Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 19, No. 5 pp. 426-431, 2018 https://doi.org/10.5762/kais.2018.19.5.426 ISSN 1975-4701 / eissn 2288-4688 이사영충북대학교국제경영학과 An Analysis of Exchange Rate Volatility Spillovers Sa-Young Lee Department of International Business, Chungbuk National University 요약본논문에서는각국화폐의환율변동성이우리나라원화의환율변동성에미치는전이효과를분석하였다. 분석을위하여 G7 국가로서의선진국화폐인일본엔화, 유로화, 영국파운드화, 캐나다달러화와우리나라가지리적으로가까이위치해있는아시아오세아니아지역의화폐인태국바트화, 인도네시아루피아화, 싱가포르달러화, 호주달러화가사용되었다. 연구기간은 2009년 1월부터 2017년 12월까지이며주별자료를사용하였고분석방법으로는 GARCH(1,1) 모형이사용되었다. 분석결과, 일본엔화, 유로화, 영국파운드화, 태국바트화및인도네시아루피아화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에미치는영향은유의하지않았으며, 캐나다달러화, 싱가포르달러화와호주달러화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에영향을미치는전이효과는유의하였다. 본연구를위하여선택된국가들을경제체제와구조면에서평가해볼때, 일본, 영국및유로화사용국가는우리나라보다높은수준에있고, 태국과인도네시아는우리나라보다낮은수준에있으며, 캐나다, 싱가포르, 호주는비슷한수준에있다고말할수있다. 그러므로본논문의연구에서우리나라화폐의환율변동성에영향을미치는화폐로서캐나다달러화, 싱가포르달러화, 호주달러화가채택된분석결과는경제체제나구조가유사한국가들간의환율변동성전이현상때문에나타난결과라고추정할수있으며, 지역적으로근접한나라들사이에서환율변동성전이현상이일어난다고주장하는선행연구들과는배치된다고말할수있다. Abstract This study examines exchange rate volatility spillovers that affect the exchange rate volatility of Korean currency. For this study, the Japanese yen, British pound, Euro, and Canadian dollar are used as the currencies of developed countries, and the Thai baht, Indonesian rupiah, Singapore dollar, and Australian dollar are used as the currencies of the areas near Korea. The GARCH(1.1) model is employed for weekly data covering the period from January 2009 to December 2017. This study finds that the volatility spillovers from the Canadian dollar, Singapore dollar, and Australian dollar to the Korean won are significant, while the volatility spillovers from the Japanese yen, British pound, Euro, Thai baht, and Indonesian rupiah to the Korean won are insignificant. In terms of the economic system and structure, Japan, Britain, and European countries are at a higher level than Korea, while Thailand and Indonesia are at a lower level than Korea. Canada, Singapore, and Australia are almost at the same level as Korea. Therefore, these results appear to be derived from the phenomenon of exchange rate spillovers among countries with a similar economic system and structures, and contradict the literature, which has argued that exchange rates volatility spillovers occur among countries that are in the same area geographically. Keywords : Exchange rates volatility, Volatility spillovers, GARCH, Heat wave, Meteor shower. 이논문은 2015년도충북대학교학술연구지원사업의연구비지원에의하여연구되었음. * Corresponding Author : Sa-Young Lee (Chungbuk National Univ.) Tel: +82-43-261-3347 email: leesy@cbnu.ac.kr Received February 9, 2018 Revised March 28, 2018 Accepted May 4, 2018 Published May 31, 2018 426
1. 서론환율의움직임은주가의움직임과함께예측하기가매우힘들다. 시장효율성이론에의하면각국가의환율은경제환경의변화에따른모든정보를반영하여결정되기때문에미래의환율은예측이불가능하며, 따라서환율은무작위보행을하게되어있다 [1-2]. 그러나실제의환율은시기에따라서규칙적인움직임을보이기도한다 [3-4]. 이러한이유로연구자들은끊임없이환율의행태에대한탐구를계속하고있다. 특별히지난 20년간아시아금융위기와미국발글로벌금융위기를겪으면서경제적변혁기마다환율이큰폭으로등락을거듭하는것을경험한이후로환율변동성에대한관심은더욱확대되었다. 최근컴퓨터의발전과인터넷의발달로인하여글로벌화가급속히이루어지고많은국가들이자본시장을개방하기시작하면서외환시장에서환율은더욱역동적으로움직이게되었다. 이러한현상들은각국화폐환율변화의동조화를가속시키고있으며각국화폐환율변동성의전이효과를더욱증진시키고있다. 각국화폐의환율변동성동조화나변동성전이가일어난다는것은그들나라들의경제체제나구조가같거나경제정책에있어서유사점이있다는것을의미한다. Black and McMillan(2004) 은 1974년부터 1998년까지의독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 일본, 캐나다화폐의변동성전이를분석한후유럽국가들간의환율변동성전이가크다는것을발견하고경제구조및정책이유사한유럽국가들간의공동화폐인유로화도입의필요성을입증하였다. 한편 Melvin and Melvin(2003) 은아시아, 유럽, 아메리카지역에대한환율변동성의전이에대한연구를통하여같은지역에서의환율변동성전이효과가다른지역으로의전이효과보다더강하게나타난다는것을밝혔다. 본논문에서는각국화폐의환율변동성이우리나라원화의환율변동성에미치는전이효과를분석할것이다. 분석을위하여 G7 국가로서의선진국화폐인일본엔화, 유로화, 영국파운드화, 캐나다달러화및우리나라와지리적으로가까이위치해있는아시아오세아니아지역의화폐인태국바트화, 인도네시아루피아화, 싱가포르달러화, 호주달러화가사용되었다. 본논문은다음과같이구성되어있다. 2장에서는자료설명및단위근검정을실시하였고, 3장에서는연구 방법을설명하였다. 4장에서는환율의변동성전이를분석하였으며, 5장에서는연구결과를요약하였다. 2.1 자료 2. 자료및단위근검정 외환시장에서의환율변동성전이를분석하기위하여 G7 국가로서의선진국화폐인일본엔, 유로, 영국파운드, 캐나다달러및우리나라와지리적으로가깝게위치해있는아시아오세아니아지역의화폐인태국바트, 인도네시아루피아, 싱가포르달러, 호주달러가사용되었다. 중국은관리변동환율제를시행하고있어중국위안화는중국경제를반영하는데있어미흡하고또한홍콩달러화는미국달러화에연동 (peg) 되어변화하여홍콩의경제상황을반영할수없기때문에본연구에서는제외하였다. 연구기간은글로벌금융위기후인 2009년부터 1월부터 2017년 12월까지이며분석을위하여주별자료가사용되었다. 각화폐는 1 US 달러당각국화폐가치로표시되었으며시계열모형을이용할때단위근으로인한모형의불안정성을제거하기위하여환율은 1차차분한환율변화율을사용하였다. 금기의환율변화율 는자연대수를취한금기환율에서자연대수를취한전기환율을차감한수치로,, 계산되었다. 는 t시점의환율을나타낸다. 환율변화율은 100을곱하여퍼센트의값을취하였다. Table 1은각국화폐 (CU) 에대한환율변화율기본통계량을보여주고있다. KO는우리나라원화, JP는일본엔화, EU는유로화, GB는영국파운드화, CA는캐나다달러화, TH는태국바트화, IN은인도네시아루피아화, SG는싱가포르달러화, AU는호주달러화를각각표시한다. Table 1. Summary statistics for exchange rate returns CU Mean Std. Dev. Skewness Kurtosis KO -0.0478 0.9293 0.3561 4.9940 JP 0.0185 1.2780-0.3396 3.4264 EU -0.0843 1.3161 0.2076 3.3320 GB -0.0474 1.1362 0.2123 3.3889 CA -0.0949 1.0006 0.4447 4.7922 TH -0.0509 0.9646 0.8222 9.3370 IN 0.0663 1.6364-0.1255 11.8583 SG -0.0326 0.5718 0.1692 3.4383 AU -0.0701 1.5263 0.7161 4.4686 427
한국산학기술학회논문지제 19 권제 5 호, 2018 2.2 단위근검정 환율시계열자료는일반적으로단위근이존재한다고알려져있기때문에본논문에서는환율원자료를로그를취하여 1차차분한환율변화율을사용하였다. 그렇지만변형된자료인환율변화율이단위근을가지고있는지의여부를다시한번검증을통하여확인할필요가있다. Table 2는각국화폐의환율변화율에대한 Augmented Dickey-Fuller 단위근검정의결과를보여준다 [7]. 검정결과, 추세항이없는경우 (No Trend) 나추세항이있는경우 (Trend) 에있어서, 각국화폐환율변화율의단위근검정통계량은모두 MacKinnon 임계값보다작은것으로나타났다. 따라서사용된각국화페들의환율변화율은단위근이없는것으로확인되었으므로각국의환율변화율자료는모두본논문의분석에필요한모형을설정하는데적합한시계열이라는것이판명되었다. Table 2. Augmented Dickey-Fuller unit root test for exchange rate returns CU No Trend Trend KO -10.0551-10.0593 JP -8.9321-8.9610 EU -8.8197-8.8168 GB -10.4455-10.4421 CA -10.2354-10.3158 TH -8.0469-8.0584 IN -9.1159-9.1961 SG -9.5498-9.6423 AU -9.5891-9.6888 Note: MacKinnon critical value No Trend: -2.8683, Trend: -3.4218 3. 연구방법 3.1 GARCH(1,1) 모형 Engle(1982) 은시간조건부변동성을추정할수있는 Autoregressive Conditional Heteroskedacity (ARCH) 모형을처음개발하였다. ARCH(q) 모형은시간가변조건부분산 ( 변동성 ) 의계수를추정하기위하여지난 q기까지의오차제곱의선형함수를이용한다. Bollerslev(1986) 는 ARCH 모형을좀더확장하여일반화된형태의 GARCH (Generalized ARCH) 모형을제안하였다. 이모형은시간조건부분산을추정할때유연성있는시간차구조를적용시킨더욱동적인형태이다. GARCH 모형은다음과같은식으로나타낼수있다. (1a) (1b) 재무자료시계열 의 GARCH(p,q) 모형은평균방정 식에서평균방정식의오차항을 형태로분해한뒤분산방정식을통하여조건부분산인 를전기오차항제곱과전기조건부분산의함수로나타낸모형이다. q 는전기오차항제곱의래그 (lag) 수를표시하고 p는전기조건부분산의래그 (lag) 수를각각표시한다. 는재무자료시계열의전기변수 (lagged variable) 을포함한설명변수의벡터를표시하고 β는계수의벡터를나타낸다. GARCH 모형은금융시장에서일반적인변동성집중 (volatility clustering) 현상을보여주는데적합한모형이다. 변동성집중현상이란규모가큰조건부변동성이다음기에또다른규모가큰조건부변동성을일으키는현상을지칭한다. 본논문에서사용된 GARCH(1,1) 모형은다음과같다. 등식 (2a) 는평균등식을그리고, 등식 (2b) 는분산등식을나타낸다. 본논문에서의분석대상은변동성이므로 GARCH 모형에서원화환율변화율, 의평균등식은간단하게 1차자기회귀 (Autoregressive) 식인 AR(1) 을채택하였다 는원화환율변화율의시간가변변동성을나타낸다. (2a) (2b) 3.2 변동성전이 외화환율변화율변동성으로부터원화환율변화율변동성으로의전이효과를측정하기위하여이장에서는원화환율변화율 GARCH(1,1) 모형의분산등식에외화환율변화율 의 AR(1) 인, 의 전기오차제곱항 을삽입하였다. (3a) (3b) 는원화환율변화율을나타내고 는원화환율 428
변화율의시간조건부변동성을나타낸다. 는전기의외화환율변화율의변동성이금기의원화환율변화율변동성에미치는영향을표시하는계수이다. 그러므로 는전기의외화환율변화율변동성이금기의원화환율변화율변동성에미치는전이효과를측정하는데사용된다. 4. 실증결과환율은각나라의경제의힘을나타내는측정치이다. 경제의발전속도가빠르고투자의기회가많은나라의화폐는가치가오르는반면경제가침체되고투자가능성도낮은국가의화폐는평가절하되는경향이있다. 그러므로한국가의환율의변화는주가의변화와마찬가지로그나라의경제변화를나타내주는중요한지표로이용된다. 한편, 최근교통의발달및인터넷등컴퓨터의발전으로경제의글로벌화가진전되어한나라의경제의변화는다른나라에급속하게파급되고있다. 그런데그파급의영향력이특정지역에그칠때의현상을열파 (heat wave) 효과라고부르며그파급의영향력이지역을뛰어넘어전지역에전파될때의현상을유성비 (meteor shower) 효과라고부른다 [10]. 한편금융자산의변동성전이가정보의흐름과밀접한관계가있다는사실은이전연구를통하여잘알려져있다 [11]. 그러므로한국가의경제의변화의다른나라로의파급효과는환율변동성의전이효과로측정할수있을것이다. [5] 는유로도입전의 G7 국가들인독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 일본, 캐나다화폐의환율변동성전이를분석한후유럽국가들간의환율변동성전이가크다는것을발견하고경제구조및정책이유사한유럽국가들간의공동화폐인유로도입의필요성을입증하였다. 또한유럽국가들화폐와일본엔화와는환율변동성성향 (trend) 이같은반면유럽국가들화폐와캐나다달러화는환율변동성성향이다르다는것을밝혔다. 한편 [6] 은아시아, 유럽, 아메리카지역에대한환율변동성의전이에대한연구를통하여같은지역에서의환율변동성전이효과가다른지역으로의전이효과보다더강하게나타난다는것을발견하였다. 또한 Raputsoane(2008) 도남아프리카화폐와세계여러나라화폐사이의환율변동성전이를연구하였는데연구결과, 지역적으로차이가있음을제시하였다. 즉남아프리카 화폐와서유럽및동유럽국가의화폐와는환율변동성전이효과가발견되었지만남아프리카화폐와아시아국가및라틴아메리카의화폐와는환율변동성전이가발견되지않았다. 이장에서는각국화폐의환율변동성이우리나라원화의환율변동성에미치는전이효과를분석하였다. 분석을위하여 G7 국가로서의선진국화폐인일본엔화, 유로화, 영국파운드화, 캐나다달러화및우리나라와지리적으로가깝게위치해있는아시아오세아니아지역의화폐인태국바트화, 인도네시아루피아화, 싱가포르달러화, 호주달러화가사용되었다. Table 3은각국화폐의환율변동성이우리나라원화의환율변동성에미치는전이효과분석결과를보여주고있다. 분산방정식에서 는전기의외화환율변동성이금기의우리나라원화환율변동성에영향을미치는전이효과를나타낸다. Table 3. The exchange rate volatility spillover results CU a b c k 0.0696 ** 0.1669 *** 0.7758 *** 0.0200 JP (2.00) (5.24) (20.99) (1.21) EU GB CA TH IN SG AU 0.0742 ** 0.1610 *** 0.7748 *** 0.0274 (2.40) (5.02) (19.96) (1.49) 0.0921 *** 0.1686 *** 0.7821 *** 0.0005 (2.94) (5.26) (20.94) (0.04) 0.0558 ** 0.1601 *** 0.7607 *** 0.0615 ** (1.96) (5.11) (20.33) (2.40) 0.0924 *** 0.1689 *** 0.7823 *** 0.0000 (2.97) (5.32) (21.20) (0.00) 0.0915 *** 0.1723 *** 0.7695 *** 0.0203 (2.81) (5.30) (18.72) (0.84) 0.0777 *** 0.1653 *** 0.7569 *** 0.1123 ** (2.59) (4.57) (19.99) (2.15) 0.0672 ** 0.1567 *** 0.7668 *** 0.0299 ** (2.21) (4.50) (20.69) (2.11) Note: t-value in parenthesis. ** p<0.05. *** p<0.01 먼저, 선진국 G7 국가의화폐를살펴보면, 일본엔화, 유로, 그리고영국파운드화의환율변동성이원화환율변동성에영향을미치는전이효과계수는모두유의하지않은반면오직캐나다달러의환율변동성이원화의환율변동성에영향을미치는전이효과계수만이 0.0615 로 5% 수준에서유의하였다. 그리고우리나라와지역적으로가까운아시아오세아 429
한국산학기술학회논문지제 19 권제 5 호, 2018 니아경우에서는, 태국바트화와인도네시아루피아화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에영향을미치는전이효과계수는유의하지않은반면, 싱가포르달러화와호주달러화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에영향을미치는전이효과계수는각각 0.1123, 0.0299로모두 5% 수준에서유의하였다. [5] 의논문에서보는것과같이분석에이용된화폐를사용하는선진국들중에서일본, 영국, 그리고유로화를사용하는국가에비해캐나다는화폐의환율변동성성향이다르게나타났는데이를통하여캐나다의경제체제및구조가다른선진국들과는상이한것으로추정할수있다. Table 4는본논문에이용된화폐를사용하는나라들의경제구조및경제수준을가늠할수있는각국가의 2016년일인당 GDP와무역량 ( 수입액과수출액 ) 을요약한표이다 [13]. 독일은유로를사용하는대표적인나라로선정되었다. 표에서보면, 일본, 독일, 영국은일인당 GDP와무역량에서모두우리나라에앞서있고, 태국과인도네시아는일인당 GDP와무역량이모두우리나라보다뒤진다는것을볼수있다. 한편, 캐나다, 싱가포르, 호주의경우는일인당 GDP는우리나라보다높지만무역량은우리나라보다적은것으로나타나있다. 이러한경향은 2016년뿐만아니라본논문의연구기간동안지속되고있다. 그러므로본연구를위하여선택된국가들을경제수준및구조면에서평가해볼때, 일본, 영국및유로화사용국가는우리나라보다높은수준에있고, 태국과인도네시아는우리나라보다낮은수준에있으며, 캐나다, 싱가포르, 호주는비슷한수준에있다고말할수있다. Table 4. Economic level of each country Country GDP (thounsand dollar) Trade Volume (billion dollar) Korea 27.73 900.98 Japan 38.88 1,250.94 German 42.18 2,390.00 United Kingdom 40.05 998.55 Canada 42.22 806.40 Thailand 5.9 409.35 Indonesia 3.6 279.84 Singapore 52.96 629.88 Australia 51.74 388.15 따라서본논문의연구에서우리나라화폐의환율변동성에영향을미치는화폐로서캐나다달러화, 싱가포르달러화, 호주달러화가채택된분석결과는경제체제나구조가유사한국가들간에환율변동성전이현상이일어난다는 [5] 의연구와맥락을같이하며, 지역적으로근접한나라들사이에서환율변동성전이현상이일어난다는 [6] 과 [12] 의연구와는배치된다고말할수있다. 5. 결론본논문에서는각국화폐의환율변동성이우리나라원화의변동성에미치는전이효과를분석하였다. 분석을위하여 G7 국가로서의선진국화폐인일본엔화, 유로화, 영국파운드화, 캐나다달러화및우리나라와지리적으로가까이위치해있는아시아오세아니아지역의화폐인태국바트화, 인도네시아루피아화, 싱가포르달러화, 호주달러화가사용되었다. 선진국 G7 국가의화폐에대한분석결과에서는일본엔화, 유로화, 그리고영국파운드화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에미치는영향은유의하지않고오직캐나다달러화의환율변동성이원화의환율변동성에영향을미치는전이효과계수만이유의하였다. 그리고우리나라와지역적으로가까운아시아오세아니아경우에서는, 태국바트화와인도네시아루피아화의환율변동성으로부터우리나라원화환율변동성에대한전이효과계수는유의하지않은반면, 싱가포르달러화와호주달러화의환율변동성이우리나라원화환율변동성에영향을미치는전이효과는유의하였다. 본연구를위하여선택된국가들을경제수준및구조면에서평가해볼때, 일본, 영국및유로화사용국가는우리나라보다높은수준에있고, 태국과인도네시아는우리나라보다낮은수준에있으며, 캐나다, 싱가포르, 호주는비슷한수준에있다고말할수있다. 그러므로본논문의연구에서우리나라화폐의환율변동성에영향을미치는화폐로서캐나다달러화, 싱가포르달러화, 호주달러화가채택된분석결과는경제체제나구조가유사한국가들간에환율변동성전이현상이일어난다는 [5] 의연구와맥락을같이하며, 지역적으로근접한나라들사이에서환율변동성전이현상이일어난다는 [6] 과 [12] 의연구와는배치된다고말할수있다. 430
References [1] J. Belaire-Franch, K. Opong, Some evidence of random walk behavior of Euro exchange rates using ranks and signs, Journal of Banking and Finance, vol. 29, no. 7 pp. 1631-1643, 2005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2004.06.031 [2] S. Chen, Random walks in Asian foreign exchange markets: evidence from new multiple variance ratio tests, Economics Bulletin, vol. 29, no. 2 pp. 1296-1307, 2009. [3] C. Liu, J. He, A variance-ratio test of random walks in foreign exchange rates, Journal of Finance, vol. 46, no. 2, pp. 773-785, 1991. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb02686.x [4] Y. Chang, A re-examination of variance-ratio test of random walks in foreign exchange rates, Applied Financial Economics, vol. 14, no. 9, pp. 671-679, 2004. DOI: https://doi.org/10.1080/0960310042000233449 [5] A. J. Black, D. G. McMillan, Long run trends and volatility spillovers in daily exchange rates, Applied Financial Economics, vol. 5, no. 2, pp. 895-907, 2004. DOI: https://doi.org/10.1080/0960310042000203037 [6] M. Melvin, B. Melvin, The global transmission of volatility in the foreign exchange market, Review of Economics and Statistics, vol. 85, no. 2, pp. 670-679, 2003. DOI: https://doi.org/10.1162/003465303322369803 [7] D. A. Fuller, W. A. Dickey, Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Association vol. 74, no. 366, pp. 427-431, 1979. DOI: https://doi.org/10.2307/2286348 [8] R. F. Engle, Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation, Econometrica, vol. 50, no. 4, pp. 987-1007, 1982. DOI: https://doi.org/10.2307/1912773 [9] T. Bollerslev, Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, vol. 31, no. 3, pp. 307-327, 1986. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1 [10] R. F. Engel, T. Ito, W. L. Lin, Meteor Showers or heat waves? Heteroskedastic intra-daily volatility in the foreign exchange market, Econometrica, vol. 59, no. 3, pp. 525-542, 1990. DOI: https://doi.org/10.2307/2938189 [11] S. A. Ross, Information and volatility: the no-arbitrage martingale approach to timing and resolution irrelevancy, Journal of Finance, vol. 44, no. 1, pp. 1-17, 1989. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1989.tb02401.x [12] L. Raputsoane, Exchange rate volatility spillovers and South African currency, working paper, South African Reserve Bank, Sep. 2008. [13] IMF DataMapper, Datasets, IMF Home Page http://www.imf.org/extrnal/index.htm 이사영 (Sa-Young Lee) [ 정회원 ] < 관심분야 > 국제경영, 국제재무, 투자론 1988 년 5 월 : University of Missouri ( 경영학석사 ) 1998 년 5 월 : University of Memphis ( 경영학박사 ) 2000 년 9 월 ~ 현재 : 충북대학교국제경영학과교수 431