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환율과 주가의 상호연관성 연구

Title
환율과 주가의 상호연관성 연구
Authors
이주현
Issue Date
2000
Department/Major
정책과학대학원 산업경제학전공
Publisher
이화여자대학교 정책과학대학원
Degree
Master
Abstract
본 논문은 외환위기 이후의 환율과 주가간의 상호연관성을 알아보기 위해 1997년 10월부터 1999년 12월까지의 기간을 환율변동의 정도에 따라 전기와 후기로 나누어 실증분석을 실시하였다. 원/달러 종가환율, 한국종합주가지수, 선물주가지수, 이 세 변수의 일별자료를 이용하였고 환율과 주가지수의 단위의 차이와 각 변수들의 변동폭의 차이를 줄이기 위해 각 자료값에 로그변화한 값으로 회귀분석을 실시하였고 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 환율과 주가의 두 변수를 이용한 회귀분석 결과는 다음과 같다. 전 기 : LogKOSPI = 3.493 - 0.255LogER 후 기 : LogKOSPI = 19.619 - 5.447LogER 각 회귀계수의 값들은 모두 유의하게 나타났으며 R제곱값은 전기가 0.192, 후기가 0.723으로 전기의 경우 회귀모형의 설명도가 낮았다. 이는 전기에 환율의 변동폭이 심한데 기인한 것으로 판단된다. 그러나 이 모형에서는 Durbin-Watson계수가 전후기 모두 0에 가까운 값으로 자료에 자기상관이 존재함을 보여주었다. 두 번째, 환율과 주가의 상호연관성을 좀 더 정확히 알기 위해 환율보다 주가지수에 영향을 더 많이 미치는 주가지수선물 변수를 추가하여 회귀분석을 실시하였고 그 결과는 다음과 같다. 전 기 : LogKOSPI = 1.641 - 0.171LogER + 0.913LogFKOSPI 후 기 : LogKOSPI = 1.472 - 0.141LogER + 0.942LogFKOSPI 각 회귀계수값들은 모두 유의하게 나왔고 R제곱값은 전기가 0.987이고 후기가 0.999로 앞선 환율과 주가 두 변수만 고려한 회귀모형과 비교하여 설명도가 상당히 좋아졌음을 알 수 있다. 그러나 이 모형 역시 Durbin-Watson계수가 0에 가까운 값으로 나타나 자기상관이 존재함을 보여주었다. 자료에 자기상관이 존재한다는 것을 자료가 시계열 자료로서 자료값이 전일 자료값에 영향을 받는다는 것으로 환율과 주가의 정확한 상호연관성을 알기 위해서는 이 자기상관을 제거해 주어야 실질적으로 환율이 주가에 미치는 영향을 볼 수 있다. 따라서 앞선 분석들에 대해 자기상관 회귀분석을 실시하였다. 세 번째, 환율과 주가지수를 이용하여 자기상관 회귀분석을 실시하였고 그 결과는 다음과 같다. 전 기 : LogKOSPI = 3.833 - 0.362LogER + ε(t) ε(t) = -1.07ε(t-1) + 0.12ε(t-2) + 백색잡음 후 기 : LogKOSPI = 5.00 - 0.71LogER + ε(t) ε(t) = -1.09ε(t-1) + 0.10ε(t-2) + 백색잡음 lag-term을 2로 하였을 때 Durbin-Watson계수가 2에 가까운 수로 자기상관이 어느 정도 해결되었음을 알 수 있었다. 전후기 모두 ε(t-2)계수를 제외한 모두 회귀계수들이 유의하게 나왔으며 R제곱값은 전기가 0.9348, 후기가 0.9959로 모형의 설명정도도 높게 나타났다. 네 번째, 주가지수선물 변수를 추가하여 자기상관 회귀분석을 실시하였고 그 결과는 다음과 같다. 전 기 : LogKOSPI = 1.11 - 0.012LogER + 0.93LogFKOSPI + ε(t) ε(t) = 1.46ε(t-1) + 0.47ε(t-2) + 백색잡음 후 기 : LogKOSPI = 1.19 - 0.04LogER + 0.93LogFKOSPI + ε(t) ε(t) = -1.15ε(t-1) + 0.17ε(t-2) + 백색잡음 여기서도 lag-term을 2로 하였을 때 Durbin-Watson계수가 2에 가까운 수로 자기 상관이 어느 정도 해결되었음을 보여 주었다. 그러나 이 모형에서 전기의 LogER계수가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 전기에 환율과 주가의 상관관계가 없어서 이러한 결과를 나타냈는지 알아보기 위해 주가지수선물 변수를 고려한 환율과 주가의 부분상관계수를 구해보면 -0.92056(유의확률 0.0001)로 상관관계가 깊은 것으로 나타났다. 이는 전기에 환율의 변동폭이 심해 환율과 주가가 부의 상관관계는 강하게 있으나 상대적으로 환율보다 주가 지수에 영향을 많이 미치는 주가지수선물 변수를 고려하고 자료의 자기상관을 제거했을 때 환율을 이용하여 주가지수를 추정하는 것은 유의하지 않다는 것을 의미한다고 하겠다. 다른 회귀계수들은 모두 유의하게 나타났으며 R제곱값은 전기에 0.9992, 후기에 0.9999로 모형의 설명정도가 매우 높게 나타났다. 이상의 네 가지 모형을 이용한 분석에서 환율의 계수는 모두 음(-)의 값으로 나타났고 이는 환율과 주가가 부의 상관관계를 가지고 있음을 보여주며 환율과 주가지수선물을 알면 주가지수를 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 기존 선행연구를 통해 환율과 주가의 관계를 살펴본 결과 자본시장 개방 이후에는 외환위기 이후와 같이 환율이 자본시장을 통해 주가에 반영됨으로써 환율이 오르면 주가는 떨어지고 환율이 떨어지면 주가는 오르는 부의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이는 시장개방 이후 금융시장간의 연계성이 강화되어 환율이 실물시장을 통해 주가에 반영되는 시차가 없어지고 자본시장에서 바로 환율이 주가에 영향을 주기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 그러므로 자본시장 완전개방의 촉진제가 된 외환위기 이후에는 이러한 경향이 더욱 강화되었고 따라서 본 연구에서 실시한 회귀분석을 이용하여 당일환율을 이용하여 당일의 종합주가지수를 추정해 볼 수 있다. 마지막으로 본 연구의 한계점은 첫째, 환율과 주가의 상호연관성을 살피는데 선물주가지수 이외에 금리, 물가지수, 국제수지 등과 같이 환율과 주가에 영향을 미치는 다른 요인들을 제외하였다는 점이다. 따라서 분석결과에 고려하지 않은 다른 변수의 영향이 반영되어 상호연관성이 과다하게 혹은 과소하게 평가되었을 수 있다. 둘째, 분석의 방법으로 회귀분석만 실시하였던 점이다. 환율과 주가의 상호연관성을 알기 위해 기존 선행연구에서 실시되었던 그랜져 인과관계 검정이나 충격반응분석, 변동성 추정 등의 다른 분석은 실시하지 않아 부분적인 분석에만 한정된 면이 있을 수 있다.;The paper analyzes the correlation between exchange rate and stock price using regression analysis. After the financial crisis in 1997, South Korea has accelerated openness in the financial market to overcome the crisis by allowing exchange rate to float, the abolition of the minimum stock investment of foreigners, and extension of daily stock prices fluctuation. Eventually, these policies resulted in the reinforcement of the connection with each variable in the financial market. So, understanding the exact correlation between exchange rate and stock prices is important to cope with various problems in the rapidly changing international financial market. Prior to the analysis, I examined a previous study on correlation between exchange rate and stock price before the financial crisis and found out that in the open capital market, stock price falls if exchange rate rises, on the contrary, stock price rises if exchange rate falls. In my study, after the financial crisis, the coefficient of exchange rate also showed negative(-). The reason is that in the closed market, it takes long time for exchange rate to affect stock price through the capital market. But in the open capital market, exchange rate is reflected on stock price immediately. For the analysis, I used exchange rate, stock price index, and futures stock price index from October, 1997 to December, 1999. To improve the effect of the analysis, I split the sample period in two. The first period is from October, 1997 to March, 1998 and the second period is from March, 1998 to December, 1999. I used the regression analysis as an analytical method. First, I analyzed the correlation between exchange rate and stock price index. Next, I used three variables by adding futures stock price index. First, The results are as follows. Period Ⅰ : LogKOSPI = 3.493 - 0.255LogER Period Ⅱ : LogKOSPI = 19.619 - 5.447LogER Each regression coefficients were all significant and Rsquare was 0.192 in the first term and 0.723 in the second term. In the first ter, the regression model didn't show good fit. Because the foreign exchange rate fluctuated very heavily. In this analysis, the coefficients of Durbin-Watson showed almost 0. It shows that autocorrelation exists. Second, to examine the correlation between exchange rate and stock price more accurately, I added futures stock price index to the original model. The results are as follows. Period Ⅰ : LogKOSPI = 1.641 - 0.171LogER + 0.913LogFKOSPI Period Ⅱ : LogKOSPI = 1.472 - 0.141LogER + 0.942LogFKOSPI Each regression coefficients were all significant and Rsquare was 0.987 in the first period and 0.999 in the second period. Also, In this analysis, the coefficients of Durbin-Watson showed almost 0. That autocorrelation exists in data means datas are time-serial datas. It is explained that present data are influenced by previous data. So, to know the correlation between exchange rate and stock price more exactly, we need to eliminate autocorrelation factor so that we can see how exchange rate affect stock price actually. Third, I conducted the regression analysis by using exchange rate and stock price index and the results are as follows. Period Ⅰ : LogKOSPI = 3.833 - 0.362LogER + ε(t) ε(t) = -1.07ε(t-1) + 0.12ε(t-2) + δ Period Ⅱ : LogKOSPI = 5.00 - 0.71LogER + ε(t) ε(t) = -1.09ε(t-1) + 0.10ε(t-2) + δ When lag-term was 2, the coefficients of Durbin-Watson showed almost 2. This means that the problems of autocorrelation solved to some degree. In the first period and the second period both, all regression coefficients were significant except coefficient of ε(t-2) and Rsqure was 0.9348 in the first period and 0.9959 in the second period. Fourth, I conducted autocorrelation regression analysis by considering futures stock price index variables. The results are as follows. Period Ⅰ : LogKOSPI = 1.11 - 0.012LogER + 0.93LogFKOSPI + ε(t) ε(t) = 1.46ε(t-1) + 0.47ε(t-2) + δ Period Ⅱ : LogKOSPI = 1.19 - 0.04LogER + 0.93LogFKOSPI + ε(t) ε(t) = -1.15ε(t-1) + 0.17ε(t-2) + δ From this analysis, I also got the same result as the third analysis. Butt in this model, the coefficient LogER in the first period wasn't significant. To ascertain this result, I calculated the partial correlation coefficient between exchange rate and stock price index by considering variable of futures stock price index. The result was that the partial correlation coefficient was -0.92956 at significance level 1%. It means exchange rate and stock price are correlated closely. In the first period, owing to the fluctuation of exchange rate, the correlation appeared strong. But, when the variable of futures stock price index was considered and autocorrelation was excluded, it is thought that to estimate stock price index by using exchange rate is not significant. In this analysis, all other regression coefficients were significant and Rsqure period. The model was pretty good in the sense of fitting. This study has several limitations. First, in studying the correlation between the exchange rate and the stock price, I excluded the interest rate, the price index, and the balance of payments that can also affect exchange rate and stock price. Therefore, the correlation could be overestimate or underestimate if these all variables are considered. Second, only regression analysis is used as the analytical method. Because I did not analyze Granger-cause causality, the impulse response analysis, the estimation of volatility that ware examined in a previous study to understand a correlation between the foreign exchange and the stock price. Therefore, this study should be considered as a partial analysis.
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