금융시장과 실물시장간 시스템 리스크 전이의 계량적 분석

Abstract

2008년 글로벌 금융위기를 살펴보면 전 세계적으로 금융기관 관련 및 금융권역 간의 복잡한 연계성에서 비롯된 상호의존성이 리스크 확산에 기여했다는 것을 알 수 있다. 전문가들은 더 이상 개별 금융기관 자체, 혹은 한 산업의 리스크에만 초점을 맞추는 방식의 리스크 관리로는 부족하다는 것을 인정했다. 이에 따라, 많은 경제학자들이 시스템 리스크를 측정하여 위험을 측정하고 관리하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 금융시장과 실물경제간의 시스템 리스크의 전이를 분석하는 것을 연구의 주된 목적이라 할 수 있다. Engle(2002)에 의해 제안된 DCC 모형으로 금융산업과 실물경제간 상관관계를 분석해 볼 것이다. 또한, 모형 Billio(2012)에 의해 제안된 Linear Granger causality connectedness 방법으로 한국경제의 각 산업사이에 리스크 전이가 발생하는 지와 시간의 흐름에 따라 그 전이 정도가 어떻게 변하고 있는지 밝혀보고자 한다. Billio가 제안하는 Granger-causality connectedness는 uncondition하에서 직접적인 correlation를 구하기 때문에 동시다발적인 손실이 없는 상황에서의 금융기관간 연결성을 측정할 수 있다. 또한, Granger-causality는 두 시점 간의 예측력을 기반으로 하는 통계적 개념이므로 충격전파의 방향까지 조사할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 경제충격이 시스템에 전파되는 것을 조사하기 위해서는 금융기관 간의 connectedness의 정도를 측정하는 것도 중요하지만, 충격의 전파 방향을 조사하는 것도 중요하기 때문에 이러한 장점도 이 연구가 가진 의의라고 볼 수 있다. 또한, 금융산업 혹은 금융기관간 시스템 리스크의 전이 과정을 살피는 것이 아니라, 시스템 리스크 개념을 금융산업과 실물경제간 연관관계를 파악하기 위해 이용했다는 점이 연구의 가장 큰 의의라고 볼 수 있다. 본 연구의 실증 분석 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저 DCC 모형을 이용한 분석의 결과 글로벌 금융위기가 있었던 2008~2009년 이후 은행업, 보험업과 실물시장간의 조건부상관관계가 감소하는 추세였다. 반면 증권업의 상관계수는 2018년까지도 꾸준히 높은 상관관계를 유지하고 있었다. 최근 실물경제와의 상관관계는 은행, 보험, 증권업 중 증권업이 가장 높았다. 또한, Linear granger causality로 분석한 결과 산업간 충격의 전이가 금융위기 기간에 더 많은 부분에서 발생한다는 것을 볼 수 있었다. 수익률의 변동성이 큰 시기에 산업간 granger cause관계의 수가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 수익률의 제곱의 경우에도 마찬가지로 수익률 제곱의 값이 큰 경우에 산업간 granger cause관계의 수가 많았다.;The main purpose of this study is to analyse the relationship between the financial market and the real market. In this study, we will analyze the relationship between the financial industry and the real industry using the DCC model proposed by Engle (2002). Also, with the Linear Granger causality method proposed by the model Billio(2012), we examined whether risk propagation takes place between industries in the Korean economy and how the risk propagation changes over time. Granger-Causality is a statistical concept based on the predictability between the two time series, so it has the advantage of being able to investigate the direction of impact propagation. This study's main significance is that the system risk concept was used to understand the relationship between the financial industry and the real economy, rather than looking at the propagation of system risk between the financial industry or financial institutions. The results of the empirical analysis of this study are summarized as follows: First, the analysis using the DCC model showed that the conditional correlation between the banking industry, insurance industry and the real market has decreased since 2008-2009 when the global financial crisis occurred. On the other hand, the conditional correlation between the stock industry and the real market remained high until 2018. Second, a linear granger causality analysis showed that the propagation of shocks between industries takes place in the financial crisis period. We could see an increase in the number of inter-industrial granger cause relationships at a time when volatility of return was high. For the squared return, there were also many inter-industrial granger cause relationships when volatility of squared return was high.