주식시장 동조화와 다운사이드 리스크

Stock Market Integration and Downside Risk

장 국 현*

논문요약:

본 연구에서는 우리나라 주식시장의 외국주식시장과의 동조화 현상, 특히 미국과 일본과 같은 거대한 주식시장과의 동조화 현상 분석과 다운사이드 리스크의 파악 및 정확한 측정을 위하여  포괄적이고 정교한 여러 가지 방법론을 도입하였다. 먼저 첫 번째로, Bivariate 개념으로 한□미□일 주식시장 동조화 현상을 파악하였다. 이를 위하여 두 개의 시계열을 Bivariate GARCH 모형으로 설정한 다음 Time-Varying Correlation 관계를 파악하기 위하여 VECH 모형을 사용하였다. 두 번째로, 미국 및 일본 주식시장의 상승과 하락에 따라 한국 주식시장의 리스크가 비대칭적으로 변하는지의 여부, 즉 Downside Risk 존재여부를 실증적으로 파악하기 위하여 Bivariate GARCH 모형을 GJR로 확장한 모형을 사용하였다. 세 번째로 주가동조화현상을 심화시키는 요인의 파악, 특히 한국주식시장에 들어오는 외국인 자금유입액 잔고와 같은 변수가 한국과 미국, 또는 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상을 이끄는 주요 요인인지를 분석하였다. 실증분석 결과 한국과 미국 주식시장 및 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상은 1997년 외환위기 이후에 급격하게 증가하였으며 다운사이드 리스크는 약하게 존재함이 확인되었다. 한편 한국주식시장에 들어오는 외국인 자금유입액 잔고 같은 변수가 한국과 미국, 또는 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상을 이끄는 주요 요인으로 나타났다.

주요용어: 동조화; Bivariate GARCH; 시변 상관관계; 다운사이드 리스크; 외국인 자금유입액

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* 건국대학교 경영대학, (e-mail) khchang@konkuk.ac.kr   (tel) 02-450-4138

I. 서론

□ □나스닥 변수□ 과소평가 말라...□

□ 나스닥의 회오리는 외국인의 투자포지션을 통해 국내증시로 불어온다...□

) 동아일보 2000년 5월 3일자에서 인용.

□상관관계분석 사이트 등장: 거래소 삼성전자-코스닥 정문정보 미증시 동조화 가장심해...□

) 동아일보 2000년 4월 19일자에서 인용.

□한-미증시 동조현상 □뚝□, 길 잃은 국내 투자자□

) 동아일보 2001년 8월 23일자에서 인용.

일부 통계에 의하면 요즈음 한해동안 주식에 투자한 인구는 우리나라 경제활동인구의 16%를 넘는다고 한다. □주식시장 동조화□와 □상관관계분석□ 등의 용어가 자연스럽게 신문지상에 오르내리고 경제활동을 하는 사람이면 누구든지 한번씩 대화의 내용으로 꺼낼 수 있는 일상어가 되어 있는 것이 오늘의 현실인 듯하다. 사실 IMF의 암울한 시기를 지나오면서 우리가 현실적으로 경험한 바에 의하면 개방된 국제 금융시장 하에서는 어느 누구도 다른 나라의 급격한 시장변화나 금융정책 등에서 자유로울 수 없다는 것이다. 특히 선진 증권시장에 비하여 더 후진적이고 취약한 우리나라 증권시장의 경우에는 만약 미국 증권시장과 같은 거대한 외국 증권시장이 상당 기간동안 지속적으로 폭락할 경우 우리나라 증권시장의 거품붕괴와 증시 공황은 불 보듯 뻔하다는 것이 증권실무 담당자들의 의견이며 이와 같은 세계적 증권시장 약세장의 동조현상은 2000년 4월 Black Monday와 2001년 9월 미국의 테러사건 여파를 한국주식시장이 직접 경험함으로써 이미 우리들에게는 금융시장의 가장 위협적인 요인중의 하나로 알려지고 있다.

주식시장의 동조화현상과 다운사이드 리스크등의 파악을 위해서는 시계열들간의 시간 가변적 상관관계를 추정하고 예측하는 문제가 금융계량적인 이슈가 된다. 상관관계는 두 시계열간의 comovement에서 비롯되므로 이의 분석을 위해서는 금융시계열 모형을 단일변량모형에서 이변량 또는 다변량 모형으로 확장하는 절차가 필요하다. 금융시계열의 일반적 특성인 이분산성, 점프등을 단일변량 모형에서 다변량모형으로 확장하여 모형화한 예는 많다. 다변량모형의 경우 Bollerslve(1990)와 Ng(1991)의 일정상관관계 다변량 GARCH모형, Diebold and Nerlove(1989), 김명직□장국현(1998), 장국현(1999), Chang and Kim(2001)의 다변량잠재요인 ARCH모형 또는 다변량 점프-공통요인모형, Engle et. al.(1990)의 팩터 ARCH모형, De Santis and Gerard (1997), Bollerslev, Engle, and Wooldridge(1988), 장국현(1998)의 다변량 GARCH모형, Harvey, Ruiz, and Shephard (1994)의 다변량 확률변동성 모형, 그리고 Bollerslev and Engle (1993)의 공통지속성 모형 등이 이에 속한다. 예를 들어, Diebold and Nerlove(1989)는 1973년 7월의 첫째 주부터 1985년 8월의 둘째 주까지 7개의 주요국 환율자료를 이용하여 잠재요인모형이 다변량 환율들의 공통적인 움직임을 정확하게 묘사해낼 수 있는 훌륭한 추정모형임을 입증하였다.  Bollerslev(1990)은 주요국 일별 환율의 변화율을 다변량 GARCH로 모형화하는 경우에 상관관계를 일정하다고 가정하고 있는데 이것은 비제약 다변량 GARCH의 경우 추정하고자 하는 모수가 기하급수적으로 증가하여 실용성에 큰 제약으로 작용하는 문제가 있기 때문이다. 이처럼 다변량모형의 추정이 어려움에도 불구하고 이를 개선하고자 시도가 끊이지 않는 이유는 금융시계열분석에서 변수간 상관관계의 역할이 매우 중요하기 때문이다. 그러나 주식시장 동조화현상의 정교한 분석을 위해서는 분석대상 시계열들간의 상관관계를 시간가변적으로 설정할 필요가 있으므로 추정모형의 복잡성과 실용성의 교환관계 판단은 연구자의 몫이 될 것이다. 특히 신문지상이나 일부 증권관련 웹사이트에서 발표하고있는 상관관계는 일정한 Time Window를 시간의 흐름에 따라 옮겨가면서 단순하게 계산한 Historical Correlation이므로 Sampling Variation 문제를 가지게 되는데 반하여 확률적 분석모형을 통하여 추정된 시간가변적 상관계수는 본 연구에서 밝히고자하는 주식시장의 동조화현상과 다운사이드 리스크문제를 파악하는데 계량적으로 적합한 도구가 될 것이다.

) 단일변량 연구로서 주식수익률 변동성의 시간가변성과 포아송 분포하는 점프이벤트가 주식수익률자료의 중요한 특성중의 하나라는 사실은 국내외의 많은 실증연구들을 통하여 보고된 바 있다.  Engle(1982)의 ARCH모형은 변동성이 급격하게 변하거나 또는 꼬리가 두터운 분포를 하는 주식수익률자료를 모형화하는데 적합하다고 알려져있다.(주식수익률의 체계적인 점프특성에 관해서는 Ball(1993), Kim, Oh, and Brooks(1994), Kim and Chang(1996)등을 참조). 우리나라에서는 김명직□장국현(1996), 장국현(1997)등의 연구에서 한국종합주가지수와 KOSPI200 지수 일별수익률에서 통계적으로 유의한 점프위험과 확률변동성이 보고된 바 있다.

주식시장의 동조화현상과 금융시계열의 국가간 링크 및 상관관계를 분석한 대표적인 연구로는 Lin and Engle and Ito(1994), King and Sentana and Wadhwani(1994), Karolyi and Stulz(1996), Ramchand and Susmel(1998), Bodart and Reding(1999), Phylaktis(1999), Ghosh and Saidi and Johnson(1999), Kaminsky and Schmukler(1999)등을 들 수 있고 증권시장의 국제적 동조화현상에 관한 국내의 연구로는 문규현□홍정효(2000)를 들 수 있다. 특히 Karolyi and Stulz(1996)는 1988년부터 1992년까지 NYSE에서 거래된 일본기업의 ADR과 이에 matching되는 미국주식의 일별자료를 이용하여 국가간 주식수익률 상관관계에 영향을 미치는 펀더멘탈 팩터가 무엇인가를 분석하였는데 이들의 연구에 따르면 거시경제공시, 환율에 대한 쇼크, T-Bill 쇼크보다는 미국이나 일본주가지수에 대한 직접적 쇼크가 더 큰 영향을 미치는 것으로 보고되었다. Karolyi and Stulz(1996)에서는 일정상관관계를 가정한 이변량 GARCH모형을 계량방법론으로 사용하고 있다. 이에 반하여   King and Sentana and Wadhwani(1994)의 연구에서는 다변량 비관측 잠재요인모형을 사용하여 국가간 월별자료를 분석하고 있으며 Ghosh and Saidi and Johnson(1999)은 공적분모형과 오차수정모형을 이용하여 일별자료를, Phylaktis(1999)는 벡터오차수정모형을 이용하여 월별자료를 각각 분석하고 있고 문규현□홍정효(2000)의 연구에서는 Granger 인과관계검정, 충격반응함수 및 분산분해기법을 통하여 일별자료의 동조화현상을 분석하고 있다. 그러나 이들 모두의 연구는 국가간 금융시장 동조화현상의 유무를 통계적으로 파악하고 있을뿐 방법론상으로 보다 정교한 확률모형에 근거한 시간가변적 상관관계의 도출은 논외로 하고 있다.

본 연구에서는 우리나라 주식시장의 외국주식시장과의 동조화 현상, 특히 미국과 일본과 같은 거대한 주식시장과의 동조화 현상 분석과 다운사이드 리스크의 파악 및 정확한 측정을 위하여  포괄적이고 정교한 여러 가지 방법론을 도입하고자 하였다. 본 논문에서 행하고자 하는 일련의 연구들은 다음과 같이 크게 몇 가지로 요약될 수 있다.

1. 이변량 분석모형을 이용한 주식시장 동조화현상의 분석:

Bivariate 개념으로 한□미□일 주식시장 동조화 현상을 파악한다. 이를 위하여 두 개의 시계열을 Bivariate GARCH 모형으로 설정한 다음 Time-Varying Correlation 관계를 파악하기 위하여 VECH 모형을 도입한다. 분석대상에는 KOSPI와 SP500 지수, KOSPI와 NASDAQ 지수, KOSPI와 NIKKEI 지수 및 NIKKEI와 SP500 지수 등이 pair로 사용된다.

2. 다운사이드 리스크의 파악 및 분석:

미국 및 일본 주식시장의 상승과 하락에 따라 한국 주식시장의 리스크가 비대칭적으로 변하는지의 여부, 즉 Downside Risk 존재여부를 실증적으로 파악한다. 이를 위하여  Bivariate GARCH 모형을 GJR로 확장한 모형을 사용한다.

3. 주가동조화 현상을 심화시키는 요인의 파악:

그 동안 일부 학자들간에 관심대상이 되어왔던 주가동조화현상을 심화시키는 요인의 파악, 특히 한국주식시장에 들어오는 외국인 자금유입액과 같은 변수가 한국과 미국, 또는 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상을 이끄는 주요 요인인지를 심층 분석한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 이변량 분석모형을 통한 주식시장 동조화현상의 파악을 위하여 두 개의 시계열을 Bivariate 개념으로 분석하는 Bivariate GARCH 모형과 함께 Downside Risk 존재여부의 실증적 파악을 위하여 Bivariate GARCH 모형을 GJR 모형으로 확장하는 기법을 간단하게 소개한다. 제3장에서는 제2장의 연구방법론을 사용하여 추정한 실증분석결과를 논의하고 제4장에서는 주가동조화 현상과 외국인 자금유입에 관한 심층 분석을 행하며 제5장에서는 결론을 제시한다.

II. 주식시장 동조화와 이변량 분석모형

본 장에서는 동조화 현상의 보다 정밀한 분석을 위하여 두 개의 시계열을 Bivariate 개념으로 분석하는 Bivariate GARCH 모형을 소개한다. 또한 Downside Risk 존재여부의 실증적 파악을 위하여 Bivariate GARCH 모형을 GJR 모형으로 확장하는 기법을 설명한다.

2.1 Bivariate GARCH모형

서로 다른 두 개 주식시장의 동조화 현상 파악을 위해서는 두가지 시계열의 상관관계를 주목하는 것이 바람직하지만 변동성이나 공분산 프로세스가 시간가변적이므로 상관관계도 시간가변적으로 설정하는 것이 더 합리적일 것이다. 이에 대하여 Bollerslev, Engle, and Wooldridge(1988)는 시간가변적 상관관계를 모형화하기 위하여 단일 시계열 GARCH모형을 Bivariate GARCH 모형으로 확장한 모형을 제안하였다. 시간 가변적인 조건부 분산과 공분산 과정을 각각 GARCH(1,1) 과정을 따르는 것으로 가정한 2변량 AR(1)-GARCH(1,1)-M 모형은 다음과 같다.

평균 방정식

[eqn: x sub 1,t ~=~ phi sub 11 + phi sub 12 x sub 1,t-1 +d sub 11 sigma sub 1,t sup 2 + d sub 12 sigma sub 2,t sup 2 + d sub 13 sigma sub 12,t + e sub 1,t]                            (1)

[eqn: x sub 2,t ~=~ phi sub 21 + phi sub 22 x sub 2,t-1 +d sub 21 sigma sub 1,t sup 2 + d sub 22 sigma sub 2,t sup 2 + d sub 23 sigma sub 12,t + e sub 2,t]                            (2)

조건부분산 방정식

[eqn: sigma sub 1,t sup 2 ~ = ~ alpha sub 10 + alpha sub 11 e sub 1,t-1 sup 2 + beta sub 11 sigma sub 1,t-1 sup 2]                                               (3)

[eqn: sigma sub 2,t sup 2 ~ = ~ alpha sub 20 + alpha sub 21 e sub 2,t-1 sup 2 + beta sub 21 sigma sub 2,t-1 sup 2]                                               (4)

조건부공분산 방정식

[eqn: sigma sub 12,t ~=~ alpha sub 30 + alpha sub 31 e sub 1,t-1 e sub 2,t-1 + beta sub 31 sigma sub 12,t-1]                                        (5)

여기서 편의상 [eqn: x sub 1,t `, x sub 2,t] 등은 분석하고자 하는 두 시계열의  t-시점의 연속복리 수익률을 의미한다. (예를 들면 1은 KOSPI, 2는 NASDAQ). 그 외의 기호들은 일반적인 GARCH(1,1) 과정의 기호들과 대부분 일치한다. 특히 본 연구에서 사용하고자 하는 자료는 일별 자료이므로 non-synchronous trading의 문제를 해결하기 위하여 주가지수 또는 주식수익률의 평균과정을 두 시장 모두다 AR(1) 과정으로 filtering 하였다. 본 모형의 장점으로는 주식시장의 동조화 현상뿐만 아니라 식(1)의 [eqn: d sub 12]나 [eqn: d sub 13]등의 통계적 유의성을 통하여 외국주식수익률(NASDAQ시장과 같은)의 분산이나 공분산과 같은 리스크 팩터가 우리나라 주식시장에서 pricing되는지의 여부등도 파악할수 있다는 것이다. 위의 식들은  VECH모형을 사용하여 다음과 같은 형태로 표현할 수 있다.

[eqn: X sub t ~=~ PHI sub 1 + PHI sub 2 X sub t-1 + D] VECH([eqn: H sub t]) [eqn: +`` epsilon sub t]                                    (6)

VECH([eqn: H sub t]) [eqn: =] [eqn: A + B] VECH([eqn: epsilon sub t-1 `epsilon sub t-1 sup prime]) [eqn: + C] VECH([eqn: H sub t-1]).                    (7)

한편 두 개의 주식시장 동조화 현상에 대한 단순한 분석을 위해서 위의 과정들은 다음과 같은 단순한 형태로 나타내어 질수 있다.

[eqn: X sub t ~=~ BMATRIX { {x sub 1,t `}``# {x sub 2,t `} }],  [eqn: epsilon sub t ~=~ BMATRIX { {e sub 1,t }# {e sub 2,t } }], [eqn: PHI sub 1 ~=~ BMATRIX { { phi sub 11 ``}# {phi sub 21} }], [eqn: PHI sub 2 = BMATRIX { {phi sub 12 }& {0 }& # {0 }& {phi sub 22 }`` }] ,[eqn: D~ =~ BMATRIX { {0 }& { 0}& { 0```}# {0 }& { 0}& {0 } ```}]

여기서 VECH([eqn: Z]) 연산자는 행렬 [eqn: Z]를 이의 주대각선과 그 왼편의 원소들을 첫 번째 열부터 차례로 아래 방향으로 쌓아 열벡터로 변환하는 역할을 하며 현재처럼 이변량인  경우 [eqn: A``= ``(alpha sub 10`, alpha sub 20 , alpha sub 30 ) prime ,] [eqn: B``=``diag]{[eqn: alpha sub 11`,alpha sub 21 , alpha sub 31]}, 그리고[eqn: C``=``diag]{[eqn: beta sub 11`, beta sub 21 , beta sub 31]}등으로 정의되지만 보다 일반적인 다변량의 경우[eqn: X sub t] 벡터는[eqn: (N TIMES 1)]벡터가 된다. 이때 VECH([eqn: H sub t])는 각각의 시계열의 조건부 분산뿐만아니라 시계열간의 조건부 공분산을 포함하게되므로 금융시계열간의 시간가변적 상관관계도 추정할수 있게 되는 것이다. 상기 모형으로부터 두 개 주식시장 동조화 현상을 파악할 수 있는 시간가변적 상관관계는 다음과 같이 계산될수 있다.

[eqn: corr sub {t``|t-1} ~=~ sigma sub {12t``|t-1} over {sigma sub {1t``|t-1} ``sigma sub {2t``|t-1} }]                                        (8)

2.2 Bivariate GARCH모형의 GJR 확장

주식시장의 동조화 현상에서 특히 이슈가 되는 것은 동반 상승의 문제가 아니라 주식시장 약세장의 동조현상 및 외국시장의 장세하락이 본국의 리스크를 증가시키는 다운사이드 리스크의 문제이다. 특히 일부 증권 실무자들의 의견에 의하면 선진 금융시장에 비하여 비교적 취약한 구조를 가지고 있는 우리나라의 증권시장은 미국이나 일본과 같은 거대한 외국 증시가 상당한 기간동안 지속적으로 폭락할 경우 동반 폭락이 불가피 할 것으로 판단하고있는 듯 하다. 이와같은 세계적인 증권시장 약세장의 동조화 현상은 이미 2000년 4월 Black Monday나 최근 미국의 테러사건 여파를 한국 주식시장이 직접 경험하였기 때문에 우리 금융시장의 새로운 위협적 요인으로 분류되고 있다. 또한 외국시장의 주가상승시 보다는 주가하락시 우리나라 주식시장의 리스크를 더 증가시키는 다운사이드 리스크 존재여부도 파악되어야할 중요한 실증적 과제중의 하나이다.

비대칭적인 동조화 현상은 식(1)과 같은 평균식에 외국 주식시장의 하락을 표시하는 더미변수를 하나 추가함으로서 간단하게 파악될수 있다.  또한 다운사이드 리스크 존재여부는 상기의 이변량 GARCH모형을 Glosten, Jaganathan, and Runkle(GJR; 1994)의 비대칭 모형으로 확장함으로서 검정될 수 있다. 이변량 GARCH모형의 GJR 확장은  한국 주식시장의 조건부 분산 방정식을 나타내고 있는 식(3)에 외국시장의 하락을 표시하는 더미변수를 다음과 같이 추가함으로서 가능하게 된다.

[eqn: sigma sub 1,t sup 2 ~ = ~ alpha sub 10 + alpha sub 11 e sub 1,t-1 sup 2 + xi`` e sub 1,t-1 sup2 I sub t-1 + beta sub 11 sigma sub 1,t-1 sup 2]                         (9)

단 외국주식시장의 하락을 의미하는  [eqn: e sub 2,t `<` 0] 이면 지시변수 [eqn: I sub t = 1] 이고 그렇지 않으면 [eqn: I sub t = 0] 으로 정의한다. 만약 [eqn: xi ``>` 0] 이면 다운사이드 리스크가 존재하는 것임을 의미한다.

III. 실증분석

3.1 자료

본 연구의 분석기간은 기본적으로 우리나라 주식시장에서 외국인의 주식소유비율이 10% 이상으로 상승하기 시작한 1995년 1월 4일부터 2001년 4월 27일까지로 하며 분석대상은 일별 KOSPI 주가지수와 NASDAQ, NIKKEI, S&P500등 미국과 일본의 주요 주가지수들이다.  분석 대상국가별로 거래일과 휴장일들이 모두 다르므로 서로 matching 되지 않는 거래일은 삭제함을 원칙으로 하였으며 이에 따라 표본기간동안 총 1436개의 조정된 관찰치가 사용되었고 1년에 약 230개 정도의 관찰치가 서로 matching 되었다. 한편 실증분석 모형을 추정할 때는 한국, 일본 양국과 미국의 시차를 고려하여 한국과 일본 자료의 t 시점 수익률과 미국 자료의 t-1 시점 수익률이 서로 match 될 수 있도록 분석자료를 조정하였다. 한편 한국과 미국주식시장 및 한국과 일본주식시장의 동조화 현상을 심화시키는 요인의 파악을 위한 표본기간으로는 외국인 자금유입액에 대한 통계가 체계적으로 잡히기 시작한 1999년 11월 30일부터 가장최근 날짜인 2002년 3월 13일까지의 기간이 사용되었다.

) 우리나라 주식시장에서 외국인의 주식소유비율이 급격하게 증가하기 시작한때는 1993년으로 이때 전체주식수의 8.74%에 육박하였다. 한편 1992년 4.13%, 1991년 2.49%등으로 그전에는 외국인의 우리나라 주식소유비율이 매우 미미하였다. 그러나 1994년 9.11%, 1995년 10.12% 등으로 최근으로 오면서 그 비율이 상승하는 추세에 있다. 그러나 외국인의 우리나라 주식소유비율 증가가 곧바로 주식시장 동조화현상으로 이어지는지의 여부는 실증분석의 대상이라고 할 수 있을 것이다.

4.2 실증분석결과

표본기간동안 한□미□일 주요 주가지수 추이를 보여주고 있는 <그림 1>에 의하면 미국의 DJIA와 SP500 지수의 경우 장기적으로 주가지수가 상승하는 추세를 보여주고 있어 미국 주식시장에서 안정적인 우량주에 대한 주식투자가 일반 투자자의 장기적 투자대안중의 하나로 선택될 수 있음을 나타내고 있다. 이에 대해 고위험, 고수익의 특징을 대변하는 NASDAQ의 경우 장기적 투자대안으로의 매력은 비교적 떨어지는 대상임을 알 수 있다. 특히 통합적 기업지배구조의 문제 및 소유구조가 비합리적인 한국의 주식시장이나 버블 및 미온적 기업, 금융 구조조정의 문제를 안고있는 일본의 주식시장의 경우에는 KOSPI나 NIKKEI지수의 행보가 전형적인 게걸음모양을 하고있어 일본이나 한국 주식시장에서 매입후 보유와 같은 장기적 투자가 매력이 떨어지는 투자행태임을 단적으로 보여주고 있다. 먼저 제안하는 연구의 유용성과 실행가능성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 1995년 1월 4일부터 2001년 4월 27일까지 KOSPI, DJIA, NASDAQ, NIKKEI, S&P500 지수들의 일별 수익률에 대한 상관관계를 한미 시차 조정전과 조정후로 구분하여 <표 1>에 제시하고 있다. 전반적으로 시차를 조정하기 전보다는 조정후에 상관관계가 훨씬 높아진 것을 알 수 있으며 이러한 현상은 한국과 미국의 주식수익률 상관관계보다는 일본과 미국의 경우에 더욱 차이가 남을 알 수 있다. 예를 들어 미국과의 시차를 조정하기전 KOSPI와 SP500 수익률의 상관관계는 0.127에서 0.242로 1.9배 높아진 반면 NIKKEI와 SP500 수익률의 상관관계는 0.097에서 0.331로 3.4배 높아진 결과를 보여주고 있다. 이는 실증모형의 추정시 연구자가 분석자료를

<그림 1> 한□미□일 주요주가지수 추이

(1/4/1995-4/27/2001)

<표 1> 한,미,일 주요주가지수 수익률의 상관관계 및 기초통계량

(1/4/1995-4/27/2001)

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패널 A: 한미 시차 조정전

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	KOSPI	DJIA	NASDAQ	NIKKEI	S&P500
KOSPI	1.000	-	-	-	-
DJIA	0.130	1.000	-	-	-
NASDAQ	0.157	0.620	1.000	-	-
NIKKEI	0.240	0.100	0.094	1.000	-
S&P500	0.127	0.908	0.794	0.097	1.000

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패널 B: 한미 시차 조정후

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	KOSPI	DJIA	NASDAQ	NIKKEI	S&P500
KOSPI	1.000	-	-	-	-
DJIA	0.206	1.000	-	-	-
NASDAQ	0.239	0.620	1.000	-	-
NIKKEI	0.240	0.276	0.306	1.000	-
S&P500	0.242	0.908	0.794	0.331	1.000

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패널 C: 기초통계량

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	KOSPI	DJIA	NASDAQ	NIKKEI	S&P500
평균	-0.0406	0.0718	0.0713	-0.0241	0.0697
표준편차	2.5610	1.1324	1.9334	1.5348	1.1656
왜도	-0.0865	-0.6083	-0.4065	0.0885	-0.4896
첨도	6.6982	7.8382	7.4280	5.6607	7.5147
Jaque-Bera	819.54	1488.13	1211.87	425.14	1276.00

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주) 사용한 자료는 5개 일별 한, 미, 일 주요 주가지수 수익률이며 자료는 모두 연속 복리수익률 형태로 표시됨미, Jaque-Bera 통계량은 5개 시계열 모두 정규성을 기각함.

대하는데 신중한 태도를 보여야함을 의미한다. 우리나라의 주식시장에 있어서 일본 시장보다는 미국 시장과의 상관관계가 훨씬 높을 것이라는 일반 통념과는 다르게 표본기간동안 KOSPI와 NIKKEI, KOSPI와 SP500, KOSPI와 NASDAQ등의 상관계수들이 약 0.24정도로 서로 비슷하게 나타나고 있다. 그러나 <표 1>에서 제시하고 있는 결과는 5년 이상의 표본분석기간 동안 상관관계가 일정하다는 강한 가정을 하고있다는 사실을 간과해서는 안될 것이다. 한편  <표 1> 하단에서 보여주고 있는 것처럼 표본기간동안 각국의 주가지수 수익률 분포는 꼬리가 두터운 전형적인 leptokurtic한 분포를 보였으며 Jaque-Bera 통계량은 모두 분포의 정규성을 기각하였다.

주식시장 동조화현상 이변량 분석의 관점에서 KOSPI와 SP500지수, KOSPI와 NASDAQ지수 및 KOSPI와 NIKKEI지수 등을 1995년 1월 4일부터 2001년 4월 27일까지 일별 자료를 사용하여 식(1)-식(5)에 나타난 Bivariate GARCH모형으로 추정한 결과가 <표 2>에 제시되어 있다. 대부분의 주요 모수들이 통계적으로 유의적임을 알 수 있다. 평균 방정식에 있어서 표본기간동안 KOSPI 수익률의 AR(1) 계수는 약 0.06정도로 추정되고 있으며 NASDAQ 수익률의 경우 0.08로 추정되고 있으나 SP500지수의 경우 양(+), NIKKEI지수의 경우 음(-)의 AR(1) 계수를 각각 추정하고 있으나 통계적 유의성은 없는 것으로 보인다. 조건부 분산 방정식의 경우 각 지수마다 ARCH효과 보다는 강한 GARCH효과를 나타내고 있으며 각 지수 모두 0.97이상의 지속성(persistence)을 보이고 있다. 조건부 공분산 방정식의 경우에도 조건부 분산 방정식의 경우와 유사한 패턴(강한 GARCH 효과, 강한 지속성)을 나타내고 있으며 이에 따라 원하는 pair에서 시간 가변적인 상관관계 도출이 가능하게 되고 이는 관심대상 국가와의 주식시장 동조화 현상을 visual하게 제시할 수 있는 근거가 된다.

주식시장의 동조화 현상에서 본 연구에서 파악하고자 하는 또 다른 관심사중의 하나는 미국이나 일본 등의 외국시장 장세하락이 장세상승보다 더 한국 주식시장의 변동성을 증가시키는 다운사이드 리스크의 문제인데 <표 3> 에서는 이의 파악을 위하여 한국 주식시장의 조건부 분산 방정식을 나타내고 있는 식(3)에 외국시장의 하락을 표시하는 더미변수를 추가한 이변량 GARCH모형의 GJR 확장결과를 제시하고 있다. <표 3>에서 다운사이드 리스크의 존재여부를 나타내는 모수는 [eqn: xi] 인데 KOSPI와 SP500의 경우 추정계수는 0.0085로서 근사t-통계량은 1.285, one tail p-값은 0.099, KOSPI와 NASDAQ의 경우 추정계수는 0.0073으로서 근사t-통계량은 1.196, one tail p-값은 0.115, KOSPI와 NIKKEI의 경우 추정계수는 0.0075, 근사t-통계량은 1.298, one tail p-값은 0.097 등으로 각각의 pair마다 상당히 marginal한 통계적 유의성을 보이고 있다. 이에 따라 미국과 일본 주식시장에 대한 우리나라 주식시장의 다운사이드 리스크는 존재하기는 하나 그 정도가 강하지는 않다고 추정할 수 있다. 한편 기존의 Bivariate GARCH모형에 다운사이드 리스크의 존재여부를 파악하는 추정모수 [eqn: xi] 를 추가하여도 <표 3>의 결과와 같이 대수우도함수 값은 크게 개선되지 않고 있음을 알 수 있다.

<그림 2>는 표본기간동안 한□미□일 주요 주가지수 수익률의 시간 가변적 변동성을 식(1)-(5)의 Bivariate GARCH모형으로 각각 추정한 결과를 도시하고 있다.  <그림 2>에서 제시된 변동성은 연율 변동성이다. 표본기간동안 각국별로 연간 거래일이 다를수 있으나 1년에 matching된 한□미□일 거래일이 약 230일이므로 거래시간 가설에 입각하여 연율 표준편차는 [eqn: tilde sigma sub {i{t}} = LEFT [ {hat sigma sub {i{t}}} sup 2` RIGHT ] sup {1 over 2 } times (230) sup {1 over 2 }]  방식으로 계산하였다. 망처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 9월 이후를 나타내고 있는데 NASDAQ, SP500지수가 나타내는 미국의 주식시장도 아시아의 외환위기 이후에 변동성이 크게 증가한 것으로 추정되고 있으며 정도의 차이는 있으나 일본 주식시장도 이러한 현상에는 크게 예외가 아닌 것으로 보인다. 이는 아시아 외환위기 이후 Russian debt default 사태가 발생하였고 이를 전후로 전세계 증권시장의 변동성이 크게 증가한 것과 무관하지 않은 것으로 보인다. 특히 한국 주식시장의 경우에는 이시기를 즈음하여 변동성의 regime switching이 있었던 것으로 확연하게 들어나고 있다. 4개 지수 수익률의 조건부 변동

) 이러한 사실을 코멘트 하여 주신 익명의 심사자께 감사한다.

) 한국 주식시장의 변동성 구조변동과 regime switching 확률에 관해서는 장국현(2001)의 연구를 참고하기 바람.

<표 2> Bivariate GARCH모형의 추정결과

(1/4/1995-4/27/2001)

모수	KOSPI vs SP500	KOSPI vs NASDAQ	KOSPI vs NIKKEI
[eqn: alpha sub 10]	0.0155 (1.977)	0.0170 (1.925)	0.0145 (1.678)
[eqn: alpha sub 11]	0.0503 (5.669)	0.0525 (5.438)	0.0484 (5.489)
[eqn: beta sub 11]	0.9457 (100.241)	0.9433 (91.219)	0.9479 (98.656)
[eqn: alpha sub 20]	0.0090 (2.171)	0.0408 (3.022)	0.0551 (2.142)
[eqn: alpha sub 21]	0.0663 (5.748)	0.1421 (6.053)	0.0659 (5.335)
[eqn: beta sub 21]	0.9253 (70.747)	0.8429 (33.510)	0.9127 (47.905)
[eqn: alpha sub 30]	0.0017 (1.234)	0.0048 (1.311)	0.0002 (0.147)
[eqn: alpha sub 31]	0.0224 (3.070)	0.0295 (2.757)	0.0189 (1.970)
[eqn: beta sub 31]	0.9678 (94.550)	0.9414 (43.633)	0.9772 (83.887)
[eqn: phi sub 11]	-0.0055 (-0.342)	-0.0006 (-0.038)	-0.0122 (-0.512)
[eqn: phi sub 12]	0.0604 (2.284)	0.0561 (1.971)	0.0691 (2.510)
[eqn: phi sub 21]	0.0999 (4.278)	0.1545 (5.092)	0.0048 (0.190)
[eqn: phi sub 22]	0.0281 (0.895)	0.0757 (2.714)	-0.0339 (-1.215)
Log Likelihood	-5191.52	-5713.55	-5663.60

주) 추정모형은 본문의 식(1)-(5)에 주어져 있으며 사용한 자료는 각국 일별 주가지수 수익률임.  변수 나열순서는 KOSPI가 먼저이고 그 다음이 각국 주가지수이며 자료는 모두 연속 복리수익률 형태로 표시되었고 괄호안은 근사 t 통계량임.

<표 3> Bivariate GARCH-GJR모형의 추정결과

(1/4/1995-4/27/2001)

모수	KOSPI vs SP500	KOSPI vs NASDAQ	KOSPI vs NIKKEI
[eqn: alpha sub 10]	0.0143 (1.744)	0.0183 (2.242)	0.0134 (1.668)
[eqn: alpha sub 11]	0.0491 (5.344)	0.0497 (5.081)	0.0474 (5.486)
[eqn: beta sub 11]	0.9457 (95.898)	0.9437 (90.379)	0.9477 (102.287)
[eqn: alpha sub 20]	0.0089 (2.267)	0.0399 (3.001)	0.0549 (1.947)
[eqn: alpha sub 21]	0.0661 (5.995)	0.1417 (6.109)	0.0662 (5.278)
[eqn: beta sub 21]	0.9255 (74.414)	0.8440 (33.999)	0.9128 (44.599)
[eqn: alpha sub 30]	0.0017 (1.185)	0.0050 (1.344)	0.0003 (0.153)
[eqn: alpha sub 31]	0.0229 (2.864)	0.0302 (2.692)	0.0207 (2.041)
[eqn: beta sub 31]	0.9688 (91.831)	0.9414 (43.332)	0.9763 (86.852)
[eqn: phi sub 11]	-0.0081 (-0.345)	-0.0044 (-0.285)	-0.0120 (-0.349)
[eqn: phi sub 12]	0.0601 (2.332)	0.0559 (1.902)	0.0689 (2.651)
[eqn: phi sub 21]	0.0999 (4.325)	0.1516 (34979.65)	0.0066 (0.195)
[eqn: phi sub 22]	0.0278 (0.995)	0.0761 (2.745)	-0.0333 (-0.776)
[eqn: xi]	0.0085 (1.285)	0.0073 (1.196)	0.0075 (1.298)
Log Likelihood	-5190.23	-5713.22	-5662.38

주) 추정모형은 본문의 식(1)-(5)와 식(9)에 주어져 있으며 사용한 자료는 각국 일별 주가지수 수익률임.  변수 나열순서는 KOSPI가 먼저이고 그 다음이 각국 주가지수이며 자료는 모두 연속 복리수익률 형태로 표시되었고 괄호안은 근사 t 통계량임.

<그림 2> 한□미□일 주요주가지수의  시간가변적 변동성 추이

(1/4/1995-4/27/2001)

주: 그림들의 y축은 Bivariate GARCH모형에서 추정된 변동성인데 이들은 모두 연율 표준편차로 표시되어 있으며 [eqn: tilde sigma sub {i{t}} = LEFT [ {hat sigma sub {i{t}}} sup 2` RIGHT ] sup {1 over 2 } times (230) sup {1 over 2 }] 방식으로 계산되었음. 음영으로 처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 10월 1일부터  표본기간 종료까지임.

<그림  3> 한□미□일 주식시장의 동조화 현상

주: 그림들의 y축은 Bivariate GARCH모형에서 각각 추정된 시간 가변적 상관관계를 나타냄.  음영으로 처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 10월 1일부터 표본기간 종료까지임.

성을 동시에 비교해 보면 외환위기 이전에는 NIKKEI가 KOSPI보다 변동성이 더 컸던 기간이 상당동안 지속되었고 SP500의 변동성이 가장 작았음을 알 수 있다. 외환위기 이후에는 한국 주식시장의 변동성이 가장 컸으며 최근으로 오면서 NASDAQ 지수의 변동성이 다른 지수들의 변동성을 훨씬 상회하고 있는 것으로 나타나고 있으며 KOSPI나 NASDAQ의 변동성에 비하여 NIKKEI의 변동성은 가장 최근 몇 개의 스파이크를 제외하면 상대적으로 안정되었던 것으로 추정된다.

<그림 3>에서는 표본기간동안 한□미□일 주식시장의 동조화 현상의 파악을 위하여 Bivariate GARCH모형으로부터 pair로 추정된 시간 가변적 상관관계를 KOSPI와 SP500, KOSPI와 NASDAQ,  그리고 KOSPI와 NIKKEI의 순서대로 나열하고 있다. 이 그림에서 우리가 가장 확연하게 알 수 있는 것은 각 지수간 상관관계가 시간에 따라 일정하지 않고 매우 심하게 변화하고 있다는 사실이다. 다시 말하면 주식시장의 동조화 현상은 특정기간동안 계산된 어떤 하나의 숫자에 의하여 □있다□, 또는 □없다□라고 결론 내려질 성격의 이야기가 아니라는 것이다. <그림 3>에서도 역시 음영으로 처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 9월 이후를 나타내고 있는데 이 그림에 의하면 한국과 미국 주식시장의 동조화 현상은 KOSPI와 SP500 지수, KOSPI와 NASDAQ 지수의 증가된 시간가변적 상관관계에서 보는 것처럼 일반 투자자들의 인식과 동일하게 외환위기 이후에 더 증가하고 있는 것으로 판명되었으며 이와 같은 주식시장의 동조화 현상은 한국과 일본의 주식시장의 경우에도 동조화 현상이 외환위기 이후에 더 증가한 것으로 나타나고 있는데 이러한 사실을 구체적인 숫자의 예로 들면 한미 주식시장에서 KOSPI와 SP500 지수의 경우 Bivariate GARCH모형에서 추정된 시간 가변적 상관관계의 평균이 외환위기 전에는 0.087, 외환위기 이후(그림에서 음영 처리된 부분)에는 0.219로 약2.5배 증가하였으며 KOSPI와 NIKKEI 지수의 경우에는 외환위기 전 0.008, 외환위기 후 0.283으로 약 35.4배 증가된 것으로 각각 기록되고 있다.

) 따라서 어떤 웹사이트에서 발표된 특정기업의 주식과 NASDAQ 수익률간의 상관계수 하나를 그대로 받아들이고 이것을 투자에 이용하는 경우 이것은 sampling variation에 의해서 야기되는 문제를 간과한 것이라고 할 수 있다.

동일한 방법론으로 미국과 일본 주식시장 동조화 현상의 파악에 접근하고 있는 <그림 4>에 의하면 우선 동조화의 크기 면에서 시간 가변적 상관관계의 단위가 한국과 미국시장의 그것보다 더 크게 나타나고 있음을 알 수 있으며 NIKKEI와 SP500 지수간 동조화 현상이 아시아 외환시장의 격동기였던 1997년 하반기전의 행태나 후의 행태에 큰 차이가 없는 것으로 보인다. 다시 말하면 일본과 미국의 주식시장 동조화현상은 magnitude 면에서는 한미간 주가동조화현상을 상회한다고 볼 수 있으며 이러한 동조화현상의 크기는 아시아 외환위기 전이나 후에나 크게 변하지 않고 있다는 것이다. 한편 <그림 5>는 KOSPI와 SP500지수간 시간 가변적 상관관계와 연율로 표시한 KOSPI의 시간 가변적 변동성을 dual 축을 이용하여 서로 교차하도록 그려본 것이다. 여기서 왼쪽 y축은 시간 가변적 상관관계를, 오른쪽 y축은 시간 가변적 변동성을 표시하고 있는데 <그림 5>에 의하면 우리나라 주식 수익률의 변동성과 한국과 미국 주식시장의 동조화 현상은 둘 다 외환위기 이후에 증가하고 있다는 공통적 추세는 있지만 다소간 서로 반대로 움직이고 있음을

) 이러한 사실을 구체적인 숫자로 예를 들면 미일 주식시장에서 NIKKEI와 SP500 지수의 경우 Bivariate GARCH모형에서 추정된 시간 가변적 상관관계의 평균이 외환위기 전에는 0.301, 외환위기 이후(그림에서 음영 처리된 부분)에는 0.311로 거의 차이가 없는 것으로 나타났다.

<그림 4> 미□일 주식시장의 동조화 현상

주: 그림의 y축은 Bivariate GARCH모형에서 추정된 시간 가변적 상관관계를 나타냄.  음영으로 처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 10월 1일부터 표본기간 종료까지임.

<그림 5> 주가 동조화 현상과 시간가변적 변동성

(한□미 주식시장: 1/4/1995-4/27/2001)

주: 그림의 왼쪽 y축은 시간 가변적 상관관계를, 오른쪽 y축은 연율로 표시한 KOSPI의 시간 가변적 변동성을 표시하고 음영으로 처리된 부분은 한국의 외환위기 시점 이후인 1997년 10월 1일부터 표본기간 종료까지임.

알 수 있다. 예컨대 외환위기 이후의 경우에 우리나라 주식 수익률의 변동성이 큰 기간동안에는 한미 주가 동조화 현상이 비교적 작았고 변동성이 작았던 기간에는 한미 주가 동조화 현상이 다소간 컸음을 보여주고 있다.

IV. 주가동조화와 외국인 자금유입

본 장에서는 그 동안의 실증분석 결과, 즉 한국과 미국, 한국과 일본 등의 주식시장 동조화 현상이 한국의 외환위기 이후에 더욱 심화되고 있는 것과 관련하여 이러한 현상을 설명할 수 있는 요인들이 존재하는가에 대한 실증을 행하고자 한다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서 그 동안 일부 학자들 간에 관심대상이 되어왔던 외국인 자금유입액 변수에 초점을 맞추고자 한다.

) 본 연구에 외국인 자본유입액 변수의 실증 고려를 제안하여 주신 익명의 심사위원께 진심으로 감사의 뜻을 표한다.

외국인 자금유입액 자료가 1999년 11월 30일부터 체계적으로 파일이 시작되어 가장 최근까지 자료가 존재함에 따라 기존의 주가지수들 자료를 가장 최근까지 update하고 Bivariate GARCH 모형을 이용하여 관련 지수들간의 시간가변적 상관관계를 다시 추정하였다.

) 관계기관에 문의한 결과 외국인 자금유입액은 대외비로 분류되어 외부에는 공개가 되지 않는 자료로 되어 있으나 아카데믹한 실증연구로만 사용할 것을 약속하고 관계자의 허락을 받아 자료를 입수하였다. 자료를 제공하여 주신 관계자께 진심으로 감사한다.

한국과 미국주식시장 및 한국과 일본주식시장의 시간가변적 상관관계와 외국인 자금유입액간에 회귀분석을 실행한 결과 다음을 얻었다. 이때 표본기간은 외국인 자금유입액에 대한 통계가 체계적으로 잡히기 시작한 1999년 11월 30일부터 가장최근까지인 2002년 3월 13일까지이다.

[eqn: Corr sub ku ~=~ -10.4819 - 0.0014 Trend + 1.2046 lnCF + xi_t , ~]	(10)

(-9.791)  (-10.388)       (10.222)

[eqn: bar R^2 = 0.539, ~]

[eqn: Corr sub kj ~=~ -4.8838 - 0.0002 Trend + 0.5317 lnCF + xi_t , ~]       (11)

(-3.7111) (-1.990)        (3.832)

[eqn: bar R^2 = 0.246, ~]

단, 괄호안은 Newey-West (1987) 표준편차를 사용하여 계산한 [eqn: t~]-통계량을 나타내고 [eqn: Corr sub ku]는 KOSPI와 SP500 지수 수익률간의 상관관계를, [eqn: Corr sub kj]는 KOSPI와 NIKKEI225 지수 수익률간의 상관관계를 각각 나타내고 [eqn: lnCF]는 일별 외국인 자금유입액잔고에 자연대수를 취한 변수를 나타낸다. 또한 각 회귀 관계식에서 [eqn: Trend]는 추세를 통제하기 위한 추세변수이다. 두 회귀식으로부터 한미, 혹은 한일 주가동조화 현상은 우리나라에 들어오는 외국인 자금유입액의 일별 잔고수준과 매우 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수  있다.

) 이와 같은 회귀분석을 실행할 때 SP500 지수대신 NASDAQ 지수를 사용하여도 동일한 결과를 나타냈다.

<그림 6> 한□미 주가동조화와 외국인 자금유입의 역할

(11/30/1999-3/13/2002)

주: 첫 번째 그림은 식(10)의 회귀계수중 외국인 자금유입액에 해당하는 회귀계수를 Recursive Least Squares를 이용하여 추정하고 이의 95% 신뢰구간을 예시한 것이며 두 번째 그림은 이에 상응하는 기간, 즉 외국인 자금유입액에 대한 통계가 제대로 잡히기 시작한 날부터 가장최근까지 KOSPI와 SP500 지수수익률의 시간가변적 상관관계추이를 도시한 것임. 그림에서 상관관계가 급격히 떨어지는 시점은 2001년 9월 18일부터임.

보다 구체적으로 주가동조화 현상과 외국인 자금유입액 잔고관계의 중요성을 살펴보기 위하여 recursive least squares (RLS)를 사용하여 식 (10)을 재추정하였다.  <그림 6>에서 첫 번째 그림은 식(10)의 회귀계수중 외국인 자금유입액 잔고에 해당하는 회귀계수를 Recursive Least Squares를 이용하여 추정하고 이의 95% 신뢰구간을 예시한 것이며 두 번째 그림은 이에 상응하는 기간, 즉 외국인 자금유입액에 대한 통계가 제대로 잡히기 시작한 날부터 가장최근까지 KOSPI와 SP500 지수수익률의 시간가변적 상관관계추이를 도시한 것이다. 그림에서 상관관계가 급격히 떨어지는 시점은 2001년 9월 18일부터이다.

<그림 6>에서 보는 것처럼 외국인 자금유입액 잔고는 분석시점 초기에는 비유의적이었지만 시간이 지나면서 유의적인 것으로 나타나고 있으며 최근으로 올수록 회귀계수의 부호가 통계적으로 양(+)으로 유의함을 알 수 있다. 따라서 최근 들어 외국인 자금유입액이 한미간 주가동조화 현상에  직접적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

<그림 7> 한□일 주가동조화와 외국인 자금유입의 역할

(11/30/1999-3/13/2002)

주: 그림은 식(11)의 회귀계수중 외국인 자금유입액에 해당하는 회귀계수를 Recursive Least Squares를 이용하여 추정하고 이의 95% 신뢰구간을 예시한 것임.

한일 주식시장 동조화현상의 경우에도 회귀계수를 위와 동일하게 RLS를 사용하여 추정한 결과를 <그림 7>에 보고하였다.  그림에서 보는 것처럼 외국인 자금유입액 잔고는 분석시점 초기에 잠깐동안 비유의적이다가 시간이 지나면서 유의적인 것으로 나타나고 있어 외국인 자금유입액이 한일간 주가동조화 현상에도 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

이러한 실증결과는 최근 들어 자본자유화로 인하여 국내증권시장이 세계증권시장과의 통합화정도가 심화되면서 주가동조화 현상이 가속된다는 일부 학자들의 주장과 맥을 같이 하는 것으로  판단된다.

V. 결론

본 연구에서는 한국과 외국주식시장과의 동조화 현상, 특히 미국과 일본과 같은 거대한 주식시장과의 동조화 현상 분석과 다운사이드 리스크 존재여부를 파악하기 위하여 여러 가지 방법론을 도입하였다. 첫 번째로, Bivariate 개념으로 한□미□일 주식시장 동조화 현상을 파악하였다. 이를 위하여 두 개의 시계열을 Bivariate GARCH 모형으로 설정한 다음 Time-Varying Correlation 관계를 파악하였으며 두 번째로, 미국 및 일본 주식시장의 상승과 하락에 따라 한국 주식시장의 리스크가 비대칭적으로 변하는지의 여부, 즉 Downside Risk 존재여부를 실증적으로 파악하기 위하여 Bivariate GARCH 모형을 GJR로 확장한 모형을 사용하였다. 1995년 1월 4일부터 2001년 4월 27일까지 일별 KOSPI 주가지수와 NASDAQ, NIKKEI, S&P500 주가지수 등을 사용하여 실증 분석한 결과 한국과 미국 주식시장 및 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상은 일반 통념처럼 1997년 외환위기 이후에 급격하게 증가하였으며 다운사이드 리스크는 약하게 존재함이 확인되었다. 또한  미일 주식시장 동조화 현상은 magnitude 면에서 한미간 주가동조화현상을 상회하였으며 이러한 동조화현상의 크기는 아시아 외환위기 전이나 후에나 크게 변함이 없는 것으로 밝혀졌다. 한편 이렇게 주가동조화현상을 심화시키는 요인이 무엇인가를 파악한 결과 한국주식시장에 들어오는 외국인 자금유입액 잔고 같은 변수가 한국과 미국, 또는 한국과 일본 주식시장의 동조화 현상을 이끄는 주요 요인으로 나타났다.

증권투자인구가 폭발적으로 팽창하여 증권시장 안정화가 절실히 요구되는 시점인 요즈음 주식시장 동조화 현상과 다운사이드 리스크에 관한 정교한 분석을 행하는 본 연구를 통하여 투자자들의 투자기회비용을 줄임과 동시에 증권시장의 건전성 확보에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이 뿐만 아니라 포괄적이고 정교한 계량모형을 통하여 시간가변적 상관관계를 정확하게 추정함으로써 포트폴리오 관리자나 위험관리자 및 금융감독기관 모두에게 큰 혜택을 가져다 줄 수 있을 것이다. 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.

참고문헌

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