아시아 금융위기와 미국과 아시아 신흥공업국 주식시장간의 관계변화

Asian Financial Crisis and the Linkages between US and Asian Stock Markets

이충열*, 이경창**

2001년 5월

요 약

한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 등 아시아 신흥개발도상국의 주식시장과 미국 주식시장간의 관계를 살펴보기 위해, 주식수익률에 대한 GARCH 모형에 근거하여 표본기간을 아시아 금융위기 발생 이전인 제1기, 아시아 금융시장 불안이 크게 확대되었던 제2기, 아시아 금융시장이 안정세에 진입한 제3기로 구분한 후, 각 기간별 각국의 주식수익률과 미국 주식수익률간 교차상관계수를 추정하고, 그랜저 인과관계를 검정한 후, 2변수 VAR 모형을 설정하고 충격반응함수를 추정하며, 예측오차 분산분해를 실시하였다. 분석 결과 전반적으로 미국 주식수익률이 아시아국가의 주식수익률에 미치는 효과는 아시아금융위기를 거치면서 증가하였으며, 아시아 금융위기가 크게 증폭되었던 제2기에는 아시아국가의 주식수익률이 미국 수익률에 영향을 준 것으로 나타났다. 개별국가별로는 미국 주식시장이 아시아 각국 주식시장에 미치는 효과는 금융위기를 거치면서 한국 주식시장에서 가장 크게 증가한 것으로 나타났다. 마지막으로 이상의 분석 결과는 아시아 신흥개발국과 미국뿐만 아니라 일본을 포함한 분석에서도 다르지 않게 나타났다.

핵심용어: 주식시장 연계성, GARCH모형, VAR, 인과관계검정, 아시아금융위기

--------------------------

* 고려대학교 경상대학 경제학과 부교수

cllee@tiger.korea.ac.kr

** 한국개발연구원 연구원

edward3@kdiux.kdi.re.kr

Ⅰ. 서론

1997년 7월 2일 태국 바트화의 평가절하를 계기로 촉발된 동아시아 금융위기는 남미 및 러시아로 이어지면서 세계경제에 걸쳐 심각한 충격을 주었다. 위기 발생국인 태국, 인도네시아, 한국은 위기의 신속한 해결을 위하여 국제통화기금에 유동성자금지원을 요청하였고, 국제통화기금은 자금지원과 함께 각국의 구조조정정책에 깊숙이 개입하였다. 이후 한국은 긴급한 외환유출을 억제하기 위하여 신속하고 강력한 자본시장 자유화를 추진하였고, 금융제도에 대한 전반적인 제도개혁을 추진하였으며, 2001년 상반기 현재 아시아 각국은 회복세를 보이고 있다.

본 연구는 아시아 외환위기 발생을 중심으로 한국, 홍콩, 대만, 싱가포르 등 아시아 4개 신흥공업국 주식시장과 미국 주식시장과의 관계를 살펴본다. 아시아 금융위기를 겪으면서 이들 국가의 금융시장이 더욱 개방되고, 자유화되는 등 전반적인 제도개혁이 이루어졌다는 점과 국제금융시장에서 미국 금융시장의 역할이 막대하다는 점을 고려할 때, 이들 국가의 금융시장과 미국 금융시장간의 관계는 변화할 수 있기 때문이다.

아시아 국가들의 금융시장 개방정도가 서로 다르고 위기의 심각성 및 대응정책이 서로 다른 점을 고려할 때, 이들 국가들의 금융시장과 미국 금융시장간의 관계는 서로 다르게 나타날 수 있다. 위기의 직접 경험국인 한국은 국제통화기금 체제하에서 자본시장을 급격히 개방하였기 때문에 미국 금융시장의 영향력은 매우 크게 증가한 반면, 홍콩이나 싱가포르는 위기발생 이전 이미 상당수준 자본자유화를 이룩하였기 때문에 미국 주식시장의 영향이 크게 변화하지 않을 수 있다. 그러나 홍콩이나 싱가포르가 위기발생국인 태국, 인도네시아의 인접국이라는 점을 고려할 때 전염효과로 미국의 영향력이 크게 증가할 수 있다. 또한 아시아 금융위기가 전세계 경제에 미친 효과를 고려할 때, 이들 국가의 충격은 또한 미국경제에도 영향을 줄 수 있다.

국가간 자본거래와 주식시장의 연계성에 대한 연구는 국제금융론에서 매우 고전적인 연구과제이다. 일찌기 Grubel(1968), Granger and Morgenstern(1970), Replry(1973), Lessard(1974, 1976), Panton, Lessig, and Joy(1976) 및 Hilliard(1979) 은 국제주식시장에서 각국 주식수익률은 동시상관관계가 매우 낮고, 주식수익률 변화가 국내변수에 의해 압도적으로 설명된다는 점을 밝혀 국제 포트폴리오의 다각화가 투자행위에 있어 중요한 기준이라고 주장하였다.

Eun and Shim(1989)

그러나 1970년대 브래튼우드체제의 붕괴에 따른 변동환율제도의 확산과 그에 따른 세계경제의 연관성 증대로 국제금융시장의 상호 연관성이 강조되기 시작하였고, 이후 1987년 10월 미국의 블랙먼데이 이후 선진 각국의 주식가격이 미국 주식가격과 함께 크게 하락하면서 이에 대한 연구가 활발하게 이루어졌다.

Eun & Shim(1989)은 세계 주요 9개국 주식시장의 일별 주식수익률 시계열의 VAR모형분석을 통해 미국 주식시장의 선도 하에 다른 주요 선진국 주식시장들이 미국 주식시장과 같이 움직인다는 증거 및 미국으로부터의 충격에 대한 유럽 및 아시아 시장이 1~2일의 시차 내에서 신속히 반응 후 소멸된다는 결과를 토대로 시장간 정보파급의 신속성을 통한 정보측면에서의 시장효율성을 제시했다. Jeon and Von Furstenberg(1989, 1990)은 미국, 영국, 독일, 일본을 대상으로 한 VAR분석에서 블랙먼데이 이후부터 대상국가간 주식시장의 연계성이 높아졌고 특히 미국의 영향력 감소와 동시에 일본시장이 다른 시장에 대하여 영향력이 증가하고 있음을 제시하고 있다. Becker, Finnerty and Gupta(1990)는 1985년부터 1988년까지의 일별 데이타를 사용한 회귀분석과 상관관계분석을 통해 미국과 일본 주식시장의 관계분석을 하였다. 그 결과 1987년 블랙먼데이 이후 미국증시가 동경증시의 움직임에 더욱 강력한 영향을 미치고 있음을 제시했다. Hamao, Masulis and Ng(1990)는 GARCH모형을 이용한 각 국가의 일별 주가변동성이 미국으로부터 일본 및 영국으로, 영국으로부터 일본으로의 파급효과(spillover effect)를 발견하였다. 또한 이들은 1990년의 연구에서 다양한 사전정보를 가지고 있는 투자가들은 경제적인 충격에 직면한 후 투자가 상호간에 존재하는 정보에 대한 이견을 해소해 나가는 과정에서 수익률이나 분산의 파급효과가 발생할 수 있다고 주장했다  Arshanapalli와 Doukas(1993)는 공적분을 사용한 실증분석에서 국제 주식시장간의 상호연관성이 1987년 주가대폭락 이후 높아졌음을 보고하였다. 그러나 일본의 경우는 예외로서 타 선진 주식시장과의 연계성이 보이지 않음을 제시하였다.

아시아 경제나 한국경제에서 국내외주식시장의 연계성에 대한 연구는 1990년대 아시아의 금융시장 개방이 진행되면서 시작되었다. Cheung과 Mak(1992)은 미국시장이 아시아 자본시장을 주도한다는 증거를 제시하였으며, Chowdhury(1994)는 아시아 신흥공업국들에 대한 VAR분석에서 개방수준이 높은 싱가포르와 홍콩이 그렇지 못한 대만과 한국에 비해 미국 및 일본시장과의 연계성이 높다는 결과를 제시하였다. Liu와 Pan(1997)은 1984년부터 1991년까지 7년 간의 자료에 근거하여 미국과 일본 주식시장으로부터 홍콩, 싱가포르, 대만, 태국 등 아시아 4개국 주식시장에 대한 전이효과가 1987년 블랙먼데이 이후 더욱 커졌으며 일본보다는 미국의 영향력이 더 크다는 결과를 보였다. Wu와 Su(1998)도 세계 주식시장간의 동조화 현상은 1987년 주가대폭락 이후 더욱 두드러지게 나타나고 있으며 최근 들어 그 정도가 더욱 심화되고 있다고 주장하였다. 그들은 규모가 큰 주식시장의 수익률이 규모가 작은 주식시장의 수익률을 선도하며, 미국 주식시장의 영향력을 제거할 경우 일본 주식시장의 영향력이 상당히 크다는 실증분석결과를 제시하였다.

국내 연구에서는 유태우․김춘호(1997)는 1996년 말 OECD가입을 앞둔 한국 주식시장과 미국 및 일본 주식시장의 연관성에 있어서 이들간에 유의성은 약하지만 장․단기적 관계가 존재한다는 결과를 제시하였으며, 홍성희(1998)는 미, 일, 한국의 주식시장에 대한 VAR분석을 통한 삼국간 영향력 분석에서 미국의 나머지 두 국가에 대한 상대적 영향력의 크기가 크며, 특히 한국보다는 일본에 대하여 더 큰 영향을 주고 있음을 제시하였다.

차백인․오세경(1998)과 Cha and Oh(2000)은 한국, 홍콩, 대만, 싱가포르 등 아시아 신흥공업국 4개국 각국의 주별 주식수익률과 미ㆍ일이 주별 주식수익률을 사용한 VAR모형을 설정하고 외환위기이후 미국과 일본의 아시아 신흥공업국에 대한 영향력이 증가하였으며, 외환위기를 직접 경험하지 않은 대만에 대한 영향이 다른 3개국에 비해 훨씬 높다는 결론을 제시하였다. 또한 김인무․김찬웅(2000)은 한국, 일본, 미국 주식시장중 KOSDAQ, JASDAQ, NASDAQ 주가간 연관관계를 살펴보았다. 이들은 미국 NASDAQ 주가가 KOSDAQ주가와 JASDAQ주가에 영향을 주며, 이들간의 관계가 아시아 외환위기 기간중 변화하였다는 점을 밝혔다.

본 연구는 이상의 연구결과에 기초하여 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 등 아시아 4개국의 주식수익률과 미국 주식수익률간의 연계성을 분석한다. 이때 분석자료는 일별 주식수익률을 사용하고 표본기간으로는 1994년 1월부터 2000년 11월까지의 자료를 사용한다. 최근과 같이 네트워크산업과 컴퓨터기술이 발달한 현재 각국의 주식시장 정보는 당일로 다른 국가에 전파되기 때문에 본 연구와 같은 국내외 주식시장간의 연계성분석에서는 주별 수익률보다는 일별 수익률을 통한 분석이 필요하다.

차백인․오세경의 연구에서도 아시아각국과 미국 주식수익률간의 관계분석에서 이들 주식들간의 인과성은 1주일내에 발생하였다.

또한 분석기간을 아시아 금융위기 발생이전, 금융시장 불안 증폭기간, 금융위기 이후의 3기간으로 구분하고, 각 기간중 아시아 각국의 주식수익률과 미국의 주식수익률간의 관계를 살펴본다. 위기를 겪으면서 아시아국가의 금융시장이 구조개혁과 개방화를 추진함에 따라 이들 국가들의 금융시장과 국제 금융시장간의 관계가 변화할 수 있기 때문이다. 또한 아시아 금융위기가 세계경제에 미친 영향을 고려할 때 아시아 금융시장의 불안이 확대된 시점에서 아시아 금융시장은 미국의 주식시장에 크게 영향을 미칠 수 있게 된다.

본 연구는 4장으로 구성된다. Ⅰ은 서론이고, Ⅱ는 연구방법 및 자료에 대한 설명 이다. Ⅲ은 본 연구의 핵심내용인 아시아 각국과 미국 주식수익률간의 관계 추정 및 검정 결과이고 Ⅳ는 본 논문의 결론이다.

Ⅱ. 연구의 방법 및 자료

본 연구는 1997년 아시아 금융위기와 연관하여 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 등 아시아 신흥공업국의 주식수익률과 미국 주식수익률간의 관계를 살펴본다. 이를 위해 주식수익률간의 교차탄련성 추정, 인과관계 검정 및 VAR 분석 방법을 사용한다.

그랜저 인과관계, VAR 분석방법은 일반적인 방법이므로 이에 대한 설명은 생략한다. 또한 주식수익률은 단위근을 갖지 않은 것으로 판명되었기 때문에 이들간의 관계를 분석할 때 공적분을 사용할 필요가 없다.

그랜져 인과관계는 만일 원래의 예측식에 있는 다른 적절한 정보와 더불어 X의 시차값들이 가지고 있는 정보를 포함함으로써 Y의 현재 값에 대한 예측이 개선된다면 변수 X는 변수Y에 대해 인과관계에 있다고 정의된다. 즉 다음의 모형에서 [eqn: { b}_{j }]가 0이 아니면[eqn: rm { Y}_{t }]는 [eqn: rm { X}_{t }] 를 Granger-cause하고, [eqn: { c}_{j }]가 0이 아니면, [eqn: rm { X}_{t }]는[eqn: rm { Y}_{t }]를 Granger cause한다.

[eqn: rm { X}_{ t}= SUM from { { j}=1} to m { a}_{i } { X}_{t-j } + SUM from { { j}=1} to m { b}_{i } { Y}_{t-j } + { ε}_{t}]

[eqn: rm { Y}_{ t}= SUM from { { j}=1} to m { c}_{i } { X}_{t-j } + SUM from { { j}=1} to m { d}_{i } { Y}_{t-j }+ { η}_{t }]

[eqn: rm E( {ε}_{t }, {ε}_{s }) = 0, E({η}_{t }, {η}_{s })= 0]

본 연구의 분석대상은 한국증권거래소(Korea Stock Exchange: KSE) , 대만증권거래소(Taiwannese Stock Exchange: TSE), 홍콩증권거래소(Stock Exchange of Hong Kong: SEHK), 싱가포르 증권거래소(Stock Exchange of Singapore: SES) 등 아시아 4개 신흥공업국의 증권거래소시장과 뉴욕증권거래소(New York Stock Exchange : NYSE)이다. 이들 아시아의 4대 증권시장은 2000년 말 현재 미 달러화로 환산한 시가총액기준으로 일본과 호주를 제외하고 아시아에서 가장 큰 규모이다.

실증분석에서 사용된 각 주식시장의 주가지수는 KSE의 종합주가지수, TSE의 가중지수(the Weighted Index), SEHK의 항생주가지수 (the Hang Seng Index), SES의 Straits Times지수, NYSE의 다우존스지수이다.

부록에서 실시한 분석을 위하여 일본 동경주식시장(Tokyo Stock Exchange)의 니케이 225지수(Nikkei 225 Index)를 사용하였다.

이들 각각의 자료는 한국금융연구원, Yahoo Finance 및 Bloomberg사의 데이타베이스에서 추출하였다. 그리고 환율 변동 효과를 반영하기 위하여 지수에 대응하는 미국 달러화를 기준으로 한 각국의 대미환율 데이타를 사용하였고, 각국의 일별 주가지수를 대미달러환율로 나누어 미국 달러화기준 주가지수로 환산하였고 이를 다시 수익률로 전환하였다.

각국의 대미환율 데이터는 http://www.bog.frb.fed.us, http://www.econ-datalinks.org등에서 구하였다.

홍성희(1998), Ramchand and Susmel(1998) 등이 이 방식을 사용하였다.

본 연구는 1994년 1월 3일부터 2000년 10월 30일까지를 전체 표본기간으로 설정하였다. 한편 각 국가의 국경일 및 주중 주식시장운영일자 등의 차이에 의해 국가간 데이터의 불일치 문제가 존재하므로 이를 해결하기 위해 주중 시장운영일은 한국을 제외한 다른 4개국이 채택하고 있는 주5일(월요일～금요일)로 정했고, 모든 국가별 데이터에서 주중에 국경일이나 휴업 등에 의해 발생된 결여 데이터는 전일 데이터로 연장하여 사용하였다. 한편 본 연구에서는 사용한 주식수익률은 각국의 각국 통화표시 주식수익률을 사용하였다. 각국별로 환율의 변동이 다를 경우 국제투자가의 입장에서는 이를 고려하여 투자결정을 하기 때문이다.

대부분의 기존연구들은 국가간 자료의 불일치문제를 이 방식으로 해결하고 있다. 그러나 일부연구 (Jeong, 1999)에서는 개장시간이 중복되는 Overlapping 자료 즉, 일일 개장시간중 국가시장간 개장시간이 중복되는 시간대의 분별데이타를 사용하여 자료의 불일치 문제를 해결하기도 한다.

각 지수에 대한 t시점에서의 수익률 혹은 변화율은 다음과 같이 정의된다.

[eqn: rm {r}_{t}~=~100~times~(ln{S}_{t}``-``ln{S}_{t-1})]

이때 [eqn: rm {S}_{t}]는  t시점의 주가지수,[eqn: rm {r}_{t}] 는 수익률(%)을 각각 나타낸다.

표본기간을 아시아 금융위기 발생 이전과 금융불안 폭등기, 위기 이후 기간으로 구분하기 위하여 각국 주식시장의 위험을 추정하고 위험의 변화를 살펴보았다. 이때 위험을 즉정하기 위하여 각 주식수익률에 대한 GARCH모형을 설정하였다.  GARCH(Generalized ARCH) 모형은 수익률의 변동성을 분산 또는 표준편차로 측정할 때 이 변동성이 시간의 흐름에 따라 변화하는(time-variant)경우를 반영하여 조건부분산을 추정하고 이를 금융시장 불확실성 지표로 간주한다.

GARCH(p, q) 모형은 금융자산 수익률의 확률분포가 정규분포로부터 크게 이탈하지 않는다는 가정 하에서 수익률 추정식 오차의 분산을 다음과 같은 식으로 설정한 것이다. [eqn: rm {h}_{t}~=~w~+~ SUM from { { i}=0} to p{alpha}_{i}``{ epsilon }`_{t-i}^{2} ~+~ SUM from { {i }=0} to q {beta}_{i}``{h}_{t-i}] 이때 Bollerslev et al.(1992)의 연구에 따르면 경험적으로 GARCH 모형이 ARCH 모형에 비해 뛰어나며, 대부분의 경우 GARCH(1, 1)이 탁월한 것으로 나타났다. 이 식에서 보듯이 조건부 분산 [eqn: rm {h}_{t}]는 시간의 흐름에 따라 변화하는데 여기서는 상수항 w를 포함한 q기전까지의 조건부 분산(ht-i)와 p기전까지의 오차항 제곱[eqn: rm ({ epsilon }`_{t-i}^{2}``)]의 선형함수로 표시된다.

Ⅲ. 실증분석

1)  주가지수와 주식수익률 추이

<그림 1>과 <그림 2>는 1994년 1월부터 2000년 10월말까지 아시아 각 국가별 주식시장의 주가지수, 미국달러기준 주가지수 및 주식 수익률 추이이다. 그림과 같이 미국을 제외한 아시아 각 국가들의 주가지수는 1997년 하반기에 접어들면서부터 주가지수가 지속적으로 하락한 후, 1998년 하반기를 기점으로 다시 상승세로 반전하여 2000년 3월말까지 지속적인 상승세를 보이는 V자 형태의 추세를 보였다. 이후 아시아 주가는 다시 하향국면으로 진입하였는데, 특히 홍콩과 싱가포르를 제외한 일본, 한국, 대만의 주가는 매우 빠르게 하락하였다. 한편 미국달러기준 주가지수의 추세 또한 개별 통화 주가지수 추세와 큰 차이를 보이고 있지 않다.

아시아의 주식시장들이 대체로 외환위기의 초기발생 시점인 1997년 하반기를 기준으로 침체국면으로 진입한 후 외환위기가 지속되던 1년여의 기간 동안 부진한 모습을 보였으나, 1998년 하반기부터 상승국면으로 전환되어 2000년 상반기에는 1997년 외환위기이전의 수준으로 회복하였다. 이는 분석대상이 되는 각 국가들의 주식시장의 움직임이 외환위기의 전개상황과 매우 밀접히 연관되어 왔음을 보여준다.

2) 주식시장 변동성 추이

본 연구의 목적과 관련하여 아시아 금융시장의 불안을 하나의 비교기준 시점으로 보고 표본기간을 아시아 금융시장의 불안이 확대되기 이전인 제1기, 금융시장 불안이 크게 증폭되었던 제2기, 금융시장 이 뚜렷한 안정세로 전환된 제3기로 구분하였다.

먼저 표본대상 아시아 금융시장의 불안정성 추이를 살펴보기 위하여 각 주가지수의 조건부 분산을 추정하였다. 이를 위하여 GARCH(1, 1)모형을 추정하고, 조건부 분산식이 적합한가를 살펴보기 위해 ARCH-LM 검정을 실시하였다.

수익률 변수에 대한 GARCH(1, 1)모형 추정결과는 <표 1>에 제시하였다. 추정결과 각 국가의 GARCH 방정식에서 모든 계수가 1% 수준에서 유의하였다. 또한 모형에 잔존하는 ARCH효과를 검정하는 ARCH-LM 검정결과 표준화된 잔차항의 제곱[eqn: ( { ε`_{t } ^{ 2 } }/ {{h }_{t }} )]간의 계열상관이 없는 것으로 나타나, 분산식의 모형이 비교적 적합함을 알 수 있다.

<그림 3>은 각 국가들의 해당 표본기간에서 GARCH 모형을 추정하여 얻은 주식수익률의 조건부 이분산 즉, 주식수익률의 변동성을 보여준다. 이를 보면 다음의 사실을 알 수 있다.

첫째, 한국을 비롯한 홍콩, 싱가포르 주식수익률의 변동성은 1997년 10월부터 12월말까지 일차적으로 급격히 상승한 후 하락하였고, 1998년중에는 높은 수준을 유지한 후 1999년부터 하락하였다. 태국 외환위기가 1997년 7월 2일부터 발생하였고, 인도네시아 정부가 변동환율제를 도입한 것이 8월 15일이었음에도 불구하고, 이들국가와 이웃인 싱가포르 주식수익률의 조건부 분산은 10월까지 크게 변화하지 않았고, 홍콩과 한국에서 위기가 발생한 이후에야 크게 상승하였다.

<그림 1>        각국 주가지수 및 미국달러기준 주가지수1)

주: 1) X축상의 수치에 해당하는 날짜는 500(1995년 12월 1일), 1000(1997년 11월 4일), 1500(1999년 10월 11일)이며, 기간 구분의 기준시점인 1997년10월14일, 1998년 3월 24일은 각각 987일과 1100번째이다. 구체적인 내용은 <표 2>의 주를 참조하시오.

<그림 2>            각 국가별 환율조정 주식수익률1)

주: 1) X축상의 수치에 해당하는 날짜는 500(1995년 12월 1일), 1000(1997년 11월 4일), 1500(1999년 10월 11일)이며, 기간 구분의 기준시점인 1997년10월14일, 1998년 3월 24일은 각각 987일과 1100번째이다. 구체적인 내용은 <표 2>의 주를 참조하시오.

<표 1>          각국 주식수익률의 GARCH(1,1) 모형 추정 결과

국 가	상수(ω)	α	β	logL	LM검정통계량
미 국	0.013 (0.003)**	0.071 (0.007)**	0.919 (0.009)**	-3775.27	0.619 [0.80]
일 본	0.032 (0.006)**	0.071 (0.009)**	0.918 (0.010)**	-3746.77	0.785 [0.64]
한 국	0.013 (0.005)*	0.074 (0.008)**	0.928 (0.007)**	-3529.38	1.470 [0.14]
대 만	0.135 (0.024)**	0.087 (0.008)**	0.868 (0.013)**	-3739.50	1.095 [0.36]
홍 콩	0.037 (0.007)**	0.081 (0.009)**	0.910 (0.009)**	-3796.57	0.237 [0.99]
싱가포르	0.028 (0.006)**	0.148 (0.014)**	0.852 (0.011)**	-3724.38	0.651 [0.77]

주: 1) 추정방정식은 다음과 같음[eqn: rm { h}^{ t}] = ω + α[eqn: { ε}`_{ t-1} ^{2 }] + β[eqn: rm { σ}`_{ t-1} ^{2 }]

2) ( )안은 표준편차,  [ ]안은 확률값(P-value)을 표시.

3) *, **는 각각 5%, 1% 수준에서 유의함을 나타냄.

4) logL은 최대대수우도함수의 값을 표시.

둘째, 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르의 주식수익률의 변동성은 1997년 10월부터 2000년까지 위기를 겪으면서 크게 변화한 것으로 나타났다. <그림 3>에서 보듯이 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 주식수익률의 조건부 분산은 1997년 10월부터 급격히 상승한 후 연말부터 다시 급격한 하락세를 보인 후, 1998년 중에는 1997년 이전 보다 높은 수준을 유지하였고, 1999년부터 낮은 수준을 유지하였다.

이상의 분석결과를 기초로 표본기간을 제1기: 1994년～1997년 10월, 제2기: 1997년 10월～1998년 3월말, 제3기: 1998년 4월 이후 2000년 10월까지로 구분하고 각 표본기간중 변동성의 평균, 표준편차를 조사하였다. <표 2>와 같이 아시아 각국 주식수익률의 조건부 분산의 평균은 아시아 금융위기를 전후하여 크게 차이를 보이고 있다. 한국 주식수익률의 조건부 분산의 평균은 제1기에 1.685에 불과하였으나 제2기에는 46.641로 크게 상승하였고, 제3기에는 9.766으로 다시 크게 하락하였다. 홍콩이나 싱가포르 역시 제1기에는 조건부 분산의 평균이 각각 2.442과 1.097에서 제2기에는 14.654와 15.605로 각각 크게 상승하였고, 제3기에는 4.201과 3.658로 하락하였다. 이들 3국은 모두 조건부 분산의 평균이 아시아 금융위기를 겪으면서 더욱 커진 것으로 나타났다. 반면 대만은 조건부 분산의 평균이 제1기에는 2.410이었고, 제2기에는 4.944로 상승하였으나 제3기에는 3.219로 하락하여 위기이전과 큰 차이를 보이지 않고 있다.

<그림 3>               각 국별 주식수익률의 변동성1)

(a) 미국                              (b) 일본

(c) 한국                             (d) 대만

(e) 홍콩                            (f) 싱가포르

주: 1) X축상의 수치에 해당하는 날짜는 500(1995년 12월 1일), 1000(1997년 11월 4일), 1500(1999년 10월 11일)이며, 기간 구분의 기준시점인 1997년10월14일, 1998년 3월 24일은 각각 987일과 1100번째이다. 구체적인 내용은 <표 2>의 주를 참조하시오.

<표 3>과 같이 각 국가별로 기간별 주식수익률의 조건부 분산이 같은 가를 검정한 결과, 조건부 분산의 평균이 같다는 귀무가설이 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르에서 모두 기각되었고, 또한 제1기와 제3기 주식수익률의 조건부 분산이 같다는 귀무가설 역시 기각되어 기간별로 뚜렷한 차이를 보이고 있다. 또한 조건부 분산의 분산을 비교한 결과도 같은 결론을 제시하고 있다.

<표 2>               각국 주식수익률 변동성의 평균과 표준편차

기간1)		미국	한국	대만	홍콩	싱가포르
전체	평 균	0.995	7.618	2.879	3.888	2.995
	표준편차	0.801	13.256	1.658	4.560	6.324
제1기	평 균	0.648	1.685	2.410	2.442	1.097
	표준편차	0.305	0.809	1.118	1.626	0.961
제2기	평 균	1.674	46.641	4.944	14.654	15.605
	표준편차	1.293	28.306	2.887	11.125	19.405
제3기	평 균	1.391	9.766	3.219	4.201	3.658
	표준편차	0.932	3.970	1.693	2.304	2.954

주: 1) 제1기는 1994년 1월 4일부터 1997년 10월 15일, 제2기는 1997년 10월 16일부터 1998년 3월 24일, 제3기는 1998년 3월 25일부터 2000년 10월 30일 까지이다.

<표 3>       각국 주식수익률 변동성의 평균과 표준편차의 동일성 검정

귀무가설1),2)	F-검정값
	한국	대만	홍콩	싱가포르
Ⅰ. 각 기간3)의 평균이 모두 같다	1237.97***	113.37***	420.62***	264.91***
Ⅱ. 각 기간의 분산이 모두 같다	756.58***	48.12***	165.13***	186.51***
Ⅲ. 제1기와 제3기의 평균이 같다	3851.68***	136.93***	265.26***	640.59***
Ⅳ. 제1기와 제3기의 분산이 같다	1019.62***	53.24***	11.08***	324.74***

주: 1) 귀무가설 Ⅰ과 귀무가설 Ⅱ의 F값 자유도는 (3, 1766)이고, 귀무가설 Ⅲ과 귀무가설 Ⅳ의 F값 자유도는 (1, 1655)이다.

2) 귀무가설 Ⅱ와 귀무가설 Ⅳ의 분산동일성 검정은 Eview3.0(QMS, 1998)에 있는 Brown-Forsythe의 Modified Levene Test를 실시하였다.

3) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

셋째, 한국, 홍콩, 싱가포르, 대만 주식수익률의 변동성을 살펴볼 때 한국 주식시장의 변동성이 가장 높은 것으로 나타났다. 4개국 중 직접적으로 금융위기를 겪은 곳이 한국이었다는 점을 고려할 때, 한국 주식수익률의 조건부 분산이 높은 것은 당연한 것이라 할 수 있겠다. 한편 나머지 아시아 국가들의 경우 홍콩과 싱가포르 주식수익률의 조건부 분산이 매우 컸음을 알 수 있다. 그러나 대만의 시장위험은 다른 국가들과 비교해 매우 낮은 것으로 나타났다.

3. 주식수익률간 인과관계 검정

1) 시차상관계수

아시아 금융시장 불안 증폭기를 전후하여 아시아 신흥공업국의 주식수익률과 미국 주식수익률간의 관계를 살펴보기 위하여 한국과 미국, 대만과 미국, 홍콩과 미국, 싱가포르와 미국의 주식수익률간의 교차상관계수를 <그림 4>에 제시하였다. 이들의 특징을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 한국, 대만, 홍콩, 싱가폴 등 4개국에서 모든 기간에 걸쳐 개별국가의 당일 주식수익률과 전날 미국의 주식수익률간의 상관계수- 1일 시차상관계수- 가 가장 높은 것으로 제시되었다. 아시아 주식시장이 폐장한 이후에 미국 주식시장이 개장한다는 점을 고려할 때 이는 미국 주식수익률이 한국 주식수익률에 영향을 주는 것을 의미한다.

둘째, 한국의 주식수익률과 미국 주식수익률간의 1일시차 상관계수는 외환위기를 겪으면서 크게 상승하였고, 대만, 싱가폴, 홍콩의 개별 주식수익률과 미국 주식수익률간의 1일시차 상관계수 역시 전반적으로 상승하였다. 한국 주식수익률과 미국 주식수익률간의 1일 시차상관계수는 금융시장 불안이 증폭되기 이전인 제1기에는 1997년 이전에는 0.06에 그쳤으나, 금융시장 불안이 크게 확대된 제2기에는 0.15로 크게 상승하였고, 금융시장이 안정세로 전환한 제3기에는 0.28로 더욱 크게 상승하였다. 대만은 1일 시차 상관계수는 제1기에는 0.09에 그쳤으나, 제2기에는 0.37까지 상승하였고, 제3기에는 다시 0.2로 하락하였고, 홍콩도 1일 시차 상관계수가 제1기에는 0.39이었으나, 제2기에는 0.43으로 소폭 상승하였고, 제3기에는 0.38로 소폭 하락하였다. 싱가포르 역시 모든 기간에 걸쳐 싱가폴의 당일 주식수익률과 전날 미국 주식수익률간의 상관계수(1일 시차 상관계수)가 각각 0.26, 0.29, 0.34로 점차 상승하였다.

<그림 4>    아시아 주식수익률과 미국 주식수익률의 교차상관계수1)

(a) 한국과 미국 주식수익률의 교차상관계수

(b) 대만과 미국 주식수익률의 교차상관계수

(c) 홍콩과 미국 주식수익률의 교차상관계수

(d) 싱가포르와 미국 주식수익률의 교차상관계수

주: 1) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

셋째, 한국, 홍콩, 싱가포르의 주식수익률과 미국 전날 주식수익률간의 상관계수 -당일상관계수-는 아시아금융시장 불안이 증폭되었던 2기에 매우 크게 상승하였다. 한국 주식수익률과 미국의 주식수익률간 당일상관계수는 제1기 0.05에서 제2기에는 0.13으로 상승하였고, 홍콩 주식수익률, 싱가포르 주식수익률과 미국의 주식수익률간 당일상관계수 역시 각각 제1기 0.07, 0.08에서 제2기 0.25, 0.12로 상승하였다.

2) 그랜저 인과관계 검정

아시아 주식 수익률과 미국 주식수익률간의 인과관계를 보다 엄밀하기 살펴보기 위하여 신흥공업국 주식수익률과 미국 주식수익률간의 그랜저 인과관계검정을 실시하고, <표 4>에 검정결과를 제시하였다.

첫째, 미국 주식수익률이 한국 주식수익률에 영향을 주지 않았다는 귀무가설은 제1기와 제2기에는 기각되지 않았으나, 제3기에는 1% 유의수준에서 기각되었다. 반면 한국 주식수익률이 미국 주식수익률에 영향을 주지 않는다는 귀무가설은 모든 기간동안 기각되지 않았다. 이는 외환위기를 지나는 과정에서 미국 주식시장의 한국 주식시장에 대한 영향력이 보다 강화되었다. 한국 주식시장이 외환위기가 발생한 1997년 10월 이후 개방폭이 확대되었고, 기타 자본시장도 더욱 개방된 것에 기인한 것이라 해석된다.

한국의 주식시장에서 외국인투자한도는 다음 표와 같이 확대되었다.

일 시	한 도	일 시	한 도	일 시	한 도
1992년 1월	10%(1인당 3%)	1996년 4월	20%(1인당 5%)	1997년 11월	23%(1인당 6%)
1994년 12월	12%(1인당 3%)	1996년 10월	15%(1인당 3%)	1997년12월12일	26%(1인당 7%)
1995년 7월	15%(1인당 3%)	1995년 7월	18%(1인당 4%)	1997년12월30일	50%(1인당 50%)

자료: 한국은행 국제부, 『1997년도 외환통계 연보』, 1998년 7월

둘째, 미국 주식수익률이 대만과 홍콩, 싱가포르 주식수익률에 영향을 주지 않는다는 귀무가설은 모든 기간에 걸쳐 기각되었다. 이는 외환위기이전에도 이들 국가의 주식수익률은 미국의 주식수익률에 영향을 받았었고, 위기이후에도 이 관계가 지속된 것을 의미한다.

셋째, 홍콩, 싱가포르 주식수익률이 미국주식 수익률에 영향을 주지 않는다는 귀무가설은 아시아금융시장의 불안이 증폭된 제2기에 홍콩과 싱가포르에서 기각되었다. 비록 홍콩이나 싱가포르는 미국에 비하여 소규모 국가에 불과하고 금융시장의 규모도 작기 때문에 이들 주식수익률이 미국 주식수익률에 미치는 영향을 크지 않다고 볼 수 있다. 따라서 이는 1997년 당시 아시아 금융위기는 전세계 금융시장에 커다란 영향을 주었고, 당시 상대적으로 금융시장 개방 폭이 컸었던 홍콩이나 싱가포르의 주식수익률이 아시아금융시장의 불안을 대변하였기 때문인 것으로 해석된다.

<표 4> 신흥공업국 주식 수익률과 미국 주식수익률간의 그랜저인과관계 검정1)

귀무가설2)	기 간	시차
		2	3	4	5
미국 ↛한국	제1기	1.55	1.10	1.57	1.45
	제2기	0.90	0.78	0.59	0.88
	제3기	27.33***	18.44***	13.92***	11.26***
한국 ↛미국	제1기	1.10	1.26	0.97	0.90
	제2기	0.81	1.13	0.85	0.71
	제3기	0.03	0.07	0.20	0.70
미국 ↛대만	제1기	5.32***	3.67**	2.76**	2.42**
	제2기	14.20***	9.46***	7.20***	5.63***
	제3기	14.05***	9.78***	7.19***	6.02***
대만 ↛미국	제1기	0.48	0.73	0.83	0.61
	제2기	0.48	0.53	1.34	2.83
	제3기	1.77	2.87**	2.32*	2.44*
미국 ↛홍콩	제1기	88.34***	61.72***	47.30***	37.71***
	제2기	16.93***	8.64 ***	6.57***	5.66 ***
	제3기	55.78***	37.40***	28.08***	23.34***
홍콩 ↛미국	제1기	1.57	1.07	0.83	0.66
	제2기	6.14 ***	9.39 ***	7.03 ***	6.08 ***
	제3기	0.10	0.14	0.99	1.70
미국 ↛싱가포르	제1기	34.69***	23.54***	17.41***	13.94***
	제2기	5.09***	3.41**	2.66**	2.18*
	제3기	39.88***	27.28***	20.56***	17.09***
싱가포르 ↛미국	제1기	1.02	1.08	1.45	1.33
	제2기	2.94*	2.07	1.76	2.24*
	제3기	0.04	0.45	0.65	0.37

주: 1) *는 10%에서, **는 5*에서 , ***는 1%에서 그랜저 인과성이 없다는 귀무가설이 기각되    는 것을 의미함

2) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

3) 충격반응곡선

신흥공업국 주식수익률과 미국 주식수익률간의 관계변화를 살펴보기 위하여 수익률간의 2변수 VAR 모형을 설정하고, 충격반응함수를 추정하여 <그림 5>에 제시하였다. VAR모형의 충격반응함수 추정에서 각 변수의 순서(ordering)은 미국, 개별국가의 순서로 정하였다. 미국은 국제금융시장에서 대국이기 때문에 소규모 개방국가인 아시아 신흥국 개별국의 영향을 적게 받을 것으로 예상되고, 또한 앞의 인과관계 검정에서 살펴보았듯이 대부분 미국 주식수익률이 아시아 신흥공업국 주식수익률에 외생성을 갖는 것으로 나타났기 때문이다.

충격반응함수를 추정한 결과를 살펴보면 다음의 사실을 알 수 있다. 첫째, <그림5>의 (a)와 같이 전기간에 걸쳐서 한국의 주식수익률에 대한 충격은 미국의 주식수익률에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 충격반응함수 값에 대한 95% 신뢰구간에 0을 포함하고 있기 때문이다. 반면 미국의 주식수익률이 다음 기의 한국 주식수익률에 미치는 영향은 제1기와 제2기에는 통계적으로 유의하지 않았으나 제3기에는 유의하였다. 따라서 미국 주식시장의 충격이 국내주식수익률에 미치는 효과는 제3기에 뚜렷하게 나타났다.

둘째, 대만의 경우 미국 주식수익률이 대만 주식수익률에 미치는 효과는 지속적으로 작동한 것으로 나타났다. <그림 5>의 (b)와 같이 미국 주식수익률 충격이 충격발생 다음 기에 대만 주식수익률에 미치는 반응이 제1기, 제2기, 제3기에 걸쳐 모두 유의한 것으로 나타났기 때문이다.

셋째, 미국 주식수익률이 홍콩 주식수익률에 미친 효과는 아시아 금융위기 발생과 관계없이 항상 유의한 것으로 나타났다. <그림 5>의 (c)와 같이 미국 주식수익률의 충격이 즉시 홍콩의 주식수익률에 미친 효과가 유의하였다. 한편 아시아 금융시장 불안이 크게 확대되었던 제2기에는 홍콩 주식수익률 충격이 미국 주식수익률에 미친 효과가 유의한 것으로 나타났다.

넷째, 미국 주식수익률이 싱가포르 주식수익률에 미친 효과는 금융시장 불안 확대 이전인 제1기와 안정화 이후인 제3기에는 유의하게 나타났으나, 불안확대기간인 제2기에는 유의하지 않았다. 한편 홍콩의 경우와 같이 제2기에는 싱가포르의 주식수익률 충격이 미국 주식수익률에 미친 효과는 유의한 것으로 나타났다.

한편 아시아에서 미국 이외에 일본의 중요성을 포함하기 위하여 위의 2국 VAR 모형에 일본을 포함한 3국 VAR 모형을 설정하여 충격반응함수를 추정하였다. 함수 추정결과를 부록에 첨부하고 살펴본 결과, 위에서 제시한 2국 VAR 모형 추정결과와 일치하였다.

3) 예측오차 분산분해

아시아 4개국 각 국가의 주식수익률과 미국 주식수익률을 사용하여 2변수 VAR을 선정하고 각 모형에서 아시아 각국 주식수익률 예측오차 분산분해 추정 결과를 <표 5>에 제시하고 미국 주식수익률 예측오차 분산분해 추정 결과를 <표 6>에 제시하였다. 이를 살펴보면 다음과 같다.

충격반응분석은 동태적 승수(dynamic multiplier)분석으로 계수의 크기만으로 변수들의 중요성을 파악하기 어렵다. 계수의 크기는 작지만 외생변수의 분산이 클 경우 내생변수에 미치는 영향이 클 수 있기 때문이다. 분산분해는 이런 점을 고려하여 내생변수의 예측기간별 예측오차의 분산에서 각 변수들의 교란요인이 차지하는 비중을 백분율로 나타낸 것이다.

첫째, 한국 주식수익률에 대하여 미국 주식수익률이 미치는 효과는 아시아 금융위기를 겪으면서 점차 커지게 나타났다. 제1기에는 한국의 예측오차 분산분해에서 미국이 차지하는 비율이 충격발생 14일 후 1%에 불과하였으나, 제2기에와 제3기에는 8%대로 증가하였다.

<그림 5>         아시아 각국과 미국 주식수익률간의 충격반응함수1)

(a) 한국과 미국의 주식수익률

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(b) 대만과 미국의 주식수익률

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(c) 홍콩과 미국의 주식수익률

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(d) 싱가포르와 미국의 주식수익률

<제1기>

<제2기>

<제3기>

주: 1) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

둘째, 대만에서 아시아 금융위기 기간중 미국이 미치는 효과가 크게 나타났다.  대만 주식수익률의 예측오차 분산분해에서 미국 주식수익률 충격이 차지하는 비율이 제1기에는 충격발생 14일후 1.28%에 불과하였으나, 제2기에는 23.97%로 급격히 상승한 후, 제3기에는 4.78%로 하락하였다. 금융시장 불안이 확대되었던 기간에 미국의 영향이 크게 나타났으나, 이후 안정세를 접어들면서 다시 줄어들었다.

셋째, 홍콩 역시 대만과 같이 금융시장 불안이 크게 확대되었던 제2기에 미국의 영향이 크게 증가하였다. 홍콩주식시장 예측오차 분산분해에서 미국이 차지하는 비율이 충격발생 14일 후 제1기에는 16.90%이었으나, 제2기에는 25.76%로 상승한 후, 제3기에는 16.23%로서 위기이전 수준으로 하락하였다.

넷째, 싱가포르는 아시아 금융위기가 발생하면서 미국의 영향이 보다 커진 것으로 나타났다. 싱가포르 주식수익률 예측오차 분산분해에서 충격발생 14일 후 미국이 차지하는 비율이 제1기 동안 7.47%에서 제2기에는 11.30%로, 제3기에는 13.36%로 상승하였다.

다섯째, 미국 주식수익률에 대한 아시아 각국 주식수익률의 영향은 전반적으로 크지 않았으나 아시아 금융시장 불안이 크게 증폭되었던 제2기에는 매우 크게 증가하였다. <표 6>과 같이 미국 주식수익률의 예측오차 분산분해에서 대만 주식수익률 충격이 차지하는 비율이 충격발생 14일후 제1기 동안 0.31%에 불과하였으나 제2기에는 10.58%로 급격히 상승하였고, 홍콩과 싱가포르 주식수익률 충격이 차지하는 비율 역시 제1기에는 14일 후 0.33%와 0.73%에 불과하였으나 제2기에는 20.68%와 8.88%로 급격히 상승하였다. 한편, 미국 주식수익률에 대한 아시아 각국 주식수익률의 영향은 위기가 진정되었던 제3기에는 다시 위기이전의 수준으로 회복하였다.

Ⅳ. 결론

본 연구는 아시아 금융위기에 따른 아시아 신흥개발도상국의 주식시장과 미국 주식시장간의 관계 변화를 살펴보기 위하여 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 주식수익률에 대한 GARCH 모형을 설정하고, 주식수익률의 조건부 분산의 변화에 근거하여 표본기간을 아시아 금융위기 발생 이전인 제1기, 아시아 금융시장 불안이 크게 확대된 기간인 제2기, 아시아 금융시장이 안정세에 진입한 제3기로 구분하고, 한국, 대만, 홍콩, 싱가포르 등 아시아 신흥공업국의 주식수익률과 미국 주식수익률간의 관계를 살펴보았다.

이때 분석방법으로 각 기간별 각국의 주식수익률과 미국 주식수익률간 교차상관계수를 추정하고, 그랜저 인과관계를 검정한 후, 2변수 VAR모형을 설정하고 충격반응함수를 추정하며, 예측오차 분산분해를 실시하였다. 본 논문의 분석결과 다음과 같은 결과가 도출되었다.

첫째, 전반적으로 미국 주식수익률이 동아시아 4개국의 주식수익률에 미치는 효과는 아시아 금융위기를 겪으면서 커진 것으로 나타났다. 각국 주식수익률과 미국 주식수익률간의 교차상관계수를 살펴본 결과, 전날 미국의 주식수익률과 당일 아시아국가의 주식수익률의 상관계수가 위기를 겪으면서 높아졌으며, 그랜저인과관계 검정과 충격반응함수 추정 결과도 이 사실을 지지하고 있다. 이는 위기를 겪으면서

<표 5>           아시아 각국 주식수익률 예측오차의 분산분해1)

국가	기간2)	전체표본기간		제1기		제2기		제3기
		자국	미국	자국	미국	자국	미국	자국	미국
한국	1	99.71	0.29	99.81	0.19	98.87	1.13	99.83	0.17
	2	96.04	3.96	99.43	0.57	97.23	2.77	92.07	7.93
	3	96.02	3.98	99.43	0.57	97.20	2.81	91.99	8.01
	4	96.04	3.96	99.41	0.59	96.84	3.16	91.97	8.03
	5	96.01	3.99	99.12	0.88	96.90	3.10	91.98	8.02
	6	95.81	4.19	99.07	0.93	94.62	5.38	91.98	8.02
	7	95.81	4.19	99.04	0.96	92.43	7.57	91.78	8.22
	8	95.81	4.19	99.04	0.96	92.41	7.59	91.76	8.24
	9	95.80	4.20	99.04	0.97	92.08	7.92	91.76	8.24
	10	95.80	4.20	99.03	0.97	91.92	8.08	91.76	8.24
대만	1	99.95	0.05	99.94	0.05	99.19	0.80	99.78	0.21
	2	96.54	3.46	99.18	0.81	81.05	18.94	95.80	4.19
	3	96.04	3.96	98.93	1.06	77.87	22.12	95.45	4.54
	4	95.98	4.02	98.89	1.10	77.94	22.05	95.32	4.67
	5	96.00	4.00	98.89	1.10	77.62	22.37	95.33	4.66
	6	95.99	4.01	98.71	1.28	77.22	22.77	95.26	4.73
	7	95.98	4.02	98.71	1.28	76.25	23.74	95.25	4.74
	8	95.98	4.02	98.71	1.28	76.03	23.96	95.22	4.77
	9	95.98	4.02	98.71	1.28	76.03	23.96	95.21	4.78
	10	95.98	4.02	98.71	1.28	76.02	23.97	95.21	4.78
홍콩	1	98.83	1.17	99.53	0.46	89.52	10.47	99.51	0.48
	2	84.00	16.00	83.13	16.86	78.95	21.04	84.11	15.88
	3	83.98	16.02	83.13	16.86	72.10	27.89	83.93	16.06
	4	84.11	15.89	83.12	16.87	74.81	25.18	83.93	16.06
	5	84.11	15.89	83.09	16.90	75.08	24.91	83.93	16.06
	6	83.99	16.01	83.09	16.90	74.19	25.80	83.93	16.07
	7	83.89	16.11	83.16	16.83	74.05	25.94	83.77	16.22
	8	83.88	16.12	83.09	16.90	74.23	25.76	83.77	16.22
	9	83.88	16.12	83.09	16.90	74.22	25.77	83.76	16.23
	10	83.88	16.12	83.09	16.90	74.23	25.76	83.76	16.23
싱가 포르	1	99.26	0.74	99.77	0.22	98.73	1.26	98.75	1.24
	2	90.45	9.54	92.63	7.36	91.17	8.82	87.12	12.87
	3	90.45	9.55	92.62	7.37	90.81	9.18	86.89	13.10
	4	90.39	9.61	92.55	7.44	90.81	9.18	86.77	13.22
	5	90.41	9.59	92.58	7.41	90.34	9.65	86.74	13.25
	6	90.25	9.75	92.54	7.45	89.39	10.60	86.66	13.33
	7	90.23	9.77	92.56	7.43	88.97	11.02	86.65	13.34
	8	90.22	9.78	92.52	7.47	88.81	11.18	86.63	13.36
	9	90.22	9.78	92.52	7.47	88.80	11.19	86.63	13.36
	10	90.22	9.78	92.52	7.47	88.69	11.30	86.63	13.36

주: 1) 미국과 아시아 각국간의 2변수 VAR을 설정하고, 예측오차분산에서 모형내 개별 설명     변수의 변동에 기인하는 부분이 차지하는 비율을 백분률로 나타낸 것임.

2) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

<표 6>             미국 주식수익률 예측오차의 분산분해1)

국가	기간1)	전체표본기간		제1기		제2기		제3기
		미국	자국	미국	자국	미국	자국	미국	자국
한국	1	100.00	0.00	100.00	0.18	100.00	0.00	100.00	0.00
	2	99.97	0.03	99.94	0.56	99.02	0.97	99.97	0.02
	3	99.90	0.10	99.77	0.56	98.69	1.30	99.97	0.02
	4	99.88	0.12	99.59	0.59	96.93	3.06	99.96	0.03
	5	99.86	0.14	99.59	0.88	96.93	3.06	99.91	0.08
	6	99.65	0.35	99.55	0.93	96.63	3.36	99.62	0.37
	7	99.62	0.38	99.54	0.96	96.52	3.47	99.44	0.55
	8	99.62	0.38	99.54	0.96	96.50	3.49	99.44	0.55
	9	99.62	0.38	99.54	0.96	96.31	3.68	99.44	0.55
	10	99.62	0.38	99.54	0.96	96.31	3.68	99.43	0.56
대만	1	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00
	2	99.98	0.18	99.96	0.03	99.99	0.00	99.85	0.14
	3	99.86	0.14	99.95	0.04	99.16	0.83	99.13	0.86
	4	99.69	0.31	99.83	0.16	97.76	2.23	98.61	1.38
	5	99.69	0.31	99.70	0.29	95.60	4.39	98.61	1.38
	6	99.14	0.86	99.70	0.29	89.41	10.58	97.98	2.01
	7	99.10	0.90	99.69	0.30	89.37	10.62	97.77	2.22
	8	99.10	0.90	99.69	0.30	89.42	10.57	97.77	2.22
	9	99.10	0.90	99.68	0.31	89.41	10.58	97.73	2.26
	10	99.10	0.91	99.68	0.31	89.41	10.58	97.73	2.26
홍콩	1	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00
	2	99.95	0.05	99.78	0.21	99.96	0.03	99.97	0.02
	3	99.39	0.61	99.77	0.22	80.50	19.49	99.95	0.04
	4	99.31	0.69	99.73	0.26	79.05	20.94	99.94	0.05
	5	99.28	0.72	99.70	0.29	79.04	20.95	99.57	0.42
	6	99.09	0.91	99.66	0.33	79.37	20.62	99.05	0.94
	7	99.08	0.92	99.66	0.33	79.52	20.47	99.04	0.95
	8	99.08	0.92	99.66	0.33	79.27	20.72	99.04	0.95
	9	99.08	0.92	99.66	0.33	79.30	20.69	99.04	0.95
	10	99.08	0.93	99.66	0.33	79.31	20.68	99.04	0.95
싱가 포르	1	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00	100.00	0.00
	2	99.91	0.09	99.99	0.00	96.23	3.76	99.99	0.00
	3	99.79	0.21	99.95	0.04	93.94	6.05	99.94	0.05
	4	99.77	0.23	99.75	0.24	93.96	6.03	99.77	0.22
	5	99.76	0.24	99.28	0.71	93.29	6.70	99.70	0.29
	6	99.55	0.45	99.26	0.73	92.37	7.62	99.51	0.48
	7	99.52	0.48	99.26	0.73	91.42	8.57	99.51	0.48
	8	99.51	0.49	99.26	0.73	91.23	8.76	99.51	0.48
	9	99.51	0.49	99.26	0.73	91.22	8.77	99.51	0.48
	10	99.51	0.49	99.26	0.73	91.11	8.88	99.51	0.48

주: 1) 각 기간의 구분은 <표 2>의 주1)을 참조할 것.

각국의 구조조정 실시와 국내경제개방이 더욱 확대된 결과로 해석된다. 특히 위기 발원국가인 한국은 선진국 투자 자금 유치를 위하여 국내금융 및 실물시장 개방을 확대하고 구조조정을 통하여 시장자유화 및 국제화를 추진함에 따라 국내시장과 해외-시장간의 관계가 보다 강화되었기 때문이다.

둘째, 아시아 금융위기가 크게 증폭되었던 제2기에는 아시아국가의 주식수익률이 미국 주식수익률에 영향을 준 것으로 나타났다. 그랜저인과검정을 살펴볼 때 제2기에는 홍콩이나 싱가포르 주식수익률이 미국 주식수익률에 영향을 주지 않는다는 귀무가설을 기각시켰고, 충격반응함수 추정 결과 홍콩이나 싱가포르 주식수익률이 미국주식수익률에 미치는 효과가 유의하게 나타나고, 분산분해분석에서도 미국에 대해서 아시아 국가들이 차지하는 비율이 제2기에 매우 높아졌기 때문이다. 당시 금융위기를 겪었던 아시아지역의 규모와 정도 및 이것이 세계경제에 미친 효과를 고려할 때 이는 충분히 예상 가능한 것이다.

셋째, 금융위기를 거치면서 미국 주식시장이 아시아 각국 주식시장에 미치는 효과의 변화는 한국주식시장에서 가장 뚜렷하게 나타났다. 제1기와 제3기를 비교할 때 당일 교차상관계수의 차이가 한국에서 가장 크게 나타났다. 또한 그랜저 인과검정에서 한국은 제1기와 제2기에는 미국 주식수익률이 한국 주식수익률에 미치지 않는다는 귀무가설이 기각되지 않았으나 제3기에는 기각되었고, 나머지 국가들은 제1기나 제3기 모두 귀무가설을 기각하였기 때문이다. 한편 분산분해나 충격반응함수 추정결과도 이를 지지하고 있다.

넷째, 마지막으로 이상의 분석 결과는 추정모형에 일본을 포함하여도 변하지 않은 것으로 나타났다. 부록에 제시한바와 같이 3국 VAR모형을 설정하고 충격반응함수와 분산분해를 실시한 결과, 위의 결론은 바뀌지 않았다.

이상의 분석 결과는 기존에 주별 자료에 근거한 차백인․오세경(2000)에 비하여 진보한 것으로 볼 수 있다. 일별 자료를 사용하여 분석하였기 때문에 변수간의 동적 관계를 보다 엄밀하게 살펴보았기 때문이다. 또한 유태우와 김춘호(1997), 김인무․김찬웅(2000) 등과 같이 표본기간을 위기 이전과 이후로 구분한 것과는 달리 GARCH모형을 사용하여 각 주식시장의 조건부 분산을 추정하고 이에 근거하여 위기이전과 금융시장 불안이 증폭되었던 위기기간 및 안정화 기간으로 구분하고 분석한 것 역시 본 연구의 새로운 시도라고 할 수 있다. 그리고 유태우․김춘호(1997), 김인무․김찬웅(2000), 홍성희(1998), Cha and Oh(2000) 등이 모두 한국이나 아시아 주식시장에 대한 미국의 영향력을 살펴본 것에 집중하였으나, 본 연구에서는 위기 증폭기간동안 미국주식시장에 대한 아시아 주식시장의 영향력을 조사하고, 그에 따른 의미있는 결과를 도출한 것 역시 본 연구의 중요한 결실이라고 할 수 있다.

<부 록>       아시아 국가, 미국, 일본 주식수익률의 충격반응함수

(a) 한국, 일본, 미국

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(b) 대만, 일본, 미국

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(c) 홍콩, 일본, 미국

<제1기>

<제2기>

<제3기>

(a) 싱가포르, 일본, 미국

<제1기>

<제2기>

<제3기>

<표 1>                    주식수익률  예측오차의 분산분해1)

국가	기간	전체표본기간			제1기			제2기			제3기
		자국	미국	일본	자국	미국	일본	자국	미국	일본	자국	미국	일본
한국	1	98.49	0.26	1.23	99.81	0.17	0.01	96.00	3.36	0.62	92.37	0.14	7.48
	2	93.23	3.93	2.82	99.11	0.54	0.34	88.67	5.05	6.27	84.10	7.99	7.89
	3	93.17	3.96	2.86	99.11	0.54	0.34	88.14	5.05	6.80	83.75	8.04	8.20
	4	93.19	3.94	2.86	99.08	0.57	0.34	88.10	5.30	6.59	83.67	8.04	8.27
	5	93.13	3.97	2.88	98.74	0.87	0.37	88.16	5.30	6.52	83.63	8.03	8.32
	6	92.68	4.16	3.15	98.63	0.92	0.43	84.66	7.71	7.61	83.66	8.02	8.31
	7	92.68	4.16	3.15	98.37	0.95	0.66	82.90	9.61	7.48	83.48	8.21	8.29
	8	92.67	4.16	3.16	98.37	0.95	0.66	82.71	9.59	7.68	83.46	8.23	8.30
	9	92.66	4.17	3.15	98.36	0.97	0.66	82.33	10.00	7.66	83.44	8.22	8.33
	10	92.66	4.17	3.16	98.35	0.97	0.66	82.01	10.29	7.68	83.43	8.23	8.33
대만	1	98.77	0.05	1.17	99.81	0.06	0.12	98.43	1.09	0.46	97.57	0.22	2.19
	2	94.67	3.41	1.90	98.84	0.81	0.33	83.00	16.18	0.80	91.43	4.05	4.51
	3	93.95	3.91	2.13	98.61	1.05	0.33	73.87	18.49	7.63	90.98	4.42	4.59
	4	93.88	3.97	2.14	98.55	1.09	0.35	72.75	18.18	9.06	90.75	4.57	4.66
	5	93.90	3.95	2.14	98.52	1.09	0.37	72.41	18.13	9.45	90.79	4.55	4.64
	6	93.86	3.96	2.17	98.31	1.28	0.40	71.82	18.29	9.87	90.72	4.63	4.64
	7	93.84	3.96	2.19	98.29	1.28	0.42	70.70	19.40	9.88	90.55	4.63	4.81
	8	93.82	3.97	2.19	98.28	1.28	0.42	70.03	19.83	10.12	90.49	4.63	4.81
	9	93.82	3.97	2.19	98.28	1.28	0.42	70.11	19.79	10.09	90.47	4.69	4.82
	10	93.82	3.97	2.19	98.28	1.28	0.42	70.12	19.79	10.08	90.47	4.69	4.83
홍콩	1	91.95	1.19	6.84	97.86	0.48	1.64	84.09	9.73	6.17	88.32	0.57	11.09
	2	78.21	15.85	5.92	81.52	16.77	1.69	72.41	19.80	7.77	74.79	15.57	9.62
	3	78.21	15.87	5.90	81.49	16.78	1.72	65.79	26.82	7.37	74.61	15.77	9.61
	4	78.39	15.74	5.85	81.47	16.77	1.74	68.25	24.24	7.50	74.56	15.76	9.67
	5	78.37	15.71	5.91	81.33	16.78	1.87	68.40	23.95	7.63	74.23	15.69	10.07
	6	78.24	15.83	5.92	81.29	16.77	1.92	67.49	24.77	7.72	74.24	15.82	10.05
	7	78.15	15.92	5.91	81.38	16.70	1.91	67.32	24.95	7.71	74.08	15.81	10.09
	8	78.09	15.92	5.97	81.30	16.77	1.92	67.24	24.94	7.80	73.99	15.82	10.19
	9	78.09	15.93	5.97	81.30	16.77	1.92	67.21	24.96	7.82	73.98	15.82	10.19
	10	78.09	15.93	5.97	81.30	16.77	1.92	67.20	24.97	7.81	73.97	15.82	10.20
싱가 포르	1	93.21	0.75	6.03	96.32	0.21	3.45	97.19	1.75	1.05	86.53	1.27	12.19
	2	84.64	9.41	5.94	89.25	7.26	3.47	89.23	9.12	1.64	76.39	12.61	10.98
	3	84.63	9.42	5.94	89.21	7.27	3.50	88.72	9.62	1.65	76.15	12.88	10.95
	4	84.56	9.47	5.95	89.13	7.33	3.52	88.70	9.62	1.66	76.00	12.99	11.00
	5	84.50	9.44	6.05	89.11	7.29	3.59	88.28	9.76	1.94	75.85	13.00	11.13
	6	84.37	9.59	6.02	89.07	7.33	3.59	87.00	10.44	2.54	75.66	13.06	11.26
	7	84.36	9.61	6.02	89.08	7.31	3.59	86.55	10.85	2.58	75.62	13.05	11.31
	8	84.33	9.62	6.04	89.03	7.37	3.59	86.37	11.01	2.61	75.50	13.06	11.42
	9	84.33	9.62	6.04	89.03	7.36	3.59	86.24	11.00	2.75	75.50	13.06	11.42
	10	84.33	9.62	6.04	89.03	7.37	3.59	86.18	11.06	2.75	75.50	13.06	11.42

주: 1) 예측오차분산에서 모형내 개별 설명변수의 변동에 기인하는 부분이 차지하는 비율을      백분률로 나타냄.

<참고문헌>

김인무, 김찬웅, “한국, 일본,미국 주식시장의 정보전달 메카니즘: KOSDAQ,	JASDAQ, NASDAQ를 중심으로,” 2000년 겨울 재무학회 발표논문, 2000년	11월

노상만, “아시아 금융위기의 국제금융시장에 대한 파급효과 : 연계성 분석 및	시사점,” 『대외경제정책연구(1998 겨울호)』, pp.49-73

민재훈, “경제위기와 주식시장 동조화 현상에 관한 연구,”『재무관리연구』,	1998, pp.117-138

유태우․김춘호, “미․일 주가의 한국주가에 미치는 영향에 대한 실증분석,”『증	권․금융 연구』, 1997

차백인․오세경,  “미국 및 일본 주식시장의 아시아 신흥 주식시장에 대한 영향	력 분석,“ 『금융연구』, 1999

홍성희, “각국 주식시장의 공통요인과 통합 및 상호연계,”『주식』, 1998.8

한국은행 국제부, 『1997년도 외환통계 연보』, 1998년 7월

Aliber, R. Z.,ꡒThe Interest Rate Parity Theorem: A Reinterpretationꡓ, Journal	of Political Economy , pp. 1451-1459

Arshanapalli B, and J. Doukas,ꡒInternational Stock Market Linkages :	Evidence from the Pre-and Post 1987 periodꡓ, Journal of Banking and	Finance, 1993, pp. 193-208

Becker, K. G. , J. E. Finnerty, and M. Gupta,ꡒThe Intertemporal Relation	between the U.S. and Japanese Stock Marketsꡓ, The Journal of Finance,	September 1990, pp. 1297-1306

Bodart V. and P. Reding, ꡒExchange Rate Regime, Volatility and	International Correlations on Bond and Stock Marketsꡓ, Journal of	International Money and Finance 18, 1999, pp. 133-151

Bailey W. ,ꡒUS Money Supply Announcements and Pacific Rim Stock	Markets: Evidence and Implications", Journal of International Money and	Finance, 1990, pp. 344-356

Campbell, J. Y. and Y. Hamao, ꡒPredictable Stock Returns in the U.S and	Japan : A Study of Long-term Capital Market Integrationꡓ, The Journal of	Finance, 1992, pp. 43-69

Cha. B. I. and S. K. Oh, "The Relationship between Developed Equity Markets	and the Pacific Basin's Emerging Equity Markets", International Review of	Economics and Finance 9, 2000, pp. 299-322

Cheung, Y. L. and S. C. Mak,ꡒThe International Transmission of Stock	Market Fluctuation between the Developed Markets and the Asian-Pacific	Marketsꡓ, Applied Financial Economics, 1992, pp. 43-47

Chowdhury, A. R. ,ꡒStock market interdependencies: Evidence from the	Asian NIEsꡓ, Journal of Macroeconomics 16, Fall 1994, pp. 629-651

Daniel, W. W Cheung and Bill Wan-Sing Hung,ꡒThe International	Transmission of US, Eurodollar and Asian Dollar Interest Rates: Some	empirical evidenceꡓ, Pacific-Basin Finance Journal 6, 1998, pp. 77-86

Elyasiani E., P. Perera and T. N. Puri,ꡒInterdependence and dynamic	Linkages between Stock Markets of Sri Lanka and its trading partnersꡓ,	Journal of Multinational Financial Management 8, 1998, pp. 89-101

Eun, C. S. and S. Shim,ꡒInternational transmission of stock market	movementꡓ, Journal of Financial and Quantitative Analysis vol. 24 no.2,	June 1989, pp. 241-256

Frankel, J. A, “Quantifying International Capital Mobility in the 1980s”, NBER	Working Paper No. 2856, Feb.1989

Granger. H., "Internationally Diversified Portfolios : Welfare Gains and Capital	Flows", American Economic Review 58, 1968, pp. 1299-1314

Grubel. H and K. Fander, "The Interdependence of International Equity	Markets", Journal of Finance 26, 1971, pp. 89-94

Hamao Y., R. Masulis and Ng. VꡒCorrelations in Price Changes and	Volatility across International Stock Marketsꡓ, The Review of Financial studies	Vol 3 no. 2, 1990, pp. 281-307

Hilliard. J., "The Relationship between Equity Indices on World Exchanges", Journal	of Finance 34, 1979, pp. 103-114

Janakiramanan S. and A. S. Lamba,ꡒAn Empirical Examination of Linkages	between Pacific-Basin Stock Marketsꡓ, Journal of International Financial	Markets, Institutions and Money 8, 1998, pp. 155-173

Jeon, B. N. and G. M. Von Furstenberg ,ꡒGrowing International	Co-movement in Stock Price Indexesꡓ, Quarterly Review of Economics and	Business v.30 No.3, 1990, pp. 15-30

Jeong, J. G.,ꡒCross-border Transmission of Stock Price Volatility : Evidence	from the Overlapping Trading Hoursꡓ, Global Finance Journal 10.1, 1999,	pp. 53-70

Kenjiro, H. and Y. Tsutsui,ꡒThreshold Effect in International linkages of Stock	Pricesꡓ, Japan and the World Economy 10, 1998, pp. 441-453

Lessard. D, "World, Country Relationships in Equity Returns : Implications for	Risk Reduction through International Diversification", Financial Analysis	Journal 32, 1976, pp. 2-8

Liu. Y. and M. Pan, "Mean and Volatility Spillover Effects in the U.S. and	Pacific-Basin Stock Markets, Multinational Finance Journal 31, pp. 47-62

Panton. D, V. Lessig and O. Joy, "Comovements of International Equity	Markets : A taxonomic approach", Journal of Financial and Quantitative	Analysis 11, 1976, pp. 415-432

QMS, Eview3.0 User's Guide, 1998

Ramchand, L. and R. Susmel,ꡒVolatility and Cross Correlation across Major	Stock Marketsꡓ, Journal of Empirical Finance 5, 1998, pp. 397-416

Rogers, J. H.,ꡒEntry Barriers and Price Movements between Major and	Emerging Stock marketsꡓ, Journal of Macroeconomics 16, Spring 1994,	pp. 221-241

Wu. C and Y. Su, "Dynamic Relations among International Stock Markets",	International Review of Economics and Finance 7, pp. 63-84