주식가격과 거시경제변수의 관계에 대한 분석 : 공적분과 VECM모형을 중심으로

Abstract

투자자들은 현재 시점에서 미래에 대한 정보에 근거하여 합리적인 투자의 의사결정을 행하게 된다. 주식 가격이 미래의 경제 상황에 대한 기대값의 현재가치라고 할 때, 주식 가격에 영향을 미치는 정보는 기업 고유의 경영 성과나 재무제표 정보 뿐만 아니라 경제의 상황 변수가 될 수 있다. 왜냐하면, 주식 시장에 영향을 미치는 요소는 경제 전체적인 요인과 개별기업의 특수한 요인으로 분류할 수 있으며, 개별 기업의 특수한 요인은 전체 주식 시장의 성과를 평가할 때, 서로 상쇄되기 때문이다. 이러한 논리에 입각하여 지난 20여년 간 재무 경제학 분야에서는 주식 가격과 거시 경제 변수에 대하여 이론적인 관계를 설정하고, 이러한 관계를 실증적으로 검증하고자 하는 많은 연구가 존재하여 왔다. 이러한 연구를 뒷받침하는 주식 가격에 대한 이론으로서 배당 평가 모형과 APT 이론을 들 수 있다. 두 이론에 의해, 주식 가격이 미래 현금 흐름의 현재가치로서 결정되며, 다양한 거시 경제 요인에 의해 영향을 받는다는 주장이 설득력을 갖게 된다. 본 논문에서는 주식 시장의 가격 결정과 예측성에 영향을 미치는 거시 경제 변수들의 영향력에 대하여 분석한 기존의 연구에 대하여 고찰하고, 한국 주식 시장에 대하여 실증 분석해 보았다. 실증 분석 과정을 통해, 주식 가격과 거시 경제 변수들 사이에 존재하는 상관관계와 인과관계를 살펴 보았다. 또한 변수들 사이의 동태적이고 내생적인 움직임을 살펴보기 위하여, VAR 분석에 치중하였던 기존의 연구와는 달리 공적분과 벡터오차수정모형(VECM)을 사용하여 장기 균형 관계와 단기의 움직임에 대해 분석해 보았다. 마지막으로 벡터 오차 수정 모형에 기반하여 거시 경제 변수에 기초한 주식 가격의 예측치를 도출하여, VAR에 기반한 예측과 예측력을 비교해 보았다. 벡터 오차 수정 모형의 추정을 통하여 다음과 같은 사실을 도출할 수 있었다. 첫째, 공적분 벡터를 이용하여 주식 가격과 거시경제변수들 사이의 관계를 살펴보면, 주식 가격은 대미환율과 (+), 대일환율과 (-), 미연방기금금리와 (-), 산업생산성과 (+), 소비자물가지수와 (+), M2와 (-), 콜금리와 회사채수익율과는 각각 (-)의 장기적인 관계를 갖는다. 둘째, 벡터오차수정모형의 추정에서 도출된 단기 조정항을 통해, 거시 경제 변수들이 주식 가격에 미치는 영향력을 분석한 결과, 각 변수별로 계수의 4개월 시차를 합산한 값의 통계적 유의성을 판단해 보면, 주식 가격 자신의 값, 대미환율, 대일환율, 통화량, 회사채 수익률 등이 1% 유의수준에서 유의하였으며, 미연방기금금리, 산업생산성은 5% 유의 수준에서 유의한 변수로 나타났다. 그러나 소비자물가지수와 콜금리의 유의성은 상대적으로 낮았다. 또한 벡터 오차 수정 모형을 기반으로 충격반응함수, 예측오차분산분해, 예측 등의 실험을 통해, 변수들의 시간의 흐름에 따른 영향력의 변화를 살펴보고, 이들 변수들이 주식 가격을 실제로 얼마나 잘 예측하는지를 살펴 볼 수 있었다. ; Investors make rational decision of investment based on the information about the future in the present time. If the stock price is the present value of expected value about the future economic condition, the information that affects stock price can be the variable that shows economic condition as well as company s own management results or balanced sheet information. Because, if we classify the factors that affects the stock market into the two category, one is the general factor that enables the overall economy to move and the other is each company s specific factor, the latter is offset each other by appraising the result of the overall stock market. Based on these facts, for recent 20 years, many dissertation that analyze the relationship between the stock price and macroeconomic variables have been existed in the field of financial economics. The theories which support this point are dividend evaluation model and APT(Arbitrage Pricing Theory). In this thesis, I investigated existed researches about the price determination in the stock market and the relative importance of macroeconomic variables. And I analyze the Korea s stock market empirically. In the process of empirical analysis, I found the correlation and causality between the stock price and macroeconomic variables. To see the dynamic and endogenous movement of variables, I used the method of cointegration and VECM(Vector Error Correction Model) By these method, I could analyzed the long-term equilibrium relationship and short-term movement of variables. Next, based on the VECM, I derived the forecasted value of stock price using macroeconomic variables, and compared with the VAR-based forecasted value. By estimating the VECM, I derived some facts like below. First, we can have some definite relationship between stock price and macroeconomic variables by analyzing the cointegration vector. That is, stock price has the (+) relationship with US exchange rate, (-) with Japanese exchange rate, (-) with US fund rate, (+) with industrial index, (+) with consumer s price index, (-) with M2, (-) with domestic call rate(short-run interest rate), and (-) with corporate bond yield(long-run interest rate). Second, by short-term adjustment term derived in estimating the VECM, we can see the relative importance of macroeconomic variables to the stock market price by the statistical significant(4 lag terms value are added). Stock price, US exchange rate, Japanese exchange rate, M2, and benchmark three-year corporate bond yield are significant at the 1% significant level, US fund rate and industrial index are significant at the 5% significant level. But the significance of consumer price index and call rate is relatively low. I also carried out the empirical work like impulse response function and forecast error variance decomposition . By those works, I could find the change of influence of variable in the flow of time. And I could compare the forecastability of each macroeconomic variable to the stock market.