불안정시계열 분석기법을 통한 환율결정모형의 실증적 연구

Abstract

본 논문은 불안정시계열기법을 이용하여 자산시장접근법 환율결정모형인 Frenkel-Bilson 모형, Dornbush-Frankel 모형, Hooper-Morton 모형이 한국의 대미 환율결정모형으로서 적합한지에 대한 이론적검토와 실증분석을 하였다. 자유변동환율제 시기에 선진5개국을 대상으로 한 통화론적환율결정모형의 예측력이 램덤워크모형보다 떨어진다는 결과가 발표됨에 따라 한국의 경우에는 이들 환율결정모형의 표본내 및 표본외의 예측력이 어떠한지를 살펴보는데 의의가 있다. 특히 본 논문은 환율결정모형을 구성하는 변수의 불안정성을 고려한 시계열기법을 이용한 이외에도 80년 2월 바스켓통화제도하의 변동환율제 실시와 90년 3월부터 시장평균환율제를 도입함으로써 보다 실질적인 자유변동환율제로 전환되었다는 사실을 고려하여 시기구분을 통한 실증분석을 시도하였다. 먼저 변수들의 불안정성을 살펴보기 위해 단위근검정과 I(2) 검정 및 공적분검정을 하였다. 단위근검정과 I(2)검정에 이용된 기법은 ADF, Phillips-Perron, J(p,q)방법이며, 특히 안정적인 결과를 보장하는 J(p,q)방법을 통해 모든 변수들은 단위근을 가지며, 1차 적분되어 있음을 알 수 있었다. 또한 공적분검정은 ADF, Phillips-Perron 및 Johansen검정법을 이용하였으며, 그 중 다변수모형에 적합하고 공적분벡터의 첫수를 알 수 있는 Johansen검정결과, 3개의 환율결정모형 모두에서 공적분이 존재함을 알 수 있었다. 이같은 결과를 바탕으로 공적분회귀추정식중 OLS, CCR 그리고 FM-OLS의 표본 내 추정 및 표본외 예측을 비교하였다. 추정과 예측시 각 모형별로 바스켓통화제도하의 시기와 시장평균환율제의 시기 그리고 그 두 시기를 통합한 전 구간으로 기간을 구분하였으며 예측에는 rolling regression 방법을 이용하였다. 추정결과 시장평균환율제 시기에 CCR과 FM-OLS를 이용한 Hooper-Morton의 결과가 이론적인 결과와 일치함을 보여주었으며, 표본외 예측결과도 CCR을 이용한 경우 기존의 연구와는 달리 한국의 시장평균환율제도하에서 환율결정모형중 Hooper-Morton이 랜덤워크모형보다 예측력이 뛰어남을 보여주었다. 모형을 설정하고 그 모형의 유의성을 검증하는 것은 모형을 구성하고 있는 변수들의 속성을 올바로 파악하고 그에 적합한 실증분석기법을 이용해야 할 뿐만아니라 분석대상이 되는 표본이 모형과 잘 부합하는지도 파악되어야 한다. 이 논문은 이러한 실증분석을 위한 제반사항들을 고려하여, 자유변동환율제의 특성을 반영한 표본의 설정과 불안정성을 지닌 변수들을 이용한 공적분회귀식을 선택하였다. 그 결과 자산시장접근법에 의해 한국의 대미환율을 중심으로 실증분석된 환율결정모형이(Hooper-Morton) 선진5개국의 환율을 분석한 Meese & Rogoff(1983)의 결과와는 달리 랜덤워크모형보다 표본외의 예측력에 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.;This paper comsiders several alternaitve structural exchange rate models including the flexible-price (Frenkel-Bilson), and sticky-price (Dornbush-Frankel) monetary model, and a sticky-price model which incorporates the current account (Hooper-Morton) and tries to find out, for won/dollar exchange rate, which models are appropriate and to compare the forecasting accuracy of those models in Korea with Meese & Rogoff(1988)'s using non-stationary time series techniques. This paper also considers the possibility of structural change in Korea exchange rate system. At first to test non-stationary of variables in the structural exchange rate models several unit roots, I(2) and cointegration tests are used. The methods for unit roots test and I(2) test are ADF, Phillips-Perron and J(p,q). Particularly by using J(p,q) test that generally guarantees more reloable output than the others I find that all these variables which are used in this paper are found to have unit roots and they are integrated of order 1. The cointegration tests used the methods of ADF, Phillips-Perron and Johansen and with the Johansen test, that is more appropriate for multivariable model and gives the number of cointegrating vector, I find that there is a cointegration in each model. Next I estimate the structural exchange rate models and predict in out-of-sample based on above results. When the estimation and prediction are generated this paper divided sample period into 3 periods multi-currency basket system, market average exchange rate system, all sample period. and the forecasting is accomplished by using rolling regression to re-estimate the parameters of each model every forecast period. I find that under market average exchange rate the estimation of Hooper-Morton model using CCR and FM-OLS is consistent with the expected estimation and in-out-of sample its accuracy as using CCR during the market average exchange rate improves on the random walk models'. If we modify a model and test its efficiency, we should investigate what its characteristic is, use the appropriate empirical analysis technique and consider whether the sample period is fit to the model which we choose to analyze. This paper bases all these matters in empirical analysis. In other words, for reflecting the features of Korean exchange rate system, sample period is divided into 3 periods. And for considering the non-stationary of variables, this paper estimates and predicts the models by using cointegrating regression, specially CCR. As the results I find that for the won/dollar exchange rate in asset approach the predictability of Hooper-Morton model improves on the random walk model in contrast to Meese & Rogoff's.