기업 환위험 관리를 위한 최적 환율예측 모형 탐색: OECD 10개국 사례

초록

이 글은 전통적인 일련의 환율예측모형들 간 우수성을 재검증하는데 주요 목적을 두지 않는다. 대신 최근 주목받고 있는 통화접근법을 적용하여 주식시장을 고려하지 않는 일반모형과 주식시장을 고려한 경쟁모델 간 설명력 비교를 일차적 목적으로 하고, 회귀모형, 의사결정트리모형, 인공신경망모형 등 경쟁하는 환율 예측모델 가운데 환율변동을 설명하는 최고 예측력을 갖춘 연구모델을 찾는데 이차적 목적을 둔다. 신흥국을 포함한 OECD 주요 10개국을 대상으로 1990년대 말 아시아를 휩쓴 특정 지역 금융위기 시점을 피해서 2002년 4월부터 2018년 10월까지의 기간 동안 월별 단위로 구성된 패널자료를 수집하였다. OECD 회원국을 중심으로 선진시장과 신흥시장을 비교할 수 있도록 국가군을 선별하였고, 실증분석에 필요한 자료는 Thomson Reuters Datastream에서 수집하였다. 분석결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다: 첫째, 주식시장지수를 포함한 경쟁모델이 이를 포함하지 않은 일반모델보다 설명력이 우수한 것으로 나타났다, 둘째, 경쟁하는 환율예측모델 가운데 다중선형회귀모델과 의사결정트리모델보다 인공신경망모델의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다, 셋째, 장기이자율과 통화량(M1), 그리고 소비자물가지수는 환율 변화에 음(-)의 관계를 갖고, 나머지 변수들은 양(+)의 관계를 나타냈다. 한편 가장 큰 음(-)의 관계를 보인 변수는 통화량(M1)이며, 가장 큰 양(+)의 관계를 보인 변수는 통화량(M3)과 단기이자율이다.

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