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Value-at-Risk 방법을 이용한 주가와 환율 간의 위기 파급효과 분석

Title
Value-at-Risk 방법을 이용한 주가와 환율 간의 위기 파급효과 분석
Other Titles
The analysis of risk spillover between stock prices and foreign exchange rates in Korea using Value-at-Risk method
Authors
안정현
Issue Date
2011
Department/Major
대학원 경제학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
이진
Abstract
최근 글로벌 금융위기의 여파로 각국의 주가와 환율이 급격한 변동을 보임에 따라 주가와 환율 간의 구체적 관계에 대한 관심도 그 어느 때보다 높은 상황이다. 하지만, 두 변수 간의 관계에 대해서는 이론적으로나 실증적으로나 견해가 일치되지 않고 있다. 본 논문에서는 종래에 많은 연구에서 살펴본 conditional mean level에서의 주가와 환율 간의 관계뿐만 아니라, 분포(distribution)의 왼쪽 꼬리(left-tail) 부분을 이용한 conditional quantile level에서의 두 변수 간 동태적인 상호관계를 보고자 한다. 이를 위해 예측의 개념은 같지만, 방법론이 다른 두 가지 분석방법을 사용한다. 한 가지는 Granger 인과관계이고, 다른 한 가지는 예측회귀모형(predictive regression model)이다. conditional quantile level에서의 분석을 위해 Hong, Liu, Wang(2009)에서 제시한 방법을 사용하였다. 이때 위험(risk)은 분포(distribution)의 왼쪽 꼬리(left-tail)라 정의하고, Value-at-Risk(VaR)로 그 위험(risk)을 측정한다. 분석에 사용된 주요 자료는 미국 발 금융위기가 포함된 2008년 1월 2일부터 2010년 5월 31일까지의 KOSPI와 원/달러 환율의 일별자료이다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, Granger 인과관계의 경우를 살펴보자. 일별자료의 경우, conditional mean level에서는 주가와 환율이 양방향으로 Granger cause 하므로, 두 변수는 서로를 예측하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. conditional quantile level에서는 10% quantile level의 경우 주가와 환율의 risk가 양방향으로 spillover 되는 것으로 나타났다. 두 번째로 예측회귀모형(predictive regression model)의 경우를 살펴보자. 일별자료의 경우, conditional mean level에서는 환율이 주가에 대해서만 예측력이 있는 것으로 나타났다. conditional quantile level에서는 세 종류의 quantile level 모두 환율에 대한 risk가 주가에 대한 risk로 spillover 되는 것으로 나타났다. conditional quantile level에서의 예측회귀모형(predictive regression model)의 경우, 추가로 분석한 결과들에 대해 요약하면 다음과 같다. 첫 번째는 장기 예측력 검정(test)으로 단기와 마찬가지로 장기적으로도 환율에 대한 risk가 주가에 대한 risk로 spillover 되는 것으로 나타났다. 두 번째는 분포(distribution)의 right-tail-behavior에 대해 살펴보았다. right-tail-behavior의 경우에는 quantile level을 더 꼬리 쪽으로 잡을수록 분포(distribution)의 대칭성에 대한 evidence가 strong하게 나왔다. 세 번째는 모형에 이자율 effect를 고려한 채 주가와 환율 간의 관계를 살펴보았다. 그 결과, 외생변수로 이자율―일반적인 거시경제 요소―을 고려하지 않은 경우와 마찬가지로 환율에 대한 risk가 주가에 대한 risk로 spillover 되는 결과를 보였다.;Korea's stock prices and foreign exchange rates have experienced drastic fluctuations in the aftermath of the global financial crisis. For this reason, many people have been more interested in the relationship between stock prices and foreign exchange rates than ever before. Despite the clear contemporaneous relationship between stock prices and foreign exchange rates, however, there is no consistent conclusion for the relationship both theoretically and empirically. This paper attempts to examine the dynamic relationship between stock prices and foreign exchange rates in Korea, using not only traditional Granger causality test in mean but also Granger causality test in risk(conditional quantile level). We uses two different methods including Granger causality test and predictive regressions. For the analysis based on conditional quantiles, we employ a test procedure similar to tests proposed by Hong, Liu, and Wang (2009). In this case, a risk is defined as the left tail quantile of the distribution in financial asset returns and is measured by Value-at-Risk (VaR). It uses the daily time-series of KOSPI and Won/Dollar exchange rate whose sample period start on January 2 2008 and end on May 31 2010 including the global financial crisis. Current research obtains following conclusions. In the first place, the test results from Granger causality in conditional mean show that both stock prices and foreign exchange rates Granger-cause each other. And the test results from Granger causality in conditional quantile show that the risk of stock prices and of foreign exchange rates significantly spill over into each other. Secondly, the test results from the predictive regression model show that foreign exchange rates Granger-cause stock prices. Also, it is shown that the risk for foreign exchange rates spills over into the risk for stock prices in quantile levels of 1, 5, 10%. The additory analysis about the predictive regression model in conditional quantile reaches following conclusions. Firstly, there is evidence of long-horizon predictability and of foreign exchange rates in terms of risk. Secondly, it examines the behavior of right tails to check the symmetry of distribution. When the quantile level is associated with the right tails, the results for the symmetry of distribution have strong evidence. Thirdly, we also consider interest rate effect in the model. The above result is nearly unaffected irrespective of inclusion of interest rates, which is a common macroeconomic factor. Our methods may extend to analysis of another financial markets.
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