나)충격반응함수 분석과 해석<br>□ 앞선 분석과 별개로 국내 주식관련 파생상품거래에서 상당 부분을 차지하고 있을 것으로 추정되는 차익거래자 및 투기적거래자가 거래세 도입으로 인해 비용증가가 발생할 경우 보이게 될 반응을 살펴봄으로서 국내 파생상품시장의 변화모습을 예측하고자 함.<br>○ 구조적인 변화에 따른 시장의 변화는 전혀 고려하고 있지 못하지만 수요탄력도를 통해 시장의 변화를 부분적으로나마 살펴볼 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있음.<br>○ 실제 시장의 반응을 살펴보기 위해서는 tickdata와 같은 고빈도 자료를 이용하는 것이 바람직하나, 자료의 제약 등으로 일별자료를 사용함에 따른 한계는 명백히 존재<br>□ 우선 투기적거래자와 차익거래자가 반응할 것으로 예측할 수 있는 시장베이시스와 괴리도를 중심으로 거래량에 미치는 영향을 살펴봄.<br>○ 베이시스는 (선물가-현물가)를 나타내고 있으며, 괴리도는 (선물가-이론가)를 의미하는 것으로 투기적 거래 또는 차익거래의 거래유인을 나타내는 변수로 사용<br>○ ‘05.01.01.~’12.06.21.기간의 KOSPI200선물 일별 데이터를 이용하였으며, 이론가격 등의 연속시계열은 WiseFn사의 QuantWise자료를 이용.<br>○ 거래량과 변동성(VKOSPI)은 로그차분한 변수를 이용함.<br>□ 주어진 자료를 이용하여 그랜저 인과관계 검정(Granger Causality Test)를 실시한 결과, 괴리도·변동성 등이 거래량에 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있음.<br>○ 베이시스의 경우 거래량에 그랜저 인과관계에 있지 않는 것으로 나타나고 있으나, 동시에(contemporaneous)영향을 미칠 가능성이 있음.<br>○ 또한 괴리도와 베이시스는 상호 그랜저 인과관계를 가지고 있기때문에 이로 인한 영향이 발생할 수 있음.<br>□ 이를 바탕으로 선형회귀분석과 벡터자기회귀(VAR)모형을 가지고 각 요인들이 거래량(증가율)에 미치는 영향을 분석<br>□ KOSPI200선물거래만 살펴볼 경우, 괴리도의 경우 예상과는 달리 음(-)의 영향을 미치고 있는 것으로 나오는데, 이는 차익거래나 투기거래요인이 늘어날 경우 거래가 감소하는 것으로 해석가능<br>○ 〈모형1〉은 t기의 베이시스와 괴리도를 종속변수로 사용하였고, 〈모형2〉은 t-1기의 베이시스와 괴리도를 함께 포함시켜 거래량에 미치는 영향을 단순선형회귀로서 추정하였으며, 거래량은 로그변환한 변수를 사용<br>○ 변동성 효과를 제어하기 위해 변동성 증가율 변수를 함께 포함시켰으며, 거래량 변수의 자기상관을 고려하기 위해 t-1기의 거래량 변수를 종속변수로 함께 포함<br>○ 변동성 효과가 일별 거래량에 미치는 영향이 뚜렷한 가운데 베이시스나 괴리도의 경우 예상과는 다른 결과가 도출됨.<br>○ 이는 국내 파생상품 거래환경에서 차익 또는 투기거래가 고빈도 매매를 위주로 이루어지는 것과 달리 일별 자료를 이용하며 나타나는 현상으로 풀이 가능