외환거래량이 환율변동성에 미치는 영향에 관한 연구 : A Study on the Impact of Foreign Exchange Trading Volumes on Exchange Rate Volatilit
- 발행기관 서강대학교 대학원
- 지도교수 강호상
- 발행년도 2007
- 학위수여년월 2007. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 무역
- 식별자(기타) 000000104256
- 본문언어 한국어
목차
본 논문은 외환거래량이 환율변동성에 미치는 영향에 관한 분석으로, 최근 관심의 대상이 되고 있는 미시적 접근방법 중 하나인 외환거래량을 가지고 원/달러 환율변동성을 설명하는데 SVM(Stochastic Volatility Model)을 이용하여 실증분석을 해보았다.
최근 환율변동을 설명하는데 있어 정보와 제도 등 외환시장의 미시적 구조가 미치는 영향에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 환율변동성의 증가는 자원의 비효율적 배분, 국제무역 저해 및 국내금융시장의 위험도 증가 등 경제에 부정적인 영향을 미치기 때문에 자유변동환율제도하에서 원/달러 환율의 변동성의 증가가 외환 및 자본자유화의 확대에 의한 거래량의 증가에 기인하는지 분석해 보는 것은 의미가 있다.
따라서 본 논문에서는 외환 거래량과 원/달러 환율에 대한 관계를 살펴보기 위해 표본기간을 자유변동환율제(외환위기 이후) 이후의 기간만을 제시하였는데, 이는 외환위기 직전의 시기는 외환시장이 극도로 불안정했던 기간에서는 비정상적(aberrant) 관측값들이 추정치를 왜곡시키는 것을 방지하기 위함이었다.
실증분석 부분에서는 외환거래량과 환율변동성의 관계를 살펴보기 위해서 이론적으로 혼합분포가설을 기반으로 하여 GARCH모형과 SVM을 차례대로 실행해 보았다. 특히, SVM에서는 모수를 추정시 최우 추정법과 같은 일반적인 추정법을 사용하여 추정할 수 없기 때문에, GMM방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 먼저 GARCH모형을 이용하여 외환거래량과 환율변동성의 관계를 살펴보았는데, ARMA모형을 따르는 GARCH(2,2)를 채택하여 추정결과를 얻었다. 추정결과에서 식의 계수들을 살펴보면, GARCH의 시차 1의 계수를 보면 유의적이나, 시차 2의 계수는 설명력이 떨어지는 것으로 나타났다. 시차 1의 계수에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
마지막으로 SVM을 이용한 외환거래량과 환율변동성의 관계에서는 값이 -0.37113으로 부(-)의 영향을 미친다는 결과가 나왔다. 이것은 GARCH 모형에서의 결과를 살펴보았을 때, 외환거래량과 환율변동성의 관계가 정(+), 부(-)의 관계가 모두 성립할 수 있음을 알 수 있다. 이것은 환율변동률이 GARCH모형과 마찬가지로 SVM에도 잘 적합한다는 것을 보여준다.
결론적으로, 본 논문을 통해 미시적 정보중 하나인 외환거래량이 환율의 변동성을 설명할 수 있는 유용한 변수인지를 어느 정도 확인할 수 있었다.
목차
The purpose of this study is to ascertain the impact of foreign trading volumes on exchange rate volatility, and this paper analyzes a relationship between Won/Dollar exchange rate volatility and foreign exchange trading volumes which is microstructure approach in examining the exchange rate market.
This study focuses on the period of the freely fluctuating exchange rate system(post-foreign exchange crisis) to look into the relationship between foreign exchange trading volumes and Won/Dollar exchange rate. This is to avoid that the aberrant observations of the period of exchange rate crisis might distort an estimation.
The empirical analysis is implemented mainly by using GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) and SVM(Stochastic Volatility Model). Especially, when estimating parameter in SVM, SVM can not use general estimation like Maximum Likelihood Estimation. Therefore, SVM is estimated by GMM(General Method of Moment).
Consequently, this study shows that in the relationship between foreign exchange trading volumes and exchange rate volatility, foreign exchange trading volumes have a negative(-) effect on Won/Dollar exchange volatility by showing that is -0.37713. It can be concluded that foreign exchange trading volumes are effective factor of Won/Dollar exchange rate Volatility.
