선물주가지수에 반영된 정보가 현물수익률에 미치는 효과에 대한 연구

Abstract

1996년 5월 3일부터 한국증권거래소는 KOSPI 200 주가지수를 대상으로 하는 주가지수선물시장을 개설하였다. 회원사 및 기관투자가들의 적극적인 참가에 따라 선물거래대금이 주식거래대금을 크게 상회하고 있으며 현재 활발한 거래를 보이고 있다. 이러한 선물거래는 주식시장보다 15분 늦게 끝나는데, 본 연구에서는 한국 시장을 중심으로 15분 동안의 선물수익률에 반영된 정보가 어떤 특성을 가지는지를 중심으로 살펴보았다. 즉, 이 15분 동안 선물수익률에 반영된 정보가 다음날의 현물수익률과 그 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 GARCH모형을 통해 알아보았다. 본 논문에 사용된 수익률들은 EODFRET (3:00 to 3:15 p.m. 까지의 KOSPI 200 선물수익률), OTFRET(open to 3:00 p.m. 까지의 KOSPI 200 선물수익률), ONSRET (비거래기간 현물수익률 : close to 9:45 a.m.), TPSRET (거래기간 현물수익률 : 9:45 a.m. to 3:00 p.m.) 이다. 첨도, 왜도등 기초 통계량을 분석한 결과 수익률들이 정규분포를 따른다는 귀무가설을 기각하였다. 이것이 GARCH 모형을 사용할 수 있는 하나의 근거가 된다고 볼 수 있다. GARCH 모형을 통해 EODFRET (3:00 to 3:15 p.m. 까지의 KOSPI 200 선물 수익률) 에 반영된 정보의 특성에 대해 조사해 보았다. 즉, EODFRET에 반영된 정보 중 예측되지 못한 부분이 ONSRET(비거래기간 현물수익률 : close to 9:45 a.m,), TPSRET (거래기간 현물수익률 : 9:45 a.m. to 3:00 p.m.) 에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보았고, 또 그러한 부분이 ONSRET나 TPSRET의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보았다. 실증분석을 통해 몇 가지 결론을 내릴 수 있는데, 첫째는 3:00부터 3:15분까지의 선물수익률인 end-of-the-day 선물수익률의 예측치 못했던 부분과 비거래기간 현물수익률의 평균과 조건부 분산방정식에 통계적으로 유의적인 양의 관계가 나타났다는 것이다. 그리고 두 번째로 비슷한 관계가 거래기간 현물수익률에서도 나타났다. 또한 end-of-the-day 거래기간에 모아진 정보의 양은 비거래, 거래기간 현물수익률의 변동성과 양으로 관련되어 있다. 즉, 그 기간의 정보의 양이 많을수록 비거래, 거래기간 현물수익률의 변동성이 더 커짐을 알 수 있다. 이러한 실증적 분석결과에 의하면, end-of-the-day 선물수익률이 기초 자산 가치에 영향을 미치는 현물 폐장 가격에 완전히 반영되지 않은 사적인 정보를 포함하고 있다는 추측과 일치한다고 볼 수 있다. 따라서 end-of-the-day 선물거래는 정보의 유포에 중요한 원천이 될 수 있으므로 시장효율성을 증대시키는 하나의 요인으로 간주될 수 있다고 본다. 그러나 아직까지 우리 나라에는 이에 대한 연구가 미흡하다고 볼 수 있으므로, 앞으로 정보 유포의 중요한 원천인 end-of-the-day 선물거래시간에 대한 좀 더 활발한 연구가 이루어져야 할 것이다.;This paper investigates the relationship between end-of-the-day (KOSPI 200 futures return as measured from 3:00 to 3:15 p.m.) KOSPI 200 index futures returns and overnight (and trading period) spot returns for the period May 1996 through June 1997. The returns used for this study are EODFRET (KOSP1 200 futures return as measured from 3:00 to 3:15 p.m.), OTFRET (open to 3:00 p.m. KOSPI 200 futures return), ONSRET (overnight spot return : close to 9:45 a.m. on the next trading day), TPSRET (trading period spot return : 9:45 a.m. to 3:00 p.m.). All return variables are calculated as the logarithm of the price relative. In analyzing descriptive moment statistics for all returns, normality is rejected at the one percent level in all cases. From Bollerslev (1986), these results motivate using an ARCH/GARCH type of model. So this paper employs a generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) time series model and uses GAUSS program. Employing a GARCH time series model and using KOSPI 200 spot and futures returns, the following results are documented. : First, a statistically significant positive relationship is founded between the unexpected component of end-of-the-day (KOSPI 200 futures return as measured from 3:00 to 3:15 p.m.) futures returns and overnight spot returns both in the mean and the (conditional) variance equations. Second, a similar relationship is documented with trading period spot returns for each of the next two trading days. These results add plausibility to the conjecture that end-of-the-day (KOSPI 200 futures return as measured from 3:00 to 3:35 p.m.) futures returns contain information i.e., private) not fully reflected in closing spot prices that affects fundamental asset values. The empirical results documented in this paper are consistent with the theoretical framework of Admati and Pfliederer (1988) and the empirical implications derived from French and Roll (1986). According to Grossman (l977), futures markets act as a conduit for transmitting information from the informed to the uninformed. In this regard, end-of-the-day KOSPI futures trading allows spot traders to discover the information held by informed traders. Also, end-of-the-day futures returns reflect the market's assessment of public information released over the end-of-the-day trading period that potentially impacts fundamental asset values. Consequently, this paper concludes that end-of-the-day KOSPI futures trading is an important source of information dissemination and helps the promotion of the market efficiency.