애스크로AIPublic Preview
← 학술논문 검색
학술논문재무관리연구2023.02 발행

ALM 기반의 최적 환헤지 비중과 신뢰구간

Optimal Currency Hedge Ratio with ALM Approach and Confidence Interval

이재현(숭실대학교)

40권 1호, 1~22쪽

초록

본 연구는 자산부채종합관리(ALM) 기반의 공적연기금의 환헤지 정책을 분석한다. 기존의자산중심접근법은 획일적인 환헤지 정책을 유도하였지만 각 연기금의 제도적 특징을 반영하지 못하였다. 본 연구는 잉여수익률, 적립비율, 투자레버리지, 적립배율 등 각 ALM 지표의 변동성을 최소화하는환헤지 비중을 이론적으로 도출하였다. 그 결과 제도 변수의 변동성, 환율과의 상관관계, 재정지표의수준에 따라 다양한 최적 환헤지 비중이 유도될 수 있다. 부채 혹은 지출과 관련된 변수와 환율간의상관관계가 높을 때 ALM에 기반한 환헤지 비중은 자산중심접근법에 비해 낮아지게 된다. 이는 환노출전략을 통해 제도 전체의 현금흐름을 중화시키는 방향으로 작동하기 때문이다. 따라서 연기금마다다른 헤지정책이 필요함을 의미한다. 또한, 본 연구는 이론적으로 도출되는 환헤지 비중의 통계적신뢰구간을 추정한다. 제도변수의 경우 회귀분석에 의한 시계열이 충분하지 않기 때문에 본 연구는재표본 효율성 방법론에 의해 신뢰구간을 추정하였다. 사전에 주어진 분포에서 통계적으로 이탈할수 있는 범위를 제공한다는 점에서 신뢰구간으로 활용될 수 있을 것이다. 이는 전술적 환헤지 정책에활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study analyzes optimal currency hedge ratio of public pension funds with asset and liability management (ALM) approach. The representative and widely used asset-only approach hedge ratio can not reflect the system characteristics of each pension fund, thus induces uniform hedging policy. In this study, currency hedge ratio that minimizes the volatility of each ALM index, such as surplus return, funding ratio, investment leverage, and asset to expenditure ratio, is derived theoretically. As a result, various optimal currency hedge ratios can be derived depending on the volatility of system variables, correlation with exchange rates, and the level of ALM index. This means that different hedge policies are needed for different pension funds. In addition, this study estimates a statistical confidence interval of the theoretically derived weight of currency hedge ratio. It can be used as a confidence interval in that it provides a statistically deviating range from the distribution given in advance. This can be utilized for tactical currency hedging policies.

발행기관:
한국재무관리학회
DOI:
http://dx.doi.org/10.22510/kjofm.2023.40.1.001
분류:
경영학

AI 법률 상담

이 논문의 주제에 대해 더 알고 싶으신가요?

460만+ 법률 자료에서 관련 판례·법령·해석례를 찾아 답변합니다

AI 상담 시작
ALM 기반의 최적 환헤지 비중과 신뢰구간 | 재무관리연구 2023 | AskLaw | 애스크로 AI