분정도 선행하며 현물시장 또한 선물시장에 대하여 미약하나마 예측력을 보유한다는 결과를 보고하였다. Chan(1992) 또한 S&P 500 지수와 MMI 시장을 분석하여 선물시장이 현물시장을 선행하는데, 비동시적 거래가 이러한 현상을 충분히 설명하지는 못한다고 주장하였다. 그는 선물시장의 현물시장에 대한 선행관계가 호재(good news)와 악재(bad news)하에서는 다르지 않으나 전반적인 시장 정보(market-wide information) 하에서와 기업 특유의 정보(firm-specific information)하에서는 다르다고 주장하였다. 위와 같은 기존의 연구들은 공통적으로 선물시장이 현물시장을 선행하고 있다고 보고하는 점에서는 일치한다. 이와는 대조적으로 Stephan과 Whaley(1990)는 현물시장이 콜옵션시장을 선행하고 있다고 주장한 바 있다.

본 연구는 선물시장과 현물시장의 상호관계에 대해서 미국시장에서 살펴본 바와 같이 한국시장도 이러한 상호 관계가 있는가를 분석하는데 목적이 있다. 또한 분석 결과는 투자자들에게 하나의 정보제공 역할을 하여 준다고 생각되며, 위험헷지 기능을 할 수 있으리라 생각되어 연구의 가치가 있다고 생각한다.


2. 연구의 방법과 구성

본 연구는 KOSPI 200 선물시장과 현물시장간의 상호관련성에 관한 것을 실증분석하기 위해 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 31일까지의 각 시장 지수 1분별 자료를 이용하여 10분 단위로 관찰하였다. KOSPI 200 선물시장과 현물시장간의 상호관계를 실증 분석하기 위하여 다음과 같은 방법을 사용했다. 첫째, 현물지수를 종속변수로, 선물지수를 독립변수로 하고 두 지수의 교차상관계수로부터 유의한 시차(lag)를 구하여 하나의 회귀식을 세웠다. 이 회귀식은 잔차항이 종속변수에 영향을 주는 것을 무시한 OLS(ordinary least squares) 방법으로 계수 추정치를 얻었다. 계수 추정치의 값이 음의 시차에서 통계적으로 유의하면 현물시장이 선물시장에 비해 후행함을 의미하고, 즉 선물시장이 현물시장에 선행함을 정의하고, 양의 시차 구간에서 계수 추정치의 값이 통계적으로 유의하면 현물시장은 선물시장을 선행(lead) 한다고 정의하였다. 

본 연구는 4개의 장으로 되어 있는데, 제Ⅰ장은 서론으로 문제의 제기 및 연구목적에서 선물의 의의와 KOSPI 200의 의의를 설명하였으며 선물시장과 현물시장의 상호관계를 연구하게 된 이유 및 연구의 가치를 설명하였다. 제Ⅱ장은 이론적 배경으로 선물에 관련한 장인데 그중에서도 선물의 배경을 이해하기 위해서 선물시장이론이 어떻게 형성되었는지를 살펴보았다. 제Ⅲ장에서는 KOSPI 200 선물지수와 현물지수의 교차 상관계수를 통해 종속변수인 현물지수 독립변수인 선물지수 사이에 하나의 회귀식을 얻었다. 따라서 어느시장이 선행-후행 하는지를 보았으며, 정보가 호재, 악재냐에 따라서도 선행-후행관계를 분석하였다.  또한 Ⅳ장에서는 결론을 내렸다.



Ⅱ. 이론적 배경


 (1) Normal Backwardation 이론

이 이론에서는 선물시장을 보유재고의 가치변동에 대한 보험장치로서 묘사하고 있다. 1910년대 초창기의 연구를 요약하면, 기업들은 그들이 선물시장에서 보유하고 있는 재고의 가격이 하락함으로써 발생하는 자본손실을 막기 위해서 선물시장을 이용한다는 것이다. 이런 관점에서는 현물가와 선물가가 서로 같은 방향으로 같은 양만큼 나란히 움직여 주는 것이 대단히 중요하다. 만약 선물가와 현물가가 동일한 양만큼 떨어져 있다면 헤져는 현물시장에서의 손실을 그대로 선물시장에서의 이익으로 상쇄시킬 수가 있게 된다.

1930년대와 40년대에 이르러서는 영국의 여러 저명한 경제학자들—Keynes, Kaldor, 그리고 Blau 등은 상기의 가격변동에 대한 보험장치로서의 선물시장이론을 보다 발전시켰다. Blau(1944)는 헤징의 효율성을 현물가격 선물가격이 얼마나 밀접하게 나란히 움직여 주는가의 여부에 달려있다고 지적함으로써 그 이후에 많은 연구자들이 이에 근거하여 특정시장에서의 헤징의 효율성을 논하기도 하였다. 그러나 이들이 선물시장을 그 기능적인 면에서 보험시장과 유사하다고 주장하고 있으나, 그것이 여느 일반보험시장과 같은 원리로서는 적용할 수 없음을 인식하고 있었던 것도 사실이다. 화재나 손해 등 일반보험의 경우들과는 달리 상품시장에서는 가격의 변동에 의해 모든 기업들이 그들의 보유재고에 대해 동일한 방향의 이득이나 손실을 입게 된다. 그 이유는 그들이 보유하고 있는 재고의 가치는 동일한 시장 가격에 의해서 지배되기 때문이다. 그러므로 이러한 기업들은 한데 묶어서는 도저히 위험의 분산이 이루어질 수가 없다. 가격변동의 위험을 적절히 분산할 수가 없다면 어떻게 선물시장이 보험시장으로서의 역할을 수행할 수 있겠는가 하는 것에 대한 근본적인 의문을 피할 수가 없게 된다.  Blau(1944)는 이에 대해서 그들의 위험을 다른 경제 주체에게 전가함으로써 그것이 가능하다고 주장하였다. 다시 말해서, 선물시장은 불확실한 미래의 상품가격변동에 따른 위험의 전가를 보다 용이하게 하기 위해서 특별히 발전된 시장조직이라는 것이다. 그러한 종류의 위험은 일반보험적 방법에 의해서는 커버가 될 수 없으므로 위험방지를 위해서는 선물시장과 같은 특별한 장치가 필요하다고 본다.

헤져는 그 정의상 선물시장과 현물시장에서 동시에 포지션을 취하는 사람들이다. 그러나 앞서 언급한 바와 같은 재고 보유자는 선물시장에서 선물계약을 파는 쪽이 될 것이고 이에 반해서 타국의 수입업자와 선도계약을 맺는 수출업자들은 선물시장에서 선물계약을 사는 쪽이 될 것이다. 따라서, 때로는 매도헤져의 선물계약을 매입헤져가 수입하는 경우가 있다고 볼 수 있다. 그러나 역사적으로 볼 때 매도헷징의 양이 매입헷징의 양보다 압도적으로 많았던 것이 사실이다. 그러므로 보다 많은 수의 헤져들이 팔기를 원한다면 시장에서의 초과공급부분은 누군가가 사들여 주어야만 균형이 성립할 것이다. 바로 여기서 투기자가 나설 여지가 마련된다. 일반적으로 말해서 투기자는 헤져와는 달리 현물시장에서는 아무런 포지션도 취하지 않고 오직 선물시장에서의 거래에만 의존하는 사람들이다. 그들에게는 보유재고의 가치보존이라는 것이 선물시장 참여의 아무런 이유가 될 수 없으므로 그들이 왜 선물시장에 참여하는가에 대한 해명이 normal backwardation 이론의 근간이 되었다.

케인즈는 이를 분석하기 위해서 시장의 동향을 수요와 공급이 일치하는 정상적(normal)인 경우와 공급부족이 발생하는 경우, 그리고 공급과잉이 발생하는 경우 등 세가지로 구분하였다. 수요와 공급의 여건들에 변화가 없을 것으로 전망되는 정상적인 경우에는 지금의 현물가가 앞으로도 계속 지배적인 것으로 여겨진다.  즉, 기대현물가와 현재의 현물가가 같아지게 된다. 따라서 재고보유자가 가격하락에 따른 위험을 피하기 위해 선물을 팔려고 할 때, 불확실성을 확실성으로 바꾸는 비용으로서 기대현물가 이하에서도 기꺼이 선물을 매도하고자 할 것이다. 매도시점에 있어서 매도헤져는 만기일에 가서 기대현물가격으로 이미 매도했던 선물을 되사는 것을 전제로 현재의 거래를 수행하므로 기대 현물가와 선물가의 차이는 그가 위험회피에 대한 대가로서 기꺼이 지불하고자 하는 만큼이 된다. 정상적인 경우에 기대현물가는 현물가와 같다고 하였으므로 결과적으로 선물가격이 현물가격보다 낮은 backwardation 현상이 나타나고 그 차이는 헤져의 위험회피에 대한 프리미엄(risk premium)이라고 할 수 있다. 비교적 단기간 내에 해결될 수 있는 공급부족의 경우에는 비정상적(abnormal)인 backwardation 현상이 나타나게 되고 공급과잉의 경우에는 이 현상이 더 이상 나타나지 않게 된다.  이제 이러한 현상에 근거하여 선물시장에서의 균형을 설명해 보기로 하자. 케인즈 이론의 가장 중요한 가정은 선물시장에서 헤져의 총체적인 순포지션(매도헷져와 매입헷져를 서로 상쇄시키고 남은)은 매도(short)측이라는 것이다. 그러면 매도헤져가 지배적인 시장에서의 매도 압력(selling pressure)은 현재시점에서 선물가격의 하향적 균형을 의미하고 만기일에 가서 매도 헤져가 그들의 매도포지션을 상쇄시키기 위한 매입 압력(buying power)은 선물가격의 상향적 균형을 의미한다. 그러므로 만약 투기자가 매도헤져의 선물을 구입하고 매입포지션을 지속적으로 유지한다면 상기의 매도압력과 매입압력에 따른 선물가의 지속적인 상승으로 말미암아 그들에게는 자동적인 이윤이 보장된다. 다시 말해 싸게 사서 비싸게 파는 것이 보장됨으로써 투기자는 선물시장에 참여할 충분한 동기를 가지게 된다. 투자가들은 사회적으로 안정된 형태의 도박을 선물시장을 통하여 할 수 있는 특전을 부여 받음으로써 잠재적 손실을 감수하고서라도 기꺼이 선물시장에 참여하고, 투기자의 선물시장에서의 포지션과 관련한 이윤의 존재 여부는 이후에 가장 중요한 선물시장에서의 이슈(issue)가 되어왔다.


 (2) 투기적 이윤의 존재

Normal backwardation 현상이 사실이라면 선물가격은 계약기간 동안에 지속적인 상승을 보여야 한다. 즉, 정상적인 경우에 선물가가 현물가보다 낮고 기대현물가가 현재의 선물가보다 높다면 시간의 경과와 더불어 선물의 가격은 기대현물가와 같아지기 위해서 상승하여야 한다. 또한 이로부터 선물가는 만기일의 현물가에 대한 하향적 예측치라는 명제가 성립한다. 그러나, 지난 20여년 간의 이에 대한 수많은 실증적 연구 결과들은 아직도 이 문제에 대해서 명확한 결론을 얻지 못하고 있음을 보여주고 있으나 대체로 부정적이라고 보는 것이 타당하다.  우선 선물가의 기대 현물가에 대한 하향적 예측치라는 명제의 검증은 선물가격이 계약기간동안 만기일의 현물가와 같아지기 위해서 지속적으로 상승해 왔는가를 검증하는 것을 의미한다. 이러한 테스트에 따르는 여러 가지 현실적인 어려움에도 불구하고 지금까지의 검증결과를 요약한다면, 선물가에는 어떠한 특정의 편차로 보여지지 않는 것이 지배적이다. Telser(1958)의 대표적인 소맥과 원면시장에 대한 연구는 그러한 편차가 전혀 존재하지 않는다고 주장하였고, 텔져의 자료를 그대로 사용한 Cootner(1960)의 연구결과는 어느정도 분별 가능한 편차가 존재함을 보였다. Gray(1976)는 텔져와 쿠트너간의 논쟁을 정리하고자 하는 시도에서 옥수수(corn) 시장과 같은 이미 활성화된 대규모의 시장에서는 편차가 발견된다고 결론지었다. Rockwell(1987)의 연구는 가능한한 모든 선물시장을 망라하고자 하였다는 데서 의의를 찾을 수 있는데, 그는 어떤 시장에서는 하향적 편차를, 어떤 시장에서는 상향적 편차를 발견함으로써 normal backwardation을 모든 선물시장에 적용하기에는 일반성이 결여되어 있다고 결론을 내렸다. 특히 그의 연구결과중 흥미있는 것은 투기적 수익은 투기자의 가격 예측능력에 달려 있는 것이지, 헤져의 순포지션과는 상관이 없다는 것을 밝힌 점에 있다. 물론 그 이후에도 수많은 실증적 연구들이 있으나, 현재까지의 결과들을 종합하건대 투기적 이윤과 헤져의 순포지션이 밀접한 관련이 있다고 하는 명제는 경험적으로 받아들여지기가 힘들다.


 (3) 자산선택적 헤징이론

근래에 이르러서 학계의 주류를 이루고 있는 선물시장의 이론은 자산선택이론에 근거한 헤징이론이다. 자산선택적 헤징이론은 이미 1960년대 초반부터 발달하기 시작하였는데 이 이론은 기업들이 그들의 재고자산의 포트폴리오 portfolio를 헤지하에 놓인 재고와 헤지하에 있지 않은 재고로서 적절히 구성하여 보유한다는 가정에서 출발하고 있다. 헤지하에 있지 않은 재고는 기대수익은 높으나 위험부담도 큰 반면에 헤지하에 있는 재고는 기대수익과 위험부담이 적은 바, 이 둘은 완연히 구분된 두 개의 자산으로서 경제주체의 위험에 대한 선호에 따라 그의 총재고자산 중에서 얼마 만한 분량을 선물계약의 판매를 통하여 헤지하에 두느냐가 결정된다. 자산 선택적 헤징이론의 중요한 결론은 상품거래자의 위험 회피도가 크면 클수록 선물시장을 활발히 사용하고 보다 많은 분량의 재고를 헤지하에 두게 된다는 것이다. 이에 비해서 앞서 논의한 케인즈의 헤징이론은 순수한 헤저(pure hedger)만을 가정하고 있다. ‘순수한’ 헤져라 함은 현물가의 방향에 대한 주관적인 판단과는 상관없이 자기보유의 재고자산을 전부 헤지하에 두는 사람을 의미한다. 이 경우에는 현물가의 유리한 변동에 따른 재고자산으로부터의 투기적 이윤의 획득은 전혀 고려되지 않는다.

그러나 Johnson(1960)은 헤져의 경제적 목적을 약간 다른 각도하에서 정의하였다. 헤징을 하는 목적은 순수한 위험의 회피 뿐만 아니라 위험을 최대한 줄이면서 동시에 유리한 가격변동을 이용하고 재고자산으로부터 투기적 이윤을 얻는데 있다는 것이다. 따라서 보유재고는 순수한 헤징의 부분과 투기적 이윤을 목적으로 하는 부분의 결합이며, 헤져의 재고보유량은 그의 주관적인 기대현물가에 의해서 영향을 받게 된다. 

헤징을 적정 포트폴리오의 선택으로 여기는 새로운 접근방법은 곧 선물시장연구의 주류가 되어졌다. Rutledge(1972)는 대두 가공업자의 선물계약에 대한 수요를 연구하면서 위험과 기대수익이 의사결정의 변수인 모형을 사용하였다.  Mackinnon은 곡물 생산자의 경우 예상수확량이 예년에 못 미칠 것으로 기대되면 오히려 매입헤지에 들어갈수도 있음을 평균분산분석(mean variance analysis)을 사용하여 보이고자 하였다. 유명한 Rolfo(1980)의 코코아 생산자에 대한 연구는 생산 측면에서의 불확실성이 아주 큰 경우에는 백 퍼센트 매도헤징을 하는 것보다 부분헤징이나 전혀 선물시장을 사용하지 않는 편이 낫다는 것을 강조하였다. 또한 금융 선물시장에서의 연구로는 Ederington(1979)의 경우도 빼놓을 수 없다. 그대의 중요한 연구업적으로는 크로스헤징(Cross Hedging)을 헤징모형내에 도입하여 시도한 Anderson과 Danthine(1983)의 연구를 들 수가 있다. 요약하건데, 여러 가지 제약점에도 불구하고 평균 분산분석에 근거한 자산 선택적 헤징이론을 통하지 않고서는 현대의 헤징모형들을 이해하는 것이 거의 불가능하게 되었다고 할 수 있다.


 (4) Holbrook Working의 헤징이론

선물시장을 통한 헤징을 비즈니스의 한 도구로서 사용하고 있는 경제주체들을 헤져라고 할 수 있는데, 미국의 경우를 보면 농부나 축산업자들과 같은 직접생산자를 비롯해서 각종 중간 상인, 농민조합, 제분업자, 가공업자, 유통업자, 수출 및 수입회사, 광산업자, 석유회사, 그리고 설탕 및 커피회사 등으로 오히려 선물시장과 관련이 없는 비즈니스를 열거하는 편이 빠를 정도이다. 이토록 다양한 경제주체들이 각기의 필요에 의해서 선물시장을 사용하고 있다면, 그 사실만으로도 헤징의 동기는 간단히 정의될 수 없는 충분한 이유가 될 것이다. 그러나 구태여 학문적인 이유에서든 어떤 다른 이유에서든 간에 헤징에 대해 가장 포괄적이고 일반적인 정의를 내리라고 한다면 아마도 홀부르크 워킹의 정의가 현재로서는 가장 광범위하게 받아들여지는 것이 아닌가 싶다. 워킹에 따르면, 헤징이란 향후에 어떤 다른 조건으로 이루고자 하는 현물거래에 대한 임시적인 대체수단으로서 상품거래소의 규정과 감독아래서 표준화된 조건의 선물계약을 사는 것을 의미한다. 워킹의 정의는 헤징을 단순히 위험전가의 수단으로서가 아니고 기업의사결정의 영역을 넓히는 것으로서 그 의의를 찾을수가 있다. 현물시장과 선물시장의 두 개의 별개시장에서 동시에 거래를 수행함으로써 본래 기업이 의도하였던 바의 제3의 거래를 암묵적으로 이루고자 하는 것이 복합적 거래 형태로서의 헤징을 목표로 하는 것이다. 각 기업이 의도하는 거래내용은 그들이 처한 상황에 따라서 아주 다를수도 있겠지만 결국헤징은 기업의 의사결정에 있어서의 자유를 증대시키는 것으로서 이해되어야 할 것이다. 이러한 의미에서 워킹의 여러 고전적인 선물시장에 관한 논문들은 아직까지도 선물거래의 본질과 경제적 역할을 이해하는데 있어서 훌륭한 길잡이가 되고 있다. 



Ⅲ. KOSPI 200 선물시장과 현물시장간의 상호관련성에 관한 실증분석


본 장에서는 KOSPI 200 선물시장과 현물시장간의 상호관계를 분석하기 위하여 KOSPI 200 선물지수와 현물지수의 자료를 사용하며, 표본 기간은 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 31일까지 설정하였다. 실증분석은 2가지로 구성되어 있다. 첫째, 선물시장이 현물시장을 선행(lead)하는지, 또는 현물시장이 선물시장을 선행하는지를 분석한다. 둘째, 현물시장에 영향을 주는 호재(good news)와 악재(bad news)에 따라 선행(lead)과 후행(lag)관계를 분석한다. 


1. 선물시장과 현물시장간의 선행(lead)-후행(lag) 관계

선물시장과 현물시장과의 상호관계를 분석하기 위해 교차상관계수를 분석하였다.  교차상관계수란 두 시계열 자료들 사이의 상관관계의 정도(strength)와 방향(direction)을 측정하는 척도이며 다음과 같이 정의된다.


ρRF‧RS................(Ⅲ-1)



이 교차상관계수는 선물시장과 현물시장 사이의 선행-후행관계를 미리 보여주며 선행과 후행의 수는 나중에 회귀분석을 위해 사용되어진다.  위 (Ⅲ-1)에 의해 <표 Ⅲ-1>과 <표 Ⅲ-2>를 얻었다.  <표 Ⅲ-1>과 <표 Ⅲ-2>는 KOSPI 200 선물지수와 현물지수의 교차상관계수를 시차(Lag)별, 연도별로 요약한 것이다.


<표 Ⅲ-1>      KOSPI 200 선물지수와 현물지수의 교차상관계수

lag

96년도

97년도

98년도

평 균

-6

0.0259*

0.0069*

0.0194*

0.0174*

-5

0.0101*

0.0111*

0.0046

0.0086*

-4

-0.0267*

0.0176*

-0.0048

-0.0046

-3

-0.0586**

0.0191*

0.0289*

-0.0035

-2

-0.0585**

-0.0575**

0.0064

-0.0365**

-1

-0.0028

-0.0271**

-0.0517**

-0.0272**

 0

0.4075**

0.5532**

0.6248**

0.5285**

 1

0.4791**

0.3084**

0.2440**

0.3438**

 2

0.2171**

0.0621**

-0.0478**

0.0771**

 3

0.0962**

-0.0125*

0.0073*

0.0303*

 4

0.0016

-0.0178*

0.0189**

0.0009

 5

-0.0417**

-0.00512*

0.0163*

-0.0102*

 6

-0.0340**

0.0009

0.0062

-0.0089*

주) ** 1% 유의수준에서 유의함.  * 5% 유의수준에서 유의함.


<표 Ⅲ-2>          선물지수와 현물지수의 교차상관

1996년

1997년

1998년

0.5279**

0.5319**

0.6299**

주) ** 1% 유의수준에서 유의함.


<표 Ⅲ-1>은 ’96년, ’97년, ’98년의 선물지수와 현물지수와의 교차상관계수를 보여준다. 동시적 교차상관계수 즉 시차가 0인 교차상관계수는 ’96년 0.4075, ’97년 0.5532, ’98년 0.6248이다. 이것은 선물시장과 현물시장, 두 시장간의 시계열은 완전히 상관되지 않았다는 것을 보이는 것이다. ’96년도의 교차상관계수를 보면 선물 음의 시차가 다섯번째 0.101, 여섯번째 0.0259인 반면 선물 양의 시차는 첫번째, 0.4791, 두번째 0.2171, 세번째 0.0962, 네번째 0.0016이다. ’97년도의 교차상관계수를 보면 선물 음의 시차 세번째가 0.0191, 네번째는 0.0176, 다섯번째는 0.0111, 여섯번째는 0.0069인 반면 선물 양의 시차는 첫번째 0.3084, 두번째 0.0621이다. ’98년도의 교차상관을 보면 선물음의 시차가 두번째에서 0.0064, 세번째에서 0.0289, 다섯번째에서 0.0046, 여섯번째에서 0.0194인 반면 선물 양의 시차 첫번째에서 0.2440, 세번째에서 0.0073, 네번째에서 0.0189, 다섯번째에서 0.0163, 여섯번째에서 0.0062이다. 종합적으로 본다면 선물지수의 영향이 음의 시차서부터 양의 시차까지 현물시장에 영향을 줌으로써 교차상관 계수에 영향을 미침을 알 수 있다. 전반적으로 보아 음의 시차와 양의 시차에 상관이 있음을 알 수 있다. 즉 교차상관계수란, 현물지수에 선물지수가 음의 시차에서 양의 시차에 영향을 줌으로써 생성된다고 할 수 있다. 그리고 상관정도가 있는 것이지 어디가 원인이 되는지는 모르기 때문에 이런 관계를 더 알아보기 위해 다음과 같은 분석을 한다. 선물지수와 현물지수의 유의한 교차상관관계가 존재한다는 분석결과에 따라 선물지수를 독립변수로 하고 현물지수의 수익률을 종속변수로 하는 다음과 같은 Chan(1991)의 회귀분석모형을 원용하여 분석한다. 그런데 Chan은 지수 수익률을 가지고 분석했으나 본 연구에서는 지수를 가지고 사용하였다. 왜냐하면 선물지수와 현물지수간의 차이가 거의 없었으며 또한 수익률로 계산하니까 1분별이므로 큰 차이가 없이 거의 0으로 수렴하는 현상이 발생하여 자료의 패턴을 파악하기가 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 수익률대신 지수를 가지고 분석하였다.


..........................................................................(Ⅲ-2)


(Ⅲ-2)는 시점의 현물지수와 시점의 선물지수 관계를 나타내는 것이다.  예를 들어 의 추정치가 통계적으로 유의하면 현물시장은 선물시장에 비해 시차만큼 선행(Lead)하고, 추정치가 통계적으로 유의하면 현물시장이 선물시장에 비해 시차만큼 후행(Lag)함을 의미한다. 또한 가 통계적으로 유의하면 두 시장은 동행한다고 결론 지을 수 있다. (Ⅲ-2)에 대한 회귀분석(OLS) 결과는 <표 Ⅲ-3>에 나타나 있다.


<표 Ⅲ-3>      KOSPI 200 선물지수와 현물지수의 선행‧후행 관계

계수

1996년도

1997년도

1998년도

평   균

추정치

t-값

추정치

t-값

추정치

t-값

추정치

t-값

b-6

-0.0035

-0.45

-0.0040

-0.59

0.0218

3.29*

0.0048

0.78

b-5

0.0141

1.81

-0.0165

-2.41*

0.0051

0.77

0.0009

0.06

b-4

0.0593

7.56*

-0.0006

-0.08

-0.0062

-0.94

0.0175

2.18

b-3

0.1451

18.46*

0.0559

8.18*

-0.0354

-5.33*

0.0552

7.10

b-2

0.2505

31.88*

0.2374

34.75*

0.2169

32.69*

0.2349

33.11

b-1

0.3443

43.84*

0.4504

65.95*

0.5414

81.59*

0.4454

63.79

 b0

-0.0150

-1.91

0.0056

0.82

0.0029

0.44

-0.0022

-0.22

 b1

-0.0058

-0.73

-0.0281

-4.10*

-0.0347

-5.23*

-0.0229

-3.35

 b2

-0.0236

-3.01*

-0.0333

-4.88*

0.0013

0.19

-0.0185

-2.57

 b3

-0.0244

-3.11*

0.0178

2.61*

0.0086

1.29

0.0007

0.26

 b4

0.0120

1.53

0.0096

1.40

-0.0042

-0.64

0.0058

2.29

 b5

0.0020

0.26

0.0158

2.31*

0.0111

1.68

0.0096

1.42

 b6

0.0027

0.35

0.0150

2.20*

0.0055

0.83

0.0077

1.13

R2

0.5044

0.4702

0.4487

 

 

Lag

= 61.69*

p=0.0001

= 77.52*

p=0.0001

= 153.41*

p=0.0001

 

 

Lead

= 3.93

p=0.0473

= 11.02*

p=0.0009

= 0.39

p=0.5293

 

 

주) * 1% 유의수준에 유의함.

<표 Ⅲ-3>에 의하면 연도별 공통적으로 b-1, b-2, b-3의 추정치가 통계적으로 강한 유의성을 보이고 있어 선물시장이 10분내지 30분 선행하는 것으로 나타났다.  뿐만 아니라 b1, b2의 추정치 역시 통계적 유의성을 보이고 있어 현물시장이 10분 내지 20분 선행함을 알 수 있다. Lag, Lead의 검정통계량은 선행-후행 계수가 결합하여 0인지 아닌지를 검증하는 통계량이다. ’96년도에서 Lag의 통계량만 유의하고, ’97년도 Lag의 통계량과 Lead 통계량이 유의하고, 98년도 Lag의 통계량은 유의한 반면 Lead의 통계량은 유의하지 못하였다. 음의 시차에서 계수가 유의했다는 것으로 현물시장은 선물시장에 비해 후행 되었음을 확인시켜주고 있으며, 전반적으로 선물시장이 현물시장을 선행함이 분석되었다. 은 ’96년도에는 0.5044, ’97년도에는 0.4702, ’98년도에는 0.4487로 나타나고 있다.


2. 호재, 악재를 고려한 KOSPI 200 선물시장과 현물시장의 선행-후행 관계

호재 또는 악재 정보가 선물지수 수익률과 현물지수 수익률에 어떻게 반영되는지를 분석함으로써 두 시장간의 선행-후행 관계를 살펴본다. 현물지수 수익률을 4분위수로 나누어 상위 25% 이상이면 호재로 분류하고, 하위 25% 이하이면 악재로 분류한다. 왜냐하면 호재와 악재가 미치는 영향을 분석하려고 하기 때문에 25% 이상, 75% 미만은 생략하였다. 호재, 악재를 고려한 선물시장과 현물시장간의 선행-후행관계를 보기 위해서 (Ⅲ-2)에 더미변수를 부가한 다음과 같은 회귀식(OLS)을 사용한다.


b'k..............................(Ⅲ-3)

(Ⅲ-2)는 단지 현물지수는 선물지수의 독립변수에 영향을 받는다고 한 것에 비해 (Ⅲ-3)의 종속변수인 현물지수는 선물지수 뿐만 아니라, 호재, 악재를 고려한 더미변수에도 영향을 받는다 라는 것을 포함한 식이다. (Ⅲ-3)을 회귀분석(OLS)하여 <표 Ⅲ-4>와 같은 결과를 얻었다. <표 Ⅲ-4>를 보면 현물지수가 선물지수에 후행함이 통계적으로 1% 유의수준하에서 유의하게 나타났다. 다만 호재, 악재를 고려한 등의 추정치의 계수는 통계적인 유의성을 보여주지 못하고 있다. 따라서 호재, 악재를 고려함에도 불구하고 현물시장이 선물시장에 비해 후행한다는 사실에 어떤 통계적 의미를 부여하지 않는다. <표 Ⅲ-4>에서 는 ’96년에는 0.5118, ’97년에는 0.4995, ’98년에는 0.4890이었다.  Lag Lead의 검정 통계량은 후행과 선행의 계수치가 결합하여 0인지 아닌지를 검정하는 통계량이다.Lag에서는 전반적으이 통계적으로 유의하게 나타났지만, Lead 단계의 계수들 들은 전반적으로 유의하지 않았다. 이런 결과는 정보가 호재, 악재일지라도 현물시장이 선물시장에 후행임을 보이는 것이다. 즉, 정보의 영향이 선물시장과 현물시장의 선행-후행 관계에 영향을 끼치지 못한다는 것이다. 따라서 현물시장이 선물시장에 후행함을 다시 한번 확인시켜 주는 결과라고 할 수 있다.











<표 Ⅲ-4> 호재(good news), 악재(bad news)를 고려한 KOSPI 200 선물지수와

현물지수의 선행(Lead)‧후행(Lag) 관계

b'k


계수

1996년도

1997년도

1998년도

평   균

추정치

t-값

추정치

t-값

추정치

t-값

추정치

t-값

b-6

0.0624

0.14

0.0031

0.25

0.0671

6.38*

0.0442

2.26

b-5

-0.0304

-1.83

-0.0005

-0.04

0.0417

4.42*

0.0036

0.85

b-4

0.0175

1.11

0.0127

0.01

0.043

4.00*

0.0244

1.71

b-3

0.0668

4.28*

0.0535

3.93*

0.0304

2.67*

0.0502

3.63

b-2

0.2402

13.85*

0.1996

16.82*

0.0302

2.78*

0.1567

11.15

b-1

0.4515

24.68*

0.5253

42.09*

0.0618

5.58*

0.3462

24.12

 b0

-0.0025

-0.15

-0.0038

-0.31

0.0245

2.67*

0.0061

2.21

 b1

-0.0336

-2.03

-0.0144

-1.15

0.0006

0.12

-0.0158

-1.02

 b2

-0.0010

-0.06

0.0057

0.44

0.0027

0.58

0.0025

0.32

 b3

-0.0191

-1.11

0.0333

2.67*

-0.0017

-0.33

0.0042

0.41

 b4

0.0056

0.33

-0.0148

-1.13

0.0001

0.02

-0.0030

-0.26

 b5

-0.0062

-0.39

0.0245

1.90

-0.0044

-0.90

0.0046

0.20

 b6

0.0277

1.79

0.0152

1.21

0.0022

0.45

0.0150

1.15

b-6'

-0.0191

-0.83

0.0103

0.59

-0.0458

-3.50*

-0.0182

-1.25

b-5'

0.0057

0.25

0.0108

0.62

-0.0138

-1.09

0.0009

-0.07

b-4'

-0.0148

-0.64

-0.0452

-2.56*

0.1307

9.99*

0.0236

2.26

b-3'

0.0378

1.61

-0.0498

-2.81*

0.1366

10.04*

0.0415

2.95

b-2'

0.05558

2.38*

0.0087

0.49

0.0918

6.92*

0.0521

3.26

b-1'

-0.0095

-0.40

-0.0902

-4.99*

-0.0263

-1.96

-0.0357

-2.45

 b0'

0.0004

0.02

0.0187

1.05

0.0267

2.14*

0.0153

1.07

 b1'

-0.0271

-1.17

-0.0268

-1.53

-0.0012

-0.18

-0.0184

-0.96

 b2'

-0.0112

-0.48

-0.0352

-2.02

-0.0058

-0.84

-0.0174

-1.11

 b3'

0.0428

1.84

-0.0396

-2.26*

-0.0026

-0.37

0.0002

-0.26

 b4'

0.0145

0.63

0.0334

1.91

0.0040

0.58

0.0173

1.04

 b5'

0.0104

0.45

-0.0106

-0.60

-0.0020

-0.30

-0.0007

-0.15

 b6'

-0.0381

-1.66

-0.0118

-0.67

-0.0082

-1.19

0.0060

-1.17

R2

0.5118

0.4995

0.4890

 

 

Lag

=22.18*

p=0.0001

=20.04*

p=0.0001

=42.13*

p=0.0001

 

 

Lead

=1.12

p=0.2907

=6.79*

p=0.0091

=0.0151

p=0.9022

 

 

주) * 1% 유의수준에서 유의함.

Ⅳ. 결  론


KOSPI 200 선물지수와 현물지수 분별 자료를 10분 간격으로 끊어서 선물지수의 수익률을 독립변수로 현물지수의 수익률을 종속변수로 하고, <표 Ⅲ-1>과 같이 유의한 시차를 -6, -5, …, 5, 6까지 얻어 잔차항의 영향을 무시한다는 가정하에 OLS방법으로 회귀분석을 시행하여, 선물시장과 현물시장간의 선행-후행의 관계를 분석하였다. 분석 결과는 2가지로 나타났다. 분석결과는 첫째, 현물시장이 선물시장에 비해 전반적으로 후행하는 것으로 나타났다. 즉 선물시장이 현물시장에 비해 전반적으로 선행하는 것으로 나타났다. 둘째, 단순히 시장간의 관계를 선행-후행에서 보았으나, 호재, 악재가 현물지수 수익률에 영향을 줄 것으로 판단되어 현물지수 수익률을 4분위수로 나누어 상위 25% 이상, 하위 25% 이하로 나눈 집단에 더미 변수를 호재에는 1, 악재에는 0을 주어 정보의 측면에서 선행-후행을 분석하였다. 분석 결과는 호재, 악재라는 정보는 선물시장과 현물시장간의 선행-후행에 1% 유의수준하에서는 통계적으로 유의함이 전반적으로 나타내지 못했다. 첫번째, 두번째 분석결과로부터 선물시장과 현물시장간의 선행-후행관계는 선물시장이 현물시장을 선행하는 것으로, 즉 현물시장이 선물시장에 비해 후행 되는 것으로 나타났다. 

이런 분석결과를 종합하면, 선물시장과 현물시장간의 선행-후행의 분석결과는 선물시장이 현물시장을 선행하는 원인은 거래의 비동시적 거래, 정보의 호재, 악재, 거래량 등 여러가지가 있다고 할 수 있으나, 그런 것들은 시장간의 선행-후행에 그렇게 큰 요인으로는 분석되지 않았다. 

본 연구의 의의라고 하면 선물시장과 현물시장의 관계를 상호 분석했다는 점에서 점점 증가하는 주식대중화와 더불어 현물시장은 선물시장과 밀접한 관련이 있음을 주지시키고 이런 사실은 하나의 정보로써 위험헷지기능을 부여한다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있겠다.Y





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1) 경희대학교 경영학부 교수

2) 경영학 박사


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