분석결과 - 2005. 12

절한 계량모형을 선택하는 문제이다. 계량모형의 선택은 결국 추정에 활용되는 시계열자료의 특성과 직접적인 관련이 있다. 본 연구에서는 앞서 기술한 대로 OLS와 ECM을 활용하여 헤지비율을 추정하는 경우와 함께 헤징을 하지 않는 경 우("무헤징“), 즉 HR = 0인 경우와 단순히 현물포지션과 동일한 양으로 선도포지 션을 취하는 경우("1:1헤징”), 즉 HR = 1인 경우에 대하여 헤징기간별로 헤징효과 를 비교한다.

헤징효과를 측정하는 구체적인 절차는 다음과 같다. 먼저, 상기 4가지 헤지비율 을 각각 적용하여 식 (5)에서 제시된 발전회사의 순조달비용의 현금흐름을 매 주 별로 계산한다. 다음으로, 순조달비용의 현금흐름에 대한 평균과 표준편차를 산출 한다. 동일한 방식으로 각 시뮬레이션된 자료에 대해 순조달비용의 평균과 표준 편차를 구하고, 이들 (1,000개로 구성된) 통계치의 평균을 산출한다. 헤징효과의 비교우위를 분석하는 대부분의 연구에서는 식 (11)과 같이 헤징을 통한 분산의 감 소 정도를 측정하는 헤징효율성만을 검토하는 것이 일반적이다. 하지만, 실무적인 측면에서 순조달비용의 평균의 변화에도 관심을 가질 수 있기 때문에, 본 연구에 서는 순조달비용의 평균도 또한 함께 제시한다.

션에 따라 생성된 각각의 현물가격과 선도가격을 활용하여 헤지비율을 구하고, 이렇게 구해진 1,000개의 헤지비율의 평균과 표준편차를 정리하였다. 여기에 제시 된 헤지비율은 OLS와 ECM 기법을 활용하여 추정한 것이다. 추정된 헤지비율은 유연탄 가격 상승에 대비하여 헤징기간에 해당하는 시점 이전에서 조달헤징을 실 행할 경우 현물포지션에 대한 선도포지션의 물량을 나타낸다.

이들 표에서 알 수 있듯이, OLS와 ECM을 활용한 헤지비율은 유연탄 가격별 로, 헤징기간별로 차이를 보이고 있다. 예를 들어, ARA의 경우 1개월 헤징기간에 대한 OLS 추정기법을 활용한 헤지비율은 0.538로서, 현물포지션 100톤에 대해 선 도포지션은 53.8톤이 필요하다는 의미이다. 헤징기간이 12개월로 연장되면, 헤지 비율은 0.612로 증가하여, 헤징거래에 필요한 선도포지션이 61.2톤으로 증가한다.

몇 가지 흥미로운 사실은 첫째 4개 유연탄 가격과 헤지비율 추정방식의 모든 경 우에서 (일부 1개월과 2개월 헤징기간을 제외하고) 헤징기간이 1개월에서 12개월 로 확장됨에 따라 헤지비율이 증가한다. 둘째, (Richards Bay를 대상으로 한 1개 월 헤징기간을 제외하고) 4개 유연탄 가격과 헤징기간의 모든 경우에서 OLS에 비해 ECM을 활용한 헤지비율이 작게 나타난다.

헤징 기간

평균 표준편차

OLS ECM OLS ECM

1개월 2개월 3개월 4개월 5개월 6개월 7개월 8개월 9개월 10개월 11개월 12개월

-0.538 -0.534 -0.527 -0.524 -0.530 -0.548 -0.557 -0.560 -0.572 -0.582 -0.597 -0.612

-0.515 -0.475 -0.478 -0.485 -0.493 -0.508 -0.516 -0.526 -0.539 -0.547 -0.555 -0.565

0.381 0.383 0.384 0.388 0.389 0.396 0.399 0.411 0.397 0.391 0.395 0.400

0.038 0.050 0.065 0.072 0.081 0.092 0.097 0.103 0.109 0.105 0.104 0.108

<표 5> 시뮬레이션된 자료를 활용한 헤지비율 추정치(ARA)

헤징 기간

평균 표준편차

OLS ECM OLS ECM

1개월 2개월 3개월 4개월 5개월 6개월 7개월 8개월 9개월 10개월 11개월 12개월

-0.517 -0.531 -0.540 -0.550 -0.557 -0.566 -0.578 -0.588 -0.600 -0.603 -0.603 -0.623

-0.534 -0.491 -0.492 -0.499 -0.507 -0.521 -0.528 -0.538 -0.546 -0.555 -0.558 -0.569

0.377 0.376 0.374 0.388 0.394 0.394 0.388 0.397 0.402 0.393 0.388 0.401

0.038 0.049 0.067 0.080 0.086 0.096 0.103 0.113 0.115 0.115 0.117 0.124

<표 6> 시뮬레이션 자료를 활용한 헤지비율 추정치(Richards Bay)

헤징 기간

평균 표준편차

OLS ECM OLS ECM

1개월 2개월 3개월 4개월 5개월 6개월 7개월 8개월 9개월 10개월 11개월 12개월

-0.533 -0.554 -0.573 -0.590 -0.601 -0.613 -0.632 -0.647 -0.662 -0.662 -0.660 -0.680

-0.515 -0.477 -0.482 -0.491 -0.501 -0.516 -0.525 -0.538 -0.549 -0.558 -0.564 -0.577

0.465 0.463 0.466 0.478 0.483 0.483 0.475 0.477 0.479 0.469 0.464 0.477

0.037 0.047 0.061 0.073 0.077 0.086 0.091 0.100 0.100 0.098 0.099 0.102

<표 7> 시뮬레이션 자료를 활용한 헤지비율 추정치(Bolivar)

헤징 기간

평균 표준편차

OLS ECM OLS ECM

1개월 2개월 3개월 4개월 5개월 6개월 7개월 8개월 9개월 10개월 11개월 12개월

-0.526 -0.553 -0.581 -0.606 -0.623 -0.640 -0.664 -0.683 -0.701 -0.702 -0.701 -0.719

-0.472 -0.440 -0.449 -0.460 -0.471 -0.489 -0.501 -0.515 -0.530 -0.539 -0.549 -0.563

0.519 0.518 0.525 0.537 0.539 0.538 0.535 0.533 0.529 0.519 0.514 0.519

0.035 0.043 0.056 0.066 0.070 0.078 0.083 0.090 0.090 0.088 0.089 0.089

<표 8> 시뮬레이션 자료를 활용한 헤지비율 추정치(Newcastle)

<표 9>에서 <표 12>에는 시뮬레이션된 자료를 활용하여 산출한 순조달비용의 평균과 표준편차의 평균치, 그리고 헤징하지 않은 경우(No)에 대비한 변화율로 표시된 헤징효과를 정리한 것이다. 앞서, 헤지비율의 추정 결과와 마찬가지로, 현 물가격과 선도가격의 GBM 확률과정을 추정한 결과를 토대로 매 시뮬레이션에서 생성된 현물가격과 선도가격의 시계열자료를 활용하여 반복적으로 순조달비용의 평균과 표준편차를 산출한 결과이다.

<표 9>에서 ARA의 경우를 예로 들어 설명해 보자. 첫째, 헤징하지 않을 경우 에 비해 헤징할 경우 순조달비용의 평균은 1:1, OLS, ECM 등 모든 헤징전략의 경우에 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 헤징기간이 길어질수록 평균의 감소율이 증가하는 것을 알 수 있다. 평균의 감소율 측면에서 1:1, OLS, 그리고 ECM의 순 서로 나타났다. 둘째, 헤징하지 않을 경우에 비해 헤징할 경우 순조달비용의 표준 편차는 OLS와 ECM을 활용한 헤징전략의 경우 감소하는데, 감소폭은 ECM에 비 해 OLS가 큰 것으로 나타났다. 또한, 헤징기간이 길어질수록 표준편차의 감소율 이 증가하는 것을 알 수 있다. 하지만, 1:1 헤징전략의 경우 오히려 조달비용의 변동성이 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 헤징포트폴리오의 최소분산

을 목적으로 하는 OLS 헤지비율 이상으로 선도포지션을 취할 경우 순조달비용의 기대값을 감소시킬 수 있지만, 분산은 오히려 증가하여 순조달비용의 변동성은 커질 수 있다는 의미이다.

이상의 헤징시뮬레이션 결과는 나머지 3개 유연탄의 경우에도 동일하게 적용되 지만, 유연탄 가격별로, 그리고 헤징기간별로 평균과 표준편차의 변화율 측면에서 약간의 차이가 있다는 것을 알 수 있다. 만약 순조달비용의 기대값을 감소시킬 목적이라면 12개월 헤징기간을 전제로 1:1 헤징전략을 실행하여 최소 19%(Richard Bay)에서 최대 34%(Newcastle) 가량의 순조달비용을 감소시킬 수 있다. 순조달비 용의 변동위험성을 감소시키고자 한다면, 12개월 헤징기간을 전제로 OLS 헤징전 략을 실행하여 4개 유연탄 모두에서 55% 가량의 순조달비용 변동성을 감소시킬 수 있다.

주지할 사항은 본 연구에서 가정한 조달헤징의 경우, 순조달비용의 기대값과 변동성 기준에서 ECM을 활용한 헤징전략에 비해 OLS 헤징전략이 우수하다는 점이다. 이러한 결과는 매도헤징 형태로서 저장헤징을 가정한 일부의 연구결과와 상반된다. ECM 추정기법의 경우 현물가격과 이에 상응하는 선도가격 사이에 공 적분 관계가 유의할 경우 OLS에 비해 (외표본을 활용한 사전적 분석기법에서) 보 다 나은 헤징결과를 도출시킬 수 있다. 하지만, 본 연구의 실증분석 결과에서 알 수 있듯이, 이들 가격간에 공적분 관계가 유의하지 않거나 내표본을 활용한 사후 적 분석기법에서는 오히려 OLS가 ECM에 비해 나은 결과를 도출할 수 있다.

헤징

기간 평균 표준편차 No 1:1 OLS ECM No 1:1 OLS ECM 1개월