본 연구는 레버러지효과가 존재하는 코스피 200 선물시장 거래량 및 미결제약정변화량에 관한 정보가 코스피 200 현물시장 수익률에 유용한 정보를 제공하고 있는지를 실증 분석하였다. 분석 자료는 최근월물 일별 코스피200주가지수선물의 거래량 자료와 코스피 200현물 수익률자료를 이용하였다. 실증분석모형으로는 VAR모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 비대칭적인 정보이전효과를 잘 모형화 할 수 있는 Nelson(1991)의 시간변동(Time-varying) EGARCH(1,1)-M모형을 도입하였다. Granger 인과관계, 충격반응함수 및 분산분해 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량정보는 코스피 200 현물수익률의 변동에 통계적으로 유의한 수준에서 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 Nelson(1991)의 시간변동 EGARCH(1,1)-M모형을 이용한 추정한 결과, 코스피 200선물거래변화량과 미결제약정변화량은 코스피 200 현물수익률에 대해서 조건부 평균이전효과가 존재함을 보였다. 모든 변수간에는 비대칭적 정보이전효과가 통계적으로 1%수준에서 유의하게 존재하는 것으로 나타났다. 이로부터 투자자들은 호재보다는 악재에 더 민감하게 반응하고 있음을 추론해 볼 수 있다. 본 연구결과로부터 코스피 200 선물거래량과 미결제약정에 관한 정보도 코스피 200 현물시장의 움직임에 유용한 정보를 제공하고 있음을 보여 주었으며, 특히 코스피 200 선물미결제약정이 거래량보다 현물시장에 대하여 상대적으로 더 강한 영향력을 미치고 있음을 제시하였다. 이러한 연구는 해외의 기존 연구들과 대동소이한 결과를 보였으며, 향후 투자전략에 다소 도움이 될 것으로 기대된다.

This paper tests whether the KOSPI 200 futures contract and open interest can provide the information to estimate the KOSPI 200 spot price movement. In addition, the study tries to find the lead-lag relationship between the KOSPI 200 futures contract and open interest. The sample period covers from June 7, 1998 to March 31, 2006 with the closing price returns of the KOSPI 200 spot and the nearby contract and open interest of the KOSPI 200 index futures. The methodologies such as Granger causality, Impulse response, Variance decomposition and EGARCH(1,1)-M model are employed for the dynamic empirical tests. The main empirical results are as follows; First, both the KOSPI 200 futures contract and open interest tend to have the predictive power to the KOSPI 200 spot price return. And the KOSPI 200 futures contract and open interest show the bi-direction effects to each other, consistent with the previous researches by Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang, Balyeat and Leatham(2005). Second, the paper also reports the conditional mean spillover effect from the KOSPI 200 futures contract and open interest to the KOSPI 200 spot price return. In conclusion, the asymmetric information spillover effects appears among the variables at the 1% statistical level.