우리나라 對美換率의 日日變動分析 및 豫測

Abstract

본 논문은 우리나라 대미환율의 일일변동에 가장 큰 영향을 미치는 경제기초변수는 어떤 변수이며, 구조적 환율결정모형 중 어떤 모형이 대미환율의 일일 변동을 설명하는데 적합하며 예측력이 있는지에 대한 이론적 검토와 실증분석을 하였다. 실증분석에선 우선 경제 시계열 변수들의 불안정성을 감안해 단위근검정을 실시하였는데 수준변수들이 거의 대부분 단위근을 가지고 있다는 결과가 나옴에 따라 환율과 각 모형별로 변수들과의 공적분관계를 검증하였다. 그 결과 기존의 구조적 환율모형으로서 양국간의 변수차이를 설명변수로 한 Frenkel-Bilson모형, Dornbusch모형, Hooper-Morton모형 등은 우리나라의 대미환율의 일별치와는 공적분 관계가 없는 것으로 나타났다. 그러므로 그러한 기존의 분석의 틀로는 우리나라 대미환율의 일일변동을 설명하기에 적합하지 않다는 결과를 얻을 수 있었다. 우리나라의 경우 아직은 선진국들과 같이 자본이동이 자유롭지 못하므로 양국간의 금리차가 역할을 제대로 수행하지 못하며, 원화의 국제적인 교환성이 일반적으로 허용되지 않는 관계로 원/달러화 환율은 양국통화, 인플레이션, 소득차 등의 관계에 의해서 결정되지 못하기 때문이다. 즉, 선진국의 경우와는 달리 우리나라 환율은 외환시장의 수급상황을 반영하며 자유롭게 변동한다고 보기는 어려운 실정이다. 점차적으로 환율변동의 자유도가 제도적으로 확대되고는 있으나 아직은 경제선진국들의 경우처럼 완전히 자유화된 상태가 아니므로 자본거래에 제약 등이 많은 것이 현실이다. 기존의 모형이 그러한 한계점들을 보이므로 본 논문에서는 새로운 환율모형을 구성해 보았다. 환율의 일일변동의 분석이니만큼 비교적 단기간에는 미국의 경제변수들은 고정되었다고 볼 수 있으므로 한국의 변수만으로 새로운 모형을 세워 분석을 시도하고자, 기존의 모형에 기초하여 한국변수를 사용한 모형들과 한국의 일별자료를 사용한 새로운 모형을 구성하였다. 이 모형들 중 환율과 변수들간에 공적분 관계가 있는 모형을 중심으로 분석을 실시하였다. 분석의 결과 구조적 환율모형 중 대미환율의 일일변동을 가장 잘 설명해 주는 모형은 한국의 종합주가지수와 이자율의 일별자료를 설명변수로 넣은 모형인 것으로 나타났다. 그리고 추정한 모형들의 결과에서 볼 때, 우리나라의 경제기초변수들 중 이자율의 변화가 일일환율변동에 영향을 크게 미치는 변수인 것으로 추정되었다. 또한, 각 모형들의 예측력을 분석해 보았는데 root mean squared error를 통해 비교해 본 결과 가장 좋은 예측치를 보여주는 것은 랜덤 워크 모형 중 상수항을 고려하지 않은 경우였다. 그러나 구조적 모형 중에서는 한국의 일별자료를 사용한 모형이 가장 좋은 예측 결과를 보였다. 또한 모형별로 예측치와 실제치를 plotting 하여 그림으로 비교를 해 보았는데 여기서도 랜덤 워크 모형의 예측치들이 실제치와 가장 유사한 움직임을 나타냈다. 그리고 여기서도 구조적 환율모형 중에서는 역시 한국의 일별자료를 사용한 모형의 예측치들이 환율 실제치와 가장 유사한 움직임을 보인다는 결과를 얻을 수 있었다.;This paper considers which economic fundamentals are most influencing daily changes of won/dollar exchange rate in Korea and tries to find out which model is most appropriate and predictable to explain it. In the study of empirical analysis, considering nonstationarity of variables unit root test was examined. The result came out that the most of level variables have an unit root, respectively. Therefore I verified cointegration test about exchange rate and variables in each model. As the above result, Frenkel-Bilson, Dornbusch, Hooper-Morton models which are using bilateral variable difference as explaining variables are not cointegrated with daily exchange rate in Korea. Therefore those models are not proper to explain daily changes of won/dollar exchange rate. In Korea, international capital mobility is not perfect like advanced countries, so interest rate difference of both nations is not playing a role perfectly. It is also not allowed to regard Korean currency as international currency, so exchange rate is not determined by economic variable differences of bilateral countries. It is true at the moment that there are some restrictions about capital mobility in Korea not like advanced countries, although restrictions are relaxing gradually. As the existing models show such limitations, this paper tries to make a new model. Considering this paper's subject is an analysis daily changes of exchange rate, American variables are fixed in comparatively short period. So in the purpose of making a new model with only Korean variables on basis of the existing models, and a new model using Korean daily data are made for this paper's purpose. Among the above models those which have cointegration between exchange rate and other variables are analysed. As the result, the most appropriate model is the one using daily composite stock exchange index and interest rate as explanatory variables. In a view-point of result from the examined models, it inferred that daily interest rate is a most influential variable about daily changes of won/dollar exchange rate. This paper analysed predictability of each model using root mean squared error. Random walk model excluding constant term showed the best predictability among those models. But, among structural exchange rate models, Korean daily data model showed the best predictability. And forecasting values and actual values in each model and comparing in graphic table, I had the same result. Namely, forecasting values of random walk model followed actual values of exchange rate most closely. Also among structural exchange rate models, forecasting values of Korean daily data model followed actual values of exchange rate most closely.