환율변동성의 장기기억, 전이효과, 사건별 동태적 상관성에 관한 분석: USD/KRW, USD/CNY, USD/JPY을 중심으로
Analysis of Long Memory, Spillover Effects, and Dynamic Correlation by Events in Exchange Rate Volatility: A Focus on USD/KRW, USD/CNY, and USD/JPY
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초록
본 연구는 FIGARCH 및 DCC-GARCH 모형을 이용하여 2015년 8월 11일부터 2023년 3월 20일까지 원/달러, 위안/달러, 엔/달러 환율변동성의 장기기억 존재여부와 동시에 환율변동성들 사이의 전이효과와 사건별(미·중 무역분쟁, COVID-19, 복합위험) 동태적 상관관계의 분석을 목적으로 하였다. 먼저 본 연구는 달러 대비 원화, 위안화, 엔화의 변동성에서 안정적인 장기기억이 존재하는 것을 알 수 있었다. 다음으로 변동성 전이효과 측면에서 원화ㆍ위안화는 대칭적이며 원화ㆍ엔화 변동성과 위안화ㆍ엔화 변동성은 비대칭적인 것으로 분석되었다. 한편 원화ㆍ위안화 변동성의 상관계수는 미ㆍ중 무역분쟁 기간에 가장 크며 원화ㆍ엔화 변동성과 위안화ㆍ엔화 변동성의 상관계수는 복합위험 기간에 가장 큰 값을 보여주었다. 중요 사건과 특정환율변동성과 무관하게 원화ㆍ위안화 변동성의 상관계수는 가장 큰 값으로 나타났다. 게다가원화ㆍ엔화 변동성과 위안화·엔화 변동성에서 음(-)의 상관관계는 2018년 7월 미·중 간 무역분쟁, COVID-19와 밀접한 관련성이 존재하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 실증적 결과는 예상치 못한 불확실성 충격에 대해 환율변동성을 효과적으로 관리하는데 유용할 수 있으며 향후중국 위안화의 영향력 확대에 따라 위안화와 연계된 한국과 일본의 통화가치 변동성 예측에기초 연구가 될 수 있을 것이다
Abstract
Purpose : This study analyzed long memory, spillover effects, and dynamic correlation by events on exchange rate volatility (ERV) of USD/KRW, USD/CNY, and USD/JPY. Research design, data, methodology : The study estimated long memory, spillover effects, and dynamic correlation by considering important events (U.S.-China trade dispute, COVID-19, complex risk) on ERVs of USD/KRW, USD/CNY, and USD/JPY. The analysis was conducted from August 11, 2015, to March 20, 2023, using the FIGARCH and DCC-GARCH models. Results : The results of the analysis showed that the ERV of won-yuan (USD/KRW and USD/CNY) exhibited symmetrical behavior, while the ERV of won-yen (USD/KRW and USD/JPY) or yuan-yen (USD/CNY and USD/JPY) showed asymmetrical patterns with stable long-term memory in each ERV. In addition, the correlation coefficient between won and yuan volatility was the largest during the U.S.-China trade dispute, while the correlation coefficient between won and yen volatility and yuan and yen volatility was the largest during the complex risk. Regardless of the important events and specific ERVs, the correlation coefficient between won and yuan volatility consistently attained the highest value. Furthermore, a negative correlation between the won-yen ERV and yuan-yen ERV appeared during the 2016 economic recession in China and Europe, which started in 2015, and from the start of the U.S.-China trade war in July 2018 until before the onset of the COVID-19 pandemic in January 2020.
참고문헌 (16)
- Baillie, R. T., "Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity", Journal of Econometrics, 74, pp.3~30 (1996)
- "Bank for Settlements (BIS)"[URL]
- 천도현, "확률적 변동성 모형을 이용한 원화 환율 변동성 추정", 통계연구, 22(3), pp.68~99 (2017), 통계청[DOI]
- 최창열, "금융통상환경 변화와 한중일 환율 동조화 분석", 통상정보연구, 12(1), pp.153~175 (2010), 한국통상정보학회[DOI]
- "Economic policy uncertainty (EPU)"[URL]
- Engle, R. F., "Dynamic Conditional Correlation:A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models", Journal of Business & Economic Statistics, 20, pp.339~350 (2002)
- Engle, R., "Multivariate Simultaneous Generalized ARCH", Econometric Theory, 11, pp.122~150 (1995)
- Gupta, M., "Time-Varying Volatility Spillover of Foreign Exchange Rate in Three Asian Markets : Based on DCC-GARCH Approach", Theoretical and Applied Economics, 29(4), pp.105~120 (2021)
- Hung, N. T., "Exchange Rate Volatility Connectedness during COVID-19 Outbreak: DECO-GARCH and Transfer Entropy Approaches", Journal of International Financial Markets Institutions &Money, 81, pp.101628~ (2022)
- "Reassessing the Link between the Japanese Yen and Emerging Asian Currencies" (2011)[URL]
- 김종선, "코로나 팬더믹을 전후한 원‧달러와 원‧엔환율 간 동조화효과 및 변동성의 전이효과 분석", 무역금융보험연구, 21(4), pp.53~68 (2020), 한국무역보험학회[DOI]
- 김종선, "원･달러 환율변동성이 교역조건의 변동에 미치는 동조화효과와 변동성의 전이효과에 관한 연구", 무역금융보험연구, 22(3), pp.3~20 (2021), 한국무역보험학회[DOI]
- 이근영, "엔", 달러와 원, 경제분석, pp.2016, 22(1)[DOI]
- 이사영, "환율변동성 전이효과 분석", 한국산학기술학회논문지, 19(5), pp.426~431 (2018), 한국산학기술학회[DOI]
- "Asymptotic Theory for a Vector ARMA-GARCH Model" (2003)[URL]
- Sadorsky, P., "Correlations and Volatility Spillovers between Oil Prices and the Stock Prices of Clean, Energy and Technology Companies", Energy Economics, 34, pp.8~255 (2012)