최근 파생상품에 대한 가장 주요한 관심분야는 분산위험프리미엄(variance risk premium)의 정보효과이다. 일반적으로 분산프리미엄이란 옵션으로부터 추정되는 수익률의 위험중립분포의 분산(risk-neutral variance)과 시계열분포의 분산(physical variance)의 차이를 일 ...

최근 파생상품에 대한 가장 주요한 관심분야는 분산위험프리미엄(variance risk premium)의 정보효과이다. 일반적으로 분산프리미엄이란 옵션으로부터 추정되는 수익률의 위험중립분포의 분산(risk-neutral variance)과 시계열분포의 분산(physical variance)의 차이를 일컫는다. 분산프리미엄은 추계적 변동성(stochastic volatility) 또는 점프 위험(jump risk)과 같은 임의의 위험요인에 대한 프리미엄을 반영하기 때문에 경제상황의 변화 혹은 투자자의 행태 변화 등을 반영하고 있다. 분산프리미엄의 존재 이유에 대하여 Bakshi and Madan (2006) 은 수익률의 시계열 분포가 정규분포가 아니고 투자자가 위험회피적이기 때문에 필연적으로 발생할 수 밖에 없음을 보였다. 이와 유사하게 Chernov (2007)는 stochastic volatility 혹은 jump 위험이 있을 경우 내재변동성(분산)이 시계열분산에 비해 크게 관찰될 것이라는 이론적 근거를 제시하였다. 이 밖에도 Bollerslev et al. (2009), Todorov (2011), Santa-Clara and Yan (2010) 등의 연구들도 정교한 모형을 도입함으로써 분산위험프리미엄(내재분산과 시계열분산의 차이)이 시장 상황에 대한 유의한 정보를 보유할 수 있음을 제시하고 있다.

본 연구에서는 그 동안 분산프리미엄에 대한 연구에서 소외되었던 KOSPI200 옵션시장을 이용하여 분산프리미엄을 추정하고 이 분산프리미엄이 미래 수익률에 대한 정보력을 포함하는지를 증명한다. 또한 동일 기간에 대한 다양한 비교 분석을 하기 위하여 동시에 S&P500 옵션시장의 분산프리미엄에 대해 동일한 분석을 수행한다. 이는 압도적인 거래량에도 불구하고 이 거래량이 반영된 파생상품가격(분산프리미엄)의 정보력을 판단할 수 있는 간접적인 증거가 될 수 있다. 또한 여타 파생상품시장과 유사하게 분산프리미엄의 크기는 작기는 하지만, 시계열 움직임을 볼 때 그 변화가 매우 시간 가변적이었으며 따라서 이러한 가변성이 미래 수익률에 대한 효율적인 정보력을 보유하고 있는지 판단할 수 있도록 해준다.

분산위험프리미엄에 대한 연구들의 한가지 특징은 거의 모든 연구들이 분석 대상을 S&P500 옵션을 포함하는 미국에서 거래되는 옵션의 분산프리미엄으로 한다는 것이다. 물론 Zhou (2010), Londono (2011), Bollerslev, Marrone, Xu, and Zhou (2011)의 연구가 미국 이외 ...

분산위험프리미엄에 대한 연구들의 한가지 특징은 거의 모든 연구들이 분석 대상을 S&P500 옵션을 포함하는 미국에서 거래되는 옵션의 분산프리미엄으로 한다는 것이다. 물론 Zhou (2010), Londono (2011), Bollerslev, Marrone, Xu, and Zhou (2011)의 연구가 미국 이외의 주요 금융시장(영국, 독일, 일본, 네덜란드 등)의 VIX 지수 (1달만기 분산프리미엄의 제곱근)를 이용하여 유사한 분석을 진행하였으나 미국시장을 제외하고 분산프리미엄의 정보력에 대해 강하게 뒷받침하고 있지 못하다. 더구나 이들의 연구는 선진금융시장의 옵션으로부터 추정한 지수를 대상으로 하지만, 지수옵션으로는 전세계적으로 가장 거래량이 풍부한 KOSPI 200 옵션시장에 대해서는 이루어지지 않았다. 아마 기존의 연구들이 분산프리미엄에 대한 연구에서 KOSPI200 옵션시장을 제외한 이유는 크게 두 가지로 추정될 수 있다. 하나는 비록 옵션시장의 거래량이 압도적인 1위를 기록하기는 하지만 전체 금융시장의 시가총액(capitalization) 기준으로 기초금융시장인 KRX는 전세계 15위 정도로 신흥시장에 가깝기 때문이다.

이 밖에 좀더 기술적인 이유는 다음과 같다. 실제로 Londono (2011)의 연구에서 보인 바와 같이 미국 이외의 시장에서 분산프리미엄의 크기는 미국시장에 비해 상당히 작다. 평균적으로 양의 값을 보이기는 하지만 미국시장에 비해 상당히 낮은 수준으로 알려져 있다. KOSPI 200 옵션의 경우에도 최근 그 크기가 증가하는 추세이기는 하지만 상당히 낮은 수준이다. 심지어 개장 후 2~3년 동안은 분산프리미엄이 음의 값을 가진 기간도 상당수 존재한다. 이러한 이유로 KOSPI 200 옵션이 내재하는 분산프리미엄에 대한 정밀한 분석이 이루어지지는 않았으며 따라서 정보효과에 대해서는 그 결과를 예견할 수 없다.

본 연구제안서는 두 시장의 분산프리미엄이 각 시장에서 그리고 다른 시장에 대해 어떠한 정보효과를 가지고 있는지 살펴보는 연구이다. 이를 위해 각 시장에서 그리고 다른 시장의 변수들을 포함한 상황에서의 회귀모형을 도입하였다. 본 연구에 의해 예상되는 결과는 한 시장(미국시장)의 분산프리미엄이 다른 시장(한국시장)의 수익률 예측에 유의한 결과를 제공할 것이라는 것이다. 또한 두 시장의 변수들이 모두 포함된 encompassing regression 모형 하에서 오히려 타 시장의 분산프리미엄이 dominate하는 결과가 발생할 수도 있다. 비록 실증분석이 이루어지지 않은 현 단계에서 위의 결과를 속단하기는 어려우나, KOSPI200 옵션시장의 분산프리미엄에 대한 첫 연구라는 점에서도 의의를 찾을 수 있을 것이다. 또한 선진 금융시장인 미국시장과 한국옵션시장의 관련성이라는 점에서도 관련 연구에 대한 시발점이 될 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 각 시장의 분산프리미엄이 그 시장의 미래 수익률을 예측하는가를 검증하는 것과 동시에 단순회귀분석(univariate regression)과 다요인회귀분석(encompassing regression)을 이용하여 상대방 금융시장의 분산프리미엄이 다른 국가의 수익률을 예측하는가를 ...

본 연구에서는 각 시장의 분산프리미엄이 그 시장의 미래 수익률을 예측하는가를 검증하는 것과 동시에 단순회귀분석(univariate regression)과 다요인회귀분석(encompassing regression)을 이용하여 상대방 금융시장의 분산프리미엄이 다른 국가의 수익률을 예측하는가를 평가한다. 만약 두 개의 경제가 밀접하게 관련되어 있고, 두 경제가 선도경제(leader economy)와 추종경제(follower economy)로 나눌 수 있다면 한 쪽의 분산프리미엄이 다른 쪽의 변화를 압도할 수도 있다. Londono (2011)의 연구에서도 S&P 500의 분산프리미엄이 기타 몇몇 시장의 수익률을 예측하기도 하였다. (증거가 강하지는 않았다.) 이는 검증에 참여한 대부분의 국가가 내수경제의 규모가 상당하고 따라서 미국 경제와 비교적 독립적인 성격을 가질 수 있기 때문이다. 이에 반해 한국의 경제는 내수경제가 매우 작고 경제의 대부분을 수출에 의존하고 있다. 또한 수출 규모는 중국과 미국에 가장 큰 비중을 두고 있다. 따라서 미국의 경제에 큰 문제가 발생한다면 소비가 위축되고, 수출 중심인 한국 경제에 직접적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 두 경제는 대표적인 선도자-추종자(leader-follower) 경제의 관계가 성립한다고 할 수 있다. 이러한 이유로 인하여 본 연구의 분석은 Londono(2011)의 이론을 실증적으로 뒷받침할 수 있는 좋은 예가 될 수 있을 것으로 기대된다.

이 밖에 본 연구가 기존의 연구와 가지는 다음의 차별성을 고려할 수 있다. 옵션을 이용해 미래의 수익률을 예측했던 연구들은 분산프리미엄을 계산할 때 계산과정을 단순화하기 위하여 공표(quote)되는 VIX 지수를 이용하는 경우가 많다. 그러나 VIX 지수는 최근월물과 차근월물의 옵션을 조합하여 만드는 가상의 만기 1개월 위험중립확률분포를 기초로 계산된다. 그러나 예측되는 수익률은 1달을 비롯하여, 2달, 3달 등의 전망기간에 대해 이루어진다. 물론 어느 정도 근사는 되겠으나 엄밀히 말하면 3달의 전망기간에 대해 수익률을 예측하기 위해서는 3달만기의 옵션으로부터 정보를 추출하여 예측하는 것이 가장 타당할 것이다. 기타 시장에 대해 이루어진 몇몇의 연구에서도 기간을 일치시키지 않은 1개월 VIX 지수와 1달에서 6개월 사이의 수익률을 예측하는 시도를 하였다. 이 경우 실제로 period matching을 하면 충분한 예측력을 가지고 있음에도 불구하고 기간의 불일치 (period mis-match)로 인해 정보효과가 과소평가(underestimate) 될 수도 있다.

본 연구에서는 좀더 엄밀한 분석을 위해 사용되는 옵션의 만기(분산프리미엄의 만기)와 예측하는 전망기간을 일치시켜 미래수익률을 예측할 수 있는지 검증하려 한다. 또한 선도자와 추종자 경제(leader-follower economies)의 분산프리미엄에 대한 효과를 함께 살펴봄으로써, 각 시장의 정보력을 비교할 수 있을 것이다. 예를 들면, 비록 거래량에서는 KOSPI200이 압도적으로 크지만, 이론과 같이 S&P500 분산프리미엄이 KOSPI 분산프리미엄의 존재 하에서도 KOSPI200 지수수익률을 예측한다면 이는 S&P500 분산프리미엄의 정보적 우월성을 대변한다고 할 수 있다.