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CoVaR 방법론을 이용한 원자재 간의 리스크 전이 분석

Title
CoVaR 방법론을 이용한 원자재 간의 리스크 전이 분석
Other Titles
The Analysis of the Raw Materials Risk Spillover Effect : CoVaR Approach
Authors
백사은
Issue Date
2016
Department/Major
대학원 경제학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
이진
Abstract
2000년대 들어 원자재 품목 간 가격 동행성과 변동성이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존 금융 산업 시스템 리스크 전이 효과를 측정하기 위해 주로 사용되었던 Adrian, T. and M. Brunnermeier(2008)의 분위수 회귀분석을 통한 CoVaR 방법론을 이용하여 화석에너지인 3대 원유(WTI, Brent유, Dubai유), 석탄, 천연가스 간의 리스크 전이 효과를 확인하였다. 또한 Baffes(2007)의 국제 석유가격의 변동이 금, 은과 같은 귀금속의 가격 변동에 다른 원자재들 보다 더 큰 영향을 미친다는 주장에 근거하여 위 3대 원유와 금, 은 사이의 리스크 전이에 대해서도 확인해보았다. 분석은 하방리스크 5%와 상방리스크 95%로 나누어 분위수 회귀분석과 VaR, CoVaR를 각각 구하는 방향으로 진행하였고 CoRisk Index를 구하여 그 수치를 백분율로 확인해 비교해 보았다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분위수 회귀분석 결과 원자재 간 유의성 유무의 차이를 확인할 수 있었다. 급격한 가격 변동에 따라 서로 연관이 있는 원자재가 있는 반면 그렇지 않은 원자재들도 뚜렷하게 구분되었다. 둘째, 하방과 상방 리스크간의 비대칭성을 확인하였다. 두 원자재 간의 미치는 영향이 같은 방향에서 5%에서는 큰 전이효과를 보이는 반면 95%에서는 미미한 영향을 미치는 원자재들의 관계를 볼 수 있었다. 셋째, 두 원자재 간 미치는 영향의 방향 비대칭성을 확인할 수 있었다. 원자재 간 방향의 변화, 즉 원자재를 A, B라 할 때 A→B와 B→A에서의 같은 하방 리스크에서도 서로 그 수치가 상당히 차이 나는 경우가 있었다. 마지막으로 금보다는 은이 원유의 급격한 가격 변동에 더 큰 영향을 받는다는 것을 확인할 수 있었다. Brent유와 WTI의 가격 급등을 제외한 나머지 원유들의 급격한 가격 변동은 금에 그다지 큰 영향을 미치지 않았으며 이와 반대로 은의 경우 대부분 원유들의 가격 변동에 따라 상당한 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.;The co-movement and volatility between the prices of raw materials are continuously increasing since the year 2000. With regards to this, the present study uses the CoVaR methodology through Adrian, T. and M. Brunnermeier’s(2008) quantile regression analysis which is often used to measure existing financial industry system risk transition effects to verify the risk transition effects between three kinds of crude oil which are fossil fuels (WTI, Brent oil, Dubai oil), coal, and natural gas. Also, based on assertions made by Baffes(2007) that variations in international oil prices affect price variations in precious metals such as gold and silver more than other raw materials, the risk transition effects between the 3 main crude oils stated above and gold and silver were also observed. Analysis was conducted by dividing analysis into a 5% downside risk and a 95% upside risk, performing quantile regression analysis, calculating VaR and CoVaR, and finally calculating the CoRisk Index and verifying that value as a percentage for comparison. Research results were as follows. First, quantile regression analysis results showed differences in significance between raw materials. While there were raw materials which were related with each other according to price variations, there were also ones that distinctly were not. Second, there was asymmetry between downside risks and upside risks. The relationship between raw materials was seen where effects between two raw materials showed large transition effects at 5% but only minor effects at 95% from the same direction. Third, directional asymmetry in the effects between two materials was found. There were changes in direction between two raw materials, in other words, when two raw materials were called A and B, even in downside risks such as A→B and B→A, there were great differences between some of the values. Lastly, it was found that silver was more greatly affected by rapid price volatility in crude oil than gold was. Other than price volatility in Brent oil and sharp increases in WTI prices, drastic price volatility in crude oil do not affect gold very much but it was verified that silver is greatly affected by the price variations of most crude oils.
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