<BCB3BCBAB1BA5FB9DABCBCBFEE2E687770>

Size: px

Start display at page:

Download "<BCB3BCBAB1BA5FB9DABCBCBFEE2E687770>"

현주 위
4 years ago
Views:

1 통화선물시장과현물시장간의가격발견기능과전이효과에관한 실증분석 설성군 창원대학교경영학과박사과정, 제 1 저자 박세운 창원대학교경영학과교수, 교신저자 김희호 경북대학교경제통상학부교수 본연구는선진국과아시아국가및남미국가를포함한세계주요통화의선물환율과현물환율또는 NDF환율과현물환율간의가격발견기능과변동성전이효과 (volatility spillover effect) 를연구하였다. Bounds test, ARDL모형, DCC-GARCH모형과 spillover index방법을통하여실증분석을하였으며선진국에는선물환율이현물환율에게주는영향이더큰것으로나타나반면에신흥국가에는현물환율이선물환율에게주는영향이더큰것으로나타났다. 선진국과비하면신흥국가외환시장은미성숙시장인것을판단할수있다. NDF환율과현물환율간의전이지수는통화선물환율과현물환율간의전이지수보다작은것으로나타났다. 본연구의실증분석결과에따라중앙은행이외환시장개입할때외환시장효과, 신호효과, 포트폴리오효과등국내요인뿐만아니라, 통화선물환율과현물환율또는 NDF환율과현물환율간의서로영향도같이고려하여야하다. 핵심주제어 : 통화선물시장과현물시장, NDF 시장과현물시장, 가격발견기능, DCC-GARCH 모형, spillover index. Ⅰ. 서론 본연구에서는선진국과아시아국가및남미국가를포함한세계주요통화의선물환율 또는 NDF 환율과현물환율간의가격발견기능과변동성전이효과 (volatility spillover effect) 1

2 를분석하였다. 외환현물시장은외환거래소가없어외환딜러 (dealer) 가다른은행과직접또는외환브로커를통하여거래를하고있다. 그래서통화현물시장은투명도가낮고통화선물시장보다정보에대한반응이느릴수있다. Chen and Gau (2010), Crain and Lee (1995), Chatrath and Song(1998), Martens and Kofman(1998), Rosenberg and Traub(2009) 과 Tse et al.(2006) 등학자들이통화현물시장보다선물시장의가격발견기능이더효율적이라고주장하였다. 어떤통화의선물시장과현물시장간의가격발견기능에관한연구가많고 ( 이재하와임상규 2000, 김동석과김솔 2000, 홍정효 2009, 설성군과박세운 2011, Chan 1992, Ozun and Erbaykal 2009, Chen and Gau 2010, Wan and Kao 2009), 전이효과 (spillover effect) 에관한연구도많이나왔다 (Clifton 1985, Crain and Lee 1995, Jochum and Kodres 1998, Park 2001). 최근에 DCC-GARCH(Dynamic conditional correlation-garch) 모형을통한연구가시작되었다 (Celik 2012, Antonakakis 2012). DCC-GARCH모형은시간변동 (time-varying) 에따라변동성의동태적성질 (dynamic nature) 을파악할수있다. 그래서 DCC- GARCH모형을이용하면통화선물과현물환수익률의변동성에대한동태적인관계를분석할수있다. 그러나어떤통화의선물시장과현물시장간의 DCC-GARCH모형을통하여변동성전이효과에관한연구는없는실정이다. Diebold and Yilmaz(2009, 2012) 가전이지수 (spillover index) 방법을제시하여시계열간의변동성전이효과를정량적으로측정할수있게되었다. 이방법은일반화VAR(generalized vector autoregression) 모형과분산분해 (variance decomposition) 방법을통하여전이지수를계산하는것이나아직선행연구가많지않다. Antonakakis(2012) 는전이지수방법을통하여유로 ( 독일마르크 ) 가영국파운드, 스위스프랑및일본엔과비교할때지배적인지위를차지하고있다고주장하였다. McMillan and Speight(2010) 는전이지수방법을통하여유로 / 달러, 유로 / 파운드및유로 / 엔시장에서 10분간 (10-minute) 자료의전이지수보다반나절 (half-day) 자료의전이지수가더큰것으로나타났다. 국내에서는전이지수방법에관한연구가없는실정이다. 본연구에서는선행연구와달리세계주요통화 ( 영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로등 ) 뿐만아니라한국원, 브라질레알과멕시코페소등신흥국가통화선물환율을분석하였다. 게다가선물거래가되지않는인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소, 대만 1) 달러및중국위안의 NDF( 차액결제선물환 ) 환율그리고한국원의 NDF환율을포함하여분석하였다. 그목적은선진국외환시장과신흥국외환시장의성질을비교하는데에있다. NDF시장에관한연구는 Park(2001), Gu and McNeils(2013) 가있다. 분석을하기위하여통계자료는통화선물환율은 1988년부터 2012년 12월 31일까지이용하며 NDF환율은 1998년부터 2013년 4월 3일까지이용하였다. 본연구는총 5개의장으로구성되어있다. 제2장에서자료의구성, 제3장에서연구모형을 1) 본연구에나타나는 대만 은중국대만지역을일으킴. 2

3 제시되었다. 제 4 장에서는실증분석결과를제시하였다. 제 5 장에서는연구의결과를종합하여 정리하고연구의시사점을제시하였다. II. 자료의구성 본연구에서는통화선물시장과현물시장의시장효율성과가격발견기능을연구하기위하여크게통화선물시장과 NDF시장으로나눠서분석하였다. 영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로, 한국원, 브라질레알및멕시코페소의일별 1개월물통화선물환율은 Bloomberg에서구하였다. 영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로와한국원의현물환율은한국은행경제통계시스템에서구하였으며브라질레알및멕시코페소의현물환율은 Bloomberg에서구하였다. NDF시장에대한연구를위하여한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소, 대만달러및중국위안의일별 1개월 NDF환율과현물환율은 Bloomberg 에서구하였다. 각통화환율의영문약자와분석기간은 < 표 1> 에서제시되었다. 본연구에서는모든통화환율이 European 방식으로표시되었다. < 표 1> 통화표시와분석기간 Panel 1: 통화선물시장통화 영문약자 환율표시 시기 종기 영국파운드 GBP USD/GBP 호주달러 AUD USD/AUD 캐나다달러 CAD USD/CAD 일본엔 JPY USD/JPY 유로 EUR USD/EUR 한국원 KRW USD/KRW 브라질레알 BRL USD/BRL 멕시코페소 MXN USD/MXN Panel 2: NDF시장통화 영문약자 환율표시 시기 종기 한국원 KRW USD/KRW 인도루피 INR USD/INR 말레이시아링깃 MYR USD/MYR 인도네시아루피아 IDR USD/IDR 필리핀페소 PHP USD/PHP 대만달러 TWD USD/TWD 중국위안 CNY USD/CNY 주 ) USD 는미국달러를의미함. 각통화선물환율, NDF 환율과현물환율시계열들의특성은 < 표 2> 에제시되었다. 통화선 3

4 물환율과현물환율의평균을비교해보면일본엔을제외하고영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 한국원, 브라질레알및멕시코페소의통화선물환율평균이더높은것으로나타났다. NDF환율과현물환율의평균을비교해보면한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소의 NDF환율평균이현물환율평균보다높은것으로나타났다. 대만과중국의 NDF환율평균은현물환율평균보다낮은것으로나타났다. < 표 2> 시계열의기초통계량 Panel 1: 통화선물환율과현물환율평균 중위수 최대값 최소값 표준편차 GBP 현물로그값 GBP 선물로그값 GBP 현물수익률 GBP 선물수익률 AUD 현물로그값 AUD 선물로그값 AUD 현물수익률 AUD 선물수익률 CAD 현물로그값 CAD 선물로그값 CAD 현물수익률 CAD 선물수익률 JPY 현물로그값 JPY 선물로그값 JPY 현물수익률 JPY 선물수익률 EUR 현물로그값 EUR 선물로그값 EUR 현물수익률 EUR 선물수익률 KRW 현물로그값 KRW 선물로그값 KRW 현물수익률 KRW 선물수익률 BRL 현물로그값 BRL 선물로그값 BRL 현물수익률 BRL 선물수익률 MXN 현물로그값 MXN 선물로그값 MXN 현물수익률 MXN 선물수익률 주 ) 모든시계열의 J-B 통계치는 1% 유의수준에서기각된다, 즉정규분포라는귀무가설이기각된다. 4

5 Panel 2: NDF환율과현물환율평균 중위수 최대값 최소값 표준편차 KRW 현물로그값 KRW 선물로그값 KRW 현물수익률 KRW 선물수익률 INR 현물로그값 INR 선물로그값 INR 현물수익률 INR 선물수익률 MYR 현물로그값 MYR 선물로그값 MYR 현물수익률 MYR 선물수익률 IDR 현물로그값 IDR 선물로그값 IDR 현물수익률 IDR 선물수익률 PHP 현물로그값 PHP 선물로그값 PHP 현물수익률 PHP 선물수익률 TWD 현물로그값 TWD 선물로그값 TWD 현물수익률 TWD 선물수익률 CNY 현물로그값 CNY 선물로그값 CNY 현물수익률 CNY 선물수익률 주 ) 모든시계열의 J-B 통계치는 1% 유의수준에서기각된다, 즉정규분포인귀무가설이기각된다. 통화선물시장에는호주달러와멕시코페소선물환율과현물환율평균수익률간에차이가있다는것으로나타났다. NDF시장에는인도네시아루피아, 필리핀페소및대만달러의 NDF환율과현물환율평균수익률간에차이가있다는것으로나타났다. 정규성검정을위하여 Jarque-Bera (1982) 검정을실시하였으며모든통화의통화선물환율, NDF환율과현물환율시계열의분포가정규분포를따르지않는것으로나타났다. 통화선물시장의각통화선물환율과현물환율시계열관측개수는영국파운드 5,871개, 호주달러 4,950개, 캐나다달러 5,904개, 일본엔 5,892개, 유로 3,483개, 한국원 3,154개, 브라 5

6 질레알 2,842개및멕시코페소 3,583개로구성되었다. NDF시장의각 NDF환율과현물환율시계열관측개수는한국원 3,734개, 인도루피 3,734개, 말레이시아링깃 2,009개, 인도네시아루피아 3,147개, 필리핀페소 3,734개, 대만달러 3,752개및중국위안 3,734개로구성되었다. 실증분석에적용되는변수는통화선물환율및현물환율의로그값을이용하였다. 이를식으로표시하면아래와같다. ln 식 (1) ln 식 (2) 여기서 와 는각통화의시점의 t 현물환율과선물환율을표시하고 i 는영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로, 한국원, 브라질레알및멕시코페소를나타낸다. 와 는시점의 t 현물환율의로그값과선물환율의로그값을표시한다. ln 식 (3) ln 식 (4) 여기서 와 는시점의 t 현물환율과 NDF환율을표시하고는 i 한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소, 대만달러및중국위안을나타낸다. 와 는시점의 t 현물환율의로그값과 NDF환율의로그값을표시한다. III. 연구모형 3.1. Bounds 공적분검증과 ARDL 모형 바운드공적분검증을하기위해서는 UEC(Unrestricted Error Correct) 모형을만들어야한다. UEC모형은다음과같다. --식(6) 공적분관계가있는지알아보기위하여첫번째독립변수와종속변수에 F검증을실시한다. 귀무가설은다음과같다 : 계산한 F통계치를 Pesaran et al.(2001) 의표상한및하한과비교한다. Pesaran 하한치보다 F통계치가낮으면공적분관계가존재하지않는다는뜻이고 F통계치가상한과하한치간의값이면정확하게판단할수없고다른부수적인공적분검증을실시해야한다. 마지막으로 F통계치가상한치보다높게나오면공적분관계가존재한다는것을의미한다. 바운드공적분검증의장점은시계열의안정성을몰라도공적분관계를검증할수있는것이다. 공 6

7 적분관계가있으면장기간, 단기간관계를구분하기위해 ARDL모형이만들어지게된다. UECM모형에서 m은 lag의수를나타낸다. lag의수가결정되고나면 UECM모형으로계산된 F통계치를 Pesaran의표중의상한과하한으로비교한다. ARDL모형은변수들간에장기과계를조사하기위해식 (7) 에서성립된다. 식 (8) 에서 은장기관계에서나온 error term의 lag value이다. 의계수는음으로예상되며, 불균형의제거속도를보여준다 식(7) 식(8) 3.2. DCC-GARCH 분석모형 Multivariate GARCH 모형은변수에주는동시충격 (contemporaneous shocks) 이다른변 수에주는영향을반영한다. 따라서이모형은한변수의변동성충격 (volatility shocks) 의 변동성전이 (volatility spillovers) 가다른변수의변동에주는영향을측정할수있다. 이모 형을추정하는방법중에 Engle(2002) 이제안한 DCC-GARCH(Dynamic Conditional Correlation-GARCH) 모형이가장널리이용되고있다. DCC-GARCH 모형을이용하여먼저 한변수의 GARCH 과정을추정한다. 이어서추정결과에나온표준잔차 (standardized residuals) 를이용하여조건부상관매트릭스 (conditional correlation matrix) 를구성한다. 이 방법은이모형을추정할때만나는수학적으로어려운부분을극복할수있고시간변동변 동성 (time-varying volatilities), 공분산 (covariances) 과상관성 (correlations) 을추정할수있 다. DCC-GARCH 모형을식으로표현하면다음과같다., 식 (9), 식 (10) 식 (11) 여기서 는변수의수익률의 벡터이고, 는 의 조건부평균 (conditional mean) 벡터이다. 는조건부공분산매트릭스 (conditional covariance matrix) 이고, 는조건부분산제곱근의대각선매트릭스, 는각변수의 GARCH 모형이다. 는시간변동조건부상관 (time-varying conditional correlation) 을포함하는매트릭스이다. 7

8 식(12) or 여기서 는 대칭정확정 (symmetric positive definite) 매트릭스이다 식(13) 여기서 는 표준잔차 (standardized residuals) 매트릭스이고, 는 의 분산매트릭스이다. 는비음모수 (nonnegative parameters) 이고, 을만족해야한다. 각시계열이정규분포를따르지않기때문에다중 t 분포 (multivariate Student distribution) 를가정하여 Quasi-Maximum Likelihood(QML) 방법을이용하여 DCC-GARCH 모형을추정할수있다 전이지수 (spillover index) 분석모형 통화선물환율과현물환율또는 NDF환율과현물환율간의변동성전이효과를검증하기위하여일반화 VAR(generalized vector autoregressive) 방법, 분산분해방법과 Diebold and Yilmaz(2012) 의일반화전이지수 (generalized version of spillover index, Diebold and Yilmaz, 2009가처음제출하였음 ) 방법을이용하여실증분석을하였다. 분산분해방법은한변수가다른변수의예측오차분산 (forecast error variance) 에게주는영향측정할수있다. 전이지수는총오차분산 (total error variance) 중에변수간의오차분산 (cross-variable error variance) 이차지하는비중을계산하여변수간의전이도 (degree of spillover) 를산출하는것이다. Diebold and Yilmaz(2012) 의전이지수모형은다음과같다 식(14) 여기서 이고, 은 모수매트릭스 (parameter matrix) 이고, 는 IID 오차 (independently and identically distributed disturbances) 벡터 (vector) 이다. 위식은이동평균으로표현하면 식(15) 로나타났다. 여기서, 은 단위행렬 (identity matrix) 이고, i<0이면 이다. variable ordering에따라변하지않는분산분해를생성할수있는 Koop et al.(1996) 과 Pesaran and Shin(1998) 의일반화 VAR 방법을이용하여 H-step-ahead forecast error 8

9 variance decomposition 을도출할수있다. 이것이식으로표현하면다음과같다 식 (16) 여기서 는오차벡터 의분산매트릭스이고, 는 i 번째방정식오차항의표준편차이 다. 는 i 번째요소 (element) 가 1 이고다른요소가 0 인벡터이다. 이와같은방법으로모든 분산분해매트릭스의요소 (entry) 가표준화된다. 분산분해결과표중에모든행요소합 (sum of row entry) 은 1 이된다. 이것을식으로표현하면다음과같다. 여기서, 으로구축하였다. 지수 (total volatility spillover index) 를다음과같이표현할수있다 식 (17) 위식을이용하여총변동성전이 식 (18) 이어서단방향전이 (directional spillover) 를산출할수있다. 변수 i 외의모든변수 j 가 변수 i 에게주는전이영향은다음과같다 식 (19) 반대로변수 i 가다른변수 j 에게주는단방향전이영향은다음과같다 식 (20) IV. 실증분석결과 9

10 4.1. Bounds test 와 ARDL 모형분석결과 바운드테스터 (Bounds test) UEC모형의검증결과가 < 표 3> 에제시되었다. 통화선물시장과 NDF시장의각통화시계열의 F 통계치가 5% 유의수준에서상한보다크므로각통화선물환율과현물환율, 또는 NDF환율과현물환율시계열간에공적분관계가존재한다고판단할수있다. 다음은 ARDL모형을이용하여통화선물환율과현물환율, 또는 NDF환율과현물환율간의장기관계와단기관계를분석하였으며그결과가 < 표 4> 에제시되었다. 먼저장기균형모형분석결과를보면선진국의통화선물환율과현물환율차이 ( 영국파운드 , 호주달러 , 캐나다달러 , 일본엔 , 유로 ) 가신흥국가의통화선물환율과현물환율차이 ( 브라질레알 , 멕시코페소 ) 보다는작은것으로나타났다. NDF시장에는필리핀페소 (0.0010) 를제외하고, 한국원 (0.0076), 인도루피 (0.0134), 말레이시아링깃 (0.0112), 인도네시아루피아 (0.0462), 대만달러 (0.0114) 및중국위안 (0.0188) 의 NDF환율과현물환율차이가큰것으로나타났다. 그이유는다음과같다. 첫째, 선진국보다는신흥국의금융시장과외환시장이미성숙상태이다. 둘째, 선진국통화보다신흥국통화의거래량이훨씬작다. 셋째, 선진국보다신흥국통화환율의변동성이크다. 단기균형모형분석결과를보면조정계수 ec(-1) 은예상한대로모두마이너스로나타났다. 통화선물시장의단기균형모형분석결과를보면유로의조정계수는 , 한국원 , 호주달러 로나타나현물환율이빠르게균형상태를회복하여다른통화보다상대적으로통화선물환율의가격발견기능이좋았다. 브라질레알의조정계수는 , 멕시코페소는 로매우작아서현물환율이균형상태를회복하는데오랜시간이걸리는것으로볼수있다. NDF환율의단기균형모형분석결과를보면한국원 ( ) 과말레이시아링깃 ( ) 의현물환율이빠르게균형상태로찾아가는것으로나타나지만인도루피 ( ), 인도네시아 ( ), 대만달러 ( ), 필리핀페소 ( ) 의단기조정계수는상대적으로작게나타났다. 특히중국위안의현물환율은균형상태로돌아가지않는것으로나타났는데, 이는중국이관리변동환율제도를시행하기때문인것으로보인다. 단기균형모형분석결과를전반적으로분석해보면선진국현물시장은선물시장의과거영향을많이받은것으로나타난반면에신흥국현물시장은선물시장또는 NDF환율의과거영향을상대적으로작게받은것으로나타났다. 10

11 F-value 통화선물시장 95% lower bound < 표 3> Bounds test 검증결과 95% upper bound F-value NDF 시장 95% lower bound 95% upper bound GBP KRW AUD INR CAD MYR JPY IDR EUR PHP KRW TWD BRL CNY MXN < 표 4> ARDL 모형분석결과종합표 Panel 1: 통화선물시장 slope 상수항 ec(-1) 조정 R 2 F-value DW-value GBP ** ** AUD ** ** ** CAD ** ** ** JPY ** ** EUR ** * ** KRW ** ** BRL ** ** MXN ** ** Panel 2: NDF시장 slope 상수항 ec(-1) 조정 R 2 F-value DW-value KRW ** ** ** INR ** ** ** MYR ** ** ** IDR ** ** ** PHP ** * ** TWD ** ** ** CNY ** ** ** 주 ) **,* 는각 1%, 5% 유의수준에서통계적으로유의함 DCC GARCH 모형분석결과 통화선물환율과현물환율또는 NDF 환율과현물환율변동성전이효과를분석하기위하여 Engle(2002) 의 DCC-GARCH 모형을이용하여실증분석을하였다. 동태적인조건부상관 11

12 (Dynamic Conditional Correlation)GARCH모형의분석결과가 < 표 5> 에제시되었다. 통화선물시장과 NDF시장의 α와 β가 5% 유의수준에서모두유의하기때문에통화선물환율과현물환율수익률또는 NDF환율과현물환율수익률의변동성간에상관성이시간에따라변동하는것을판단할수있다. 즉동태적인조건부상관은존재하는것으로나타났다. [ 그림 1] 통화선물환율과현물환율간의동태적인조건부상관추세를보면경제위기가일어나거나경기침체했을때동태적인조건부상관이커지는경향이있다는것을볼수있다. 구체적으로 1991년에소련해체 (collapse of the Soviet Union), 년에유럽화폐체제위기 (the ERM crisis), 년에멕시코페소위기 (Mexican-Peso crisis), 년에아시아금융위기 (Asian crisis), 2001년후반기와 2003년중반의미국과유럽침체 (early 2000s recession in US and EU), 년에아르헨티나에너지위기 (Argentina s energy crisis), 2008년에세계금융위기 (global financial crisis), 2011년에유럽채무위기 (Eurozone debt crisis) 와같은상황이발생하였을때영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로및한국원선물환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계가커진다는것을확인할수있다. 그러나브라질레알과멕시코페소의그림을보면통화선물환율과현물환율간의동태적인조건부상관관계가지속적으로매우높은것으로나타났으며그원인은전이지수분석결과에찾을수있다. NDF시장은통화선물시장과다르게나타났으며한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소및대만달러 NDF환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계는계속크게변동하고있는것으로나타났다. 이것은선진국통화에비하여신흥국통화의외환시장이불안정성이높으며상대적으로미성숙시장인것에기인하는것으로볼수있다. 중국위안의동태조건부상관그림을보면 2005년 7월 21일에중국이복수통화바스켓변동환율제도를시행한이후중국위안 NDF환율과현물환수익률간의동태적인조건부상관관계가지속적으로상승하다가 2008년후반기부터하락했다. 그이유는 2008년후반에세계금융위기가시작되면서중국중앙은행이환율변동폭을엄격하게제한하였기때문인것으로보인다 년에국제핫머니가중국부동산시장에유입되어중국경제의불안성이커져중국위안 NDF환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계가높아진것으로보인다. 12

13 < 표 5> DCC-GARCH 모형분석결과 Panel 1: 통화선물환율 λ 11 λ 21 λ 12 λ 22 α β df GBP 0.933** 0.962** 0.058** 0.033** 0.995** 0.004** 7.558** AUD 0.948** 0.955** 0.041** 0.036** 0.996** 0.003* 8.647** CAD 0.925** 0.955** 0.063** 0.041** 0.994** 0.005** 9.804** JPY 0.926** 0.950** 0.056** 0.037** 0.993** 0.007** 5.700** EUR 0.944** 0.967** 0.048** 0.029** 0.998** - - KRW 0.869** 0.910** 0.112** 0.079** 0.992** 0.007** 5.429** BRL 0.851** 0.854** 0.130** 0.128** 0.855** 0.135** 5.013** MXN 0.874** 0.875** 0.100** 0.101** 0.860** 0.131** 5.625** 주 ) 1. 유로는 t 본포가정하면계산치가수렴하지않기때문에정규본포를가정하여추정하였고, 그리고 α+β=1 로제한하였음. 2. **,* 는각 1%, 5% 유의수준에서통계적으로유의하다는것을표시한다. Panel 2: NDF 환율 λ11 λ12 λ21 λ22 α β df KRW 0.886** 0.906** 0.094** 0.083** 0.919** 0.066** - INR 0.903** 0.901** 0.086** 0.094** 0.970** 0.019** 4.356** MYR 0.886** 0.899** 0.107** 0.089** 0.944** 0.044** 5.979** IDR 0.790** 0.814** 0.197** 0.171** 0.946** 0.040** 3.954** PHP 0.850** 0.844** 0.139** 0.145** 0.472** 0.133** 5.382** TWD 0.83** 0.877** 0.150** 0.106** 0.933** 0.046** 4.355** CHY 0.859** ** ** 0.016** 4.953** 주 ) 1. 한국원은 t 본포가정하면계산치가수렴하지않기때문에정규본포를가정하여추정하였음. 2. 중국위안은계산치를수렴시키기위하여 λ 11+λ 12=1, λ 21+λ 22=1 로제한하였음. 3. **,* 는각 1%, 5% 유의수준에서통계적으로유의하다는것을표시한다. 영국파운드 [ 그림 1] 동태적인조건부상관추세 호주달러 캐나다달러 일본엔 13

14 유로 한국원 브라질레알 멕시코페소 한국원 인도루피 말레이시아링깃 인도네시아루피아 14

에제시된통화선물시장의전이지수결과를보면브라질레알 (46.43%) 및멕시코페소 (49.

현물환율이선물환율을절대적지배하는것으로나타났다 ( 브라질레알 92.53%, 멕시코 98.13%).

96%, 일본엔 81.05%, 유로 79.06%, 캐나다 71.94%) 을주는것으로나타났다.

15 필리핀페소 대만달러 중국위안 4.3. 전이지수 (spillover index) 분석결과 < 표 6> 에제시된통화선물시장의전이지수결과를보면브라질레알 (46.43%) 및멕시코페소 (49.63%) 는전이지수를크게나타났지만선물시장이현물시장에게주는영향은미미하고, 현물환율이선물환율을절대적지배하는것으로나타났다 ( 브라질레알 92.53%, 멕시코 98.13%). 선진국통화는선물환율이현물환율에게지배적인변동성영향 ( 호주달러 85.33%, 영국파운드 83.96%, 일본엔 81.05%, 유로 79.06%, 캐나다 71.94%) 을주는것으로나타났다. 한국선물환율과현물환율에는전이지수가 32.84%, 선물환율이현물환율에게주는영향은 62.37% 로나타났으며선진국보다영향력이약간작은것으로나타났다. 전이지수분석결과를의하면신흥국보다선진국통화선물시장의가격발견기능이더강한것으로보인다. 15

16 현물 => 선물 통화선물시장 선물 => 현물 < 표 6> 전이지수분석결과 Total spillover index 현물 => NDF NDF 시장 NDF => 현물 Total spillover index GBP % KRW % AUD % INR % CAD % MYR % JPY % IDR % EUR % PHP % KRW % TWD % BRL % CNY# % MXP % CNY## % 주 ) # 는중국위안은변동환율제도를실행전기간 ( ) 이고 ## 는변동환율제도를실행한후기간 ( ) 임. NDF시장의전이지수결과를보면말레이시아링깃 (43.38%), 한국원 (40.88%), 인도루피 (35.38%), 대만달러 (34.49%), 필리핀페소 (33.58%) 및인도네시아루피아 (30.47%) 의전이지수는선진국의전이지수보다는약간작은것으로나타났다. 그러나브라질레알과멕시코페소통화선물시장과마찬가지로 NDF시장에는모든통화현물환율이 NDF환율에게주는영향은 NDF환율이현물환율에게주는영향보다매우강한것으로나타났다. 마지막으로중국위안 NDF환율과현물환율간의변동성영향은다르게나타났다. 중국은 2005년 7월 20일까지는미국달러에고정한환율로정하지는관리변동환율제도를적용하였고, 2005년 7월 21일부터복수통화바스켓제도에의한변동환율제도를적용하였다. 그래서 2005년 7월 21일전에는중국위안 NDF환율과현물환율간에서로영향이거의없는것으로나타났다. 그이후에는영향이점점커졌고전이지수는 19.98% 까지올랐다. 신흥국가와마찬가지로중국위안현물환율의 NDF 환율에주는영향이더강한것으로나타났다. V 결론 본연구에서는선물환율과현물환율간의가격발견기능과변동성전이효과에대하여분석하였다. 이를위해통화선물시장에서는영국파운드, 호주달러, 캐나다달러, 일본엔, 유로, 한국원, 브라질레알및멕시코페소의일별 1개월물선물환율과현물환율을이용하였으며 NDF시장에서는한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소, 대만달러및중국위안의일별 1개월물 NDF환율과현물환율을이용하였다. 실증분석결과를요약하면다음과같다. Bounds 공적분검증결과를보면모든통화선물환율과현물환율간에장기적으로공적분관계가존재하는것으로나타났다. 각통화선물환율과현물환율, NDF환율과현물환율간에장기적으로시장효율성이있다는것을판단할수있다. 16

17 단기균형모형분석결과는신흥국외환시장보다선진국외환시장의현물환율이빠르게균형상태로찾아가는것으로나타나며상대적으로선물의가격발견기능이좋은것으로나타났다. 특히중국위안의현물환율은균형상태로돌아가지않는것으로나타났으며, 중국이관리변동환율제도를시행하기때문인것으로보인다. 단기균형모형분석결과를보면선진국현물환율은선물환율의과거영향을많이받은것으로나타난반면에신흥국현물환율은통화선물환율또는 NDF환율의과거영향을상대적으로작게받는것으로나타났다. 동태적인조건부상관 (Dynamic Conditional Correlation)GARCH모형의분석결과에서선진국은경제위기가일어났을때동태적인조건부상관을커지는경향이있는것으로나타났다. 그러나브라질레알과멕시코페소의통화선물환율과현물환율간의동태적인조건부상관관계가지속적으로매우높은것으로나타났는데이것은두통화의현물환율이절대적으로지배지위를차지하기때문인것으로판단된다. NDF시장에서는통화선물시장과다르게나타났으며한국원, 인도루피, 말레이시아링깃, 인도네시아루피아, 필리핀페소및대만달러 NDF환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계는계속크게변동하고있는것으로나타났다. 그래서선진국보다신흥국의외환시장은불안정성이높으며상대적으로미성숙시장인것을볼수있다. 중국위안의동태조건부상관을보면 2005년 7월 21일에중국은복수바스켓변동환율제도를시행한이후중국위안 NDF환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계가지속적으로상승하였다가 2008년후반기부터하락하는것으로나타났다. 그이유는 2008년후반에세계금융위기시작하며중국중앙은행이환율변동폭을엄격하게제한하기때문이다 년에국제핫머니가중국부동산시장에투자하여국내경제불안성이높아지기때문에중국위안 NDF환율과현물환율수익률간의동태적인조건부상관관계가높아지는것으로나타났다. 선진국통화선물환율이현물환율에게지배적인변동성영향을주는것으로나타났다. 한국통화선물환율과현물환율에는선진국보다영향력이약간작은것으로나타났다. 전이지수분석결과를의하면신흥국보다선진국통화선물환율의가격발견기능이더강한것으로보인다. NDF시장의이전지수결과는신흥국의전이지수로서통화선물시장에서의선진국의전이지수보다약간작은것으로나타났다. 중국은 2005년 7월 21일부터복수통화바스켓제도라는변동환율제도를적용하기때문에 2005년 7월 21일전에는중국위안 NDF환율과현물환율간에서로영향이거의없는것으로나타났다. 그이후에는영향이점점커졌고전이지수는 19.98% 까지올랐다. 본연구의시사점은다음과같다. 첫째, 본연구의실증분석결과에따라중앙은행이외환시장개입할때외환시장효과, 신호효과, 포트폴리오효과등국내요인뿐만아니라, 통화선물환율과현물환율또는 NDF환율과현물환율간의서로영향도같이고려하여야하다. 둘째, 통화선물환율과현물환율또는 NDF환율과현물환율간의가격발견기능과전이효과가위험관리, 자본평가, 포트폴리오투자에게큰영향을줄수있기때문에본연구의결과는위험관리자, 자본평가자, 포트폴리오투자자에게는유용한정보가될수있다. 17

18 참고문헌 김동석ㆍ김솔 (2000), 주가지수선물과주가지수의가격발견기능에관한실증연구 : 공적분과오차수정모형, 선물연구, 제7권제1호, 설성군ㆍ박세운 (2011), 통화선물시장과현물시장의선도-지연관계에관한실증분석, 무역연구, 제7권제1호, 이재하ㆍ임상규 (2000), " 원 / 달러역내현물환시장과역외 NDF 시장간의인과관계," 재무관리연구, 제17권제2호, 홍정효 (2009), 이변량 GJR-GARCH 모형을이용한국제통화선물시장과통화현물시장장간의비대칭걱인과관계및시자효율성비교분석에관환연구, 재무관리연구, 제27권제1호, Antonakakis, Nikolaos(2012), "Exchange Return Co-movements and Volatility Spillovers before and after the Introduction of Euro," Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22, Celik, Sibel(2012), The More Contagion effect on Emerging Markets: the Evidence of DCC-GARCH Model, Economic Modelling, 29, Chan, K.(1992), A Further Analysis of the Lead-Lag Relationship between the Cash Market and Stock Index Futures Market, Review of Financial Studies, 5(1), Chartrath, Ariun and Frank Song(1998), "Information and Volatility in Futures and Spot Markets: the Case of the Japanese Yen," J ournal of Futures Markets, 18, Chen, Yu Lun and Yin Feng Gau(2010), "News Announcements and Price Discovery in Foreign Exchange Spot and Futures Markets," Journal of Banking and Finance, 34, Clifton, Eric V.(1985), The Currency Futures Market and Interbank Foreign Exchange Trading, J ournal of Futures Markets, 5(3), Crain, Susan J. and Jae Ha Lee(1995), Intraday Volatility in Interest Rate and Foreign Exchange Spot and Futures Markets, Journal of Futures Markets, 15(4), Diebold, Francis X. and Kamil Yilmaz(2009), "Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers, With Application to Global Equity Markets, Economic Journal, 119(534), Diebold, Francis X. and Kamil Yilmaz(2012), "Better to Give Than to Receive: Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers," International Journal of Forecasting, 28(1), Engle, Robert F.(2002), "Dynamic Conditional Correlation-A Simple Class of Multivariate Garch Models," Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), Gu, Li and Paul D. McNelis(2013), "Yen/Dollar Volatility and Chinese Fear of Floating: 18

19 Pressures from the NDF Market," Pacific-Basin Finance Journal, 22, Jochum, Christian and Laura E. Kodres(1998), Does the Introduction of Futures on Emerging Market Currencies Destabilize the Underlying Currencies? Working Paper of the International Money Fund, WP/98/13. Koop, G., M.H. Pesaran and S.M. Potter(1996), Impulse Response Analysis in Nonlinear Multivariate Models, Journal of Econometrics 74(1), Martens, M. and P. Kofman(1998), "The Inefficiency of Reuters Foreign Exchange Quotes," J ournal of Banking and Finance, 22, McMillan, David G and Alan E.H. Speight(2010), " Return and Volatility Spillovers in Three Euro Exchange Rates," J ournal of Economics and Business, 62, Ozun, Alper and Erman Erbaykal(2009) Detecting Risk Transmission from Futures to Spot Markets without Data Stationarity Evidence from Turkeys Markets, Journal of Risk Finance, 10(4), Park Jinwoon(2001), "Information Flows Between Non-deliverable Forward (NDF) and Spot Markets: Evidence from Korean currency," Pacific-Basin Finance J ournal, 9, Pesaran, H. Hashem and Yongcheol Shin(1998), Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models, Economics Letters, 58(1), Pesaran, M. Hashem, Yongcheol Shin and Richard J. Smith(2001) Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships, Journal of Applied Econometrics, 16, Rosenberg, J. V. and L. G. traub(2009), "Price Discovery in the Foreign Currency Futures and Spot Market," Journal of Derivatives, 17, Tse, Y., J. Xiang and J. K. W. Fung(2006), "Price Discovery in the Foreign Exchange Futures Market," Journal of Futures Markets, 26, Wan, Jer Yuh and Chung Wei Kao(2009) "Price Discovery in Taiwan's Foreign Exchange Market," Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 19,

20 20

에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -

에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 - . - 2 - . 1. - 3 - [ 그림 1] 도시가스수요와실질 GDP 추이 - 4 - - 5 - - 6 - < 표 1>