주가와 환율의 동태분석: 아시아 국가들의 경우

이   근   영*

요약

본 논문에서는 외환위기 이후부터 최근까지 아시아 국가들의 일일 주가와 환율자료를 이용하여 VAR 분석모형에 내생적인 구조적 분기점이 존재하는가를 BLS 검정방법을 통해 먼저 검토한 후 이들 변수들이 어떤 인과관계를 가지고 있으며 동태적으로 서로에게 어떤 영향을 미치는가를 살펴보았다.

실증적 분석결과 아시아 6개국의 경우 변수의 순서에 관계없이 주식수익률에 대한 플러스 충격은 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 환율변화율을 하락시키나 환율변화율의 충격에 대한 주식수익률의 반응은 변수순서에 따라 차이가 있다. 또한 본 논문에서는 외생변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등의 세계적인 변수와 아시아 9개국 주가와 환율의 단순 및 가중평균치 등의 지역적 변수들을 고려하였는데 아시아 각국의 주가와 환율은 상대적으로 지역적 변수보다 세계적인 변수들에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 엔/달러환율 또는 연방기금금리보다는 다우존스지수가 각국의 주가와 환율에 더 큰 영향을 미친다.

* 성균관대학교 경제학부(전화: 02-760-0614, lky@skku.ac.kr)

Ⅰ. 서론

자유무역을 근간으로 하는 WTO의 출범으로 국경 없는 무한경쟁시대가 도래되고 각국의 자본 및 금융시장이 대폭 개방됨에 따라 각국의 환율과 주가가 급격하게 움직이고 있다. 예를 들어 우리나라의 경우 외환위기 이후 환율제도가 일일 환율변동 허용폭이 제한되어 있는 시장평균환율제에서 자유변동환율제로 이행함에 따라 전에 예상치 못했던 환율의 급격한 변화가 가능해졌다. 또한 주가의 일일 변동 상하한폭이 확대되고 외국인 주식투자한도가 완전히 자유화됨에 따라 주식시황에 따라 급격한 자본의 유출입이 발생할 가능성이 더욱 커지고 있다. 특히 대부분 아시아 국가들의 경우 외환위기를 겪은 이후 환율과 주가가 각국의 경제에 미치는 영향은 더욱 커지고 환율과 주가와의 관계는 전보다 더욱 밀접해지라는 것은 자명하다. 따라서 해외투자나 주식투자에 있어 합리적인 의사결정능력이나 향후 환율 및 주가에 대한 미래예측능력을 고양시키기 위해 우리나라의 경우만이 아니라 우리와 유사한 환경속에서 경쟁관계에 있는 주변 아시아 국가들의 환율과 주가의 관계에 대한 보다 깊이 있고 폭 넓은 연구가 필요하다.

주가와 환율이 어떤 인과관계를 가지고 있는가에 대해서는 2가지 접근법이 있다. 하나는 전통적인 접근법(traditional approach)으로 환율변화가 경상수지변화를 통해 기업주가에 영향을 미친다는 주장이며 다른 하나는 포트폴리오 접근법(portfolio approach)으로 주가변화가 자본이동을 통해 환율에 역으로 영향을 미친다는 주장이다. 기존의 실증분석결과들은 주가와 환율과의 인과관계는 국가에 따라 다르게 나타남을 보여주고 있다. 예를 들어 Granger, Huang, and Yang(2000)은 외환위기 직후까지의 자료를 사용하여 한국은 전통적인 접근법을 따르는 반면 필리핀은 포트폴리오 접근법을 따르고 있음을 보여주고 있다. 한편 홍콩, 말레이시아, 싱가포르, 태국, 대만 등은 환율과 주가가 상호 영향을 미치나 인도네시아와 일본의 경우에는 그렇지 못한 것으로 나타났다. 그러나 Granger, Huang, and Yang(2000)을 포함한 대부분 연구들은 아시아 외환위기 직후까지의 자료를 이용하고 있다. 주지하는 바와 같이 외환위기 이전에는 아시아 각국이 주식 및 외환시장에 각종 규제를 가하고 있었기 때문에 주식 및 외환시장이 시장원리에 따라 움직이는 데 한계가 있고 주가와 환율과의 인과관계가 제약되어 있었다. 예를 들어 한국의 경우 외환위기 이전에는 시장평균환율제로 일일 환율변동 허용폭이 정해져 있었기 때문에 포트폴리오 접근법이 의미하는 바와 같이 주가가 환율에 영향을 미칠 여지가 작았다. 또한 주가와 환율의 변동이 극히 예외적이었던 외환위기기간을 분석에 포함시킴으로써 두 변수간의 인과관계가 이들 돌출변수들에 의해 크게 왜곡되는 결과가 초래될 수 있다. 한편 외환위기기간을 따로 분석하는 경우에도 외환위기간을 인위적으로 분리함에 따른 여러 문제점이 발생한다.

이는 학자에 따라 미시이론적 접근법과 거시이론적 접근법(Absalla and Murinde, 1997), 또는 유량(flow)지향적 모형과 저량(stock)지향적 모형(Ajayi, Friedman, and Mehdian, 1998) 등으로 구분되기도 한다.

따라서 본 논문에서는 이런 점들을 고려하여 외환위기 이후부터 최근까지의 아시아 국가들의 일일 주가와 환율을 이용하여 이들 변수들이 어떤 인과관계를 가지고 있으며 동태적으로 서로에게 어떤 영향을 미치는가를 살펴본다. 먼저 외환위기 이후부터 최근 사이에 구조적인 분기점이 발생하는 경우 분석결과가 왜곡될 가능성이 있기 때문에 BLS 검정방법(Bai, Lumsdaine, and Stock, 1998)을 이용하여 VAR 분석모형에 내생적인 구조적 분기점이 존재하는가를 검토해 본다. 또한 지역적 외생변수로서 아시아 국가들의 주가와 환율의 단순 및 가중평균치들이 아시아 각국들의 주가와 환율에 어떤 영향을 미치며 또한 이들 변수들을 고려할 때 아시아 각국의 주가와 환율간의 관계가 어떻게 달라지는가를 살펴본다. 뿐만 아니라 지역적 변수외에 엔/달러환율, 미국주가, 미국금리가 세계경제 전반에 큰 영향을 미치기 때문에 이들 세계적인 변수들이 과연 아시아 주가와 환율에 어떤 영향을 미치는가를 분석해 본다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제Ⅱ절에서는 먼저 주가와 환율에 관한 단위근검정과 구조적인 분기점을 고려한 공적분검정을 실시한다. 제Ⅲ절에서는 세계 및 지역적 변수들을 포함한 각국 자료의 기초통계량을 살펴본다. 제Ⅳ절에서는 VAR 분석모형을 설정하고 이 모형에 구조적인 분기점이 존재하는가를 BLS 검정방법을 이용하여 분석한다. 또한 모형을 추정한 후 주가와 환율간의 인과관계를 검정해 본다. 뿐만 아니라 아시아 9개국 주가와 환율의 단순 및 가중평균치로 측정된 지역적 변수와 엔/달러환율, 다우존스(Dow Jones)지수, 연방기금금리(federal funds rate) 등의 세계적 변수가 아시아 각국의 주가와 환율에 어떤 영향을 미치는가도 동시에 분석해 본다. 제Ⅴ절에서는 충격반응함수와 분산분해방법을 이용해 주가와 환율이 각각 동태적으로 어떤 영향을 미치는가를 비교해 본다. 제Ⅵ절에서는 논문을 요약하고 결론 및 시사점을 도출해 본다.

Ⅱ. 단위근 및 공적분 검정

본 연구에서 사용되는 주가 및 환율 자료는 한국, 일본, 대만, 싱가포르, 태국, 인도네시아 각 시장의 일일 종가이다. 분석기간은 외환위기 이후인 1999년 4월 1일부터 2000년 9월 30일까지로 표본크기는 827개이다. 각국의 주가와 환율의 일일 자료가 연말이나 각국의 공휴일 등의 차이로 일치하지 않는 경우 일자와 표본크기를 일치시키기 위해 표본에서 제외시켰다. 일반적으로 주가와 환율은 1차 차분후에 안정성을 갖고 있는 것으로 알려져 있기 때문에 여기서는 먼저 단위근 검정을 실시한다. 본 논문에서는 ADF 검정(Dickey and Fuller, 1979)과 PP 검정(Phillips and Perron, 1988)이 사용되는데 두 검정의 경우 모두 4개의 시차가 사용되었으며 PP 검정통계량 계산시 공분산항의 가중치는 Newey and West(1987) 방법을 통해 구하였다. <표 1>은 단위근 검정결과를 보여주는데 싱가포르 주가자료만이 검정방법에 관계없이 추세항이 있는 경우 단위근을 갖고 있다는 귀무가설이 1% 유의수준하에서 기각된다. 나머지 모든 경우에는 단위근을 갖고 있다는 귀무가설이 1% 유의수준하에서도 기각되지 않는다.

말레이시아, 홍콩, 중국의 경우에는 환율이 고정되어 있거나 환율변화가 매우 작아 분석대상에서 제외시켰다. 그러나 지역적 변수를 산정할 때에는 이들 국가들의 주가와 환율을 포함하였다. 논 논문에서 사용된 주가지수는 한국 종합주가지수, 일본 닛케이 225지수, 대만 종합주가지수, 싱가포르 ST지수, 태국 SET지수, 자카르타 종합지수, 쿠알라룸프르 종합지수, 홍콩 항생지수, 상하이 종합지수 등이다.

1998년 10월부터의 자료를 사용하는 경우에도 기본적인 결과에는 큰 차이가 없다.

그러나 싱가포르를 제외한 나머지 국가들의 주가와 환율이 단위근을 갖고 있더라도 이들 변수간의 확률적 추세가 공통적이면 이 수준변수들간의 공적분관계가 존재한다. 여기서는 먼저 Engle and Granger(1987) 방법을 이용하여 싱가포르를 제외한 나머지 5개국에 대해 공적분의 존재 여부를 살펴본다. Engle and Granger 방법은 주가에 대한 환율의 회귀 또는 환율에 대한 주가의 회귀로부터 얻은 오차항의 단위근 여부를 검정하는 방법이다. <표 2>에 따르면 인도네시아를 제외한 한국, 일본, 대만, 태국 모두 주가와 환율간의 공적분관계가 어느 변수가 종속변수이냐에 관계없이 존재하지 않는다. 반면 인도네시아의 주가가 종속변수인 경우 공적분관계가 존재하지 않는다는 귀무가설은 10% 유의수준하에서 기각된다.

본 연구에서는 또한 구조적 분기점을 고려한 Gregory and Hansen(1996)의 공적분 검정을 살펴본다. Gregory and Hansen 검정에서는 다음과 같은 회귀식이 먼저 추정된다.

Y1,t = a + bt + θDUt(λ) + ρY2,t + ηt                                    (1)

Y1,t와 Y2,t는 각각 대수를 취한 주가(또는 환율)와 환율(또는 주가)을 표시한다. λ는 TB/T이며 T와 TB는 각각 전체기간과 구조적인 분기점을 표시한다. t>Tλ일 때 DUt(λ)는 1이며 그렇지 않은 경우에는 0이다. (1)를 추정한 후 오차항에 대해 이미 언급된 단위근 검정을 실시하여 단위근이 존재한다는 귀무가설에 가장 먼 결과를 가져오는 분기점 λ를 선택하였다. <표 2>의 Gregory and Hansen 검정에 따르면 한 개의 분기점을 고려하는 경우 어느 경우에도 공적분관계가 존재하지 않는다는 귀무가설이 10% 유의수준하에서 받아들여진다. Engle and Granger 검정에서와 달리 인도네시아의 경우에도 공적분관계가 존재하지 않는다.

Ⅲ. 기초통계량

모형을 설정하고 추정하기 전에 먼저 세계 및 지역적 변수를 포함한 각국의 주식수익률과 환율변화율(100×(Yi,t-Yi,t-1))에 대한 기초통계량을 살펴보기로 한다. 먼저 주가의 경우를 보면 <표 3>에 나타나 있듯이 표본기간동안 각국의 주식수익률의 평균이 한국과 인도네시아를 제외한 나머지 4개국의 경우 음의 값을 가지나 6개국 모두 통계적으로 볼 때 0과 유의적으로 다르지 않은 것으로 나타났다. 표준편차는 1.481부터 2.497 사이로 한국의 경우 표준편차가 가장 큰 반면 싱가포르가 가장 작은 것으로 나타났다. 왜도는 일본과 태국을 제외한 나머지 4개국이 음의 값으로 평균보다 왼쪽으로 기울어져 있다. 첨도는 정규분포의 첨도 3보다도 모두 큰 것으로 나타났다. 최고치의 경우는 인도네시아가 11.495%로 가장 크고 최저치의 경우에는 한국이 -14.667%로 가장 작다. Q(k)는 각 수익률의 k계차 자기상관에 대한 Ljung-Box 검정통계량을 보여주고 있다. k=5일 때 한국, 일본, 대만의 경우 주식수익률이 자기상관관계를 가지고 있지 않다는 귀무가설이 10% 유의수준하에서도 기각되지 않는다. k=10일 때는 6개국 모두 자기상관관계를 갖고 있지 않은 것으로 나타났다.

환율변화율의 경우에도 평균은 주식수익률의 경우와 마찬가지로 통계적으로 모두 0과 다르지 않다. 표준편차는 0.241(대만)부터 1.324(인도네시아) 사이에 있으나 주식수익률에 비해 그 변동성이 매우 작은 것으로 나타났다. 왜도는 한국, 싱가포르, 태국의 경우 양의 값을 갖는 반면 일본, 대만, 인도네시아는 음의 값을 갖는다. 첨도는 주식수익률과 마찬가지로 모두 3보다 크나 주식수익률과 달리 대만과 태국의 경우 첨도가 10 이상인 것으로 나타났다.

각국의 기초통계량을 간단히 요약하면 주식수익률과 환율변화율은 평균이 모두 통계적으로 0과 유의적으로 다르지 않으며 환율변화율보다는 주식수익률의 표준편차와 최고치 및 최저치의 절대값이 매우 큰 것으로 나타났다. 한국의 경우 주식수익률은 계열상관관계를 갖지 않는 반면 환율변화율은 계열상관관계를 갖고 있다.

본 연구에서는 세계적 변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등이 고려되는데 엔/달러환율과 다우존스지수의 추이는 아시아 각국의 환율과 주가의 변화와 크게 다르지 않다. 두 변수의 변화율 모두 계열상관관계를 갖고 있지 않으며 다우존스지수의 경우 표준편차가 다른 아시아 국가들의 경우보다 오히려 작다. 한편 연방기금금리의 경우 미연준의 표적변수이기 때문에 변화율의 표준편차가 매우 작으며 높은 계열상관관계를 가지고 있다.

지역적 변수로서 ES와 EE는 각각 홍콩, 말레이시아, 중국을 포함한 아시아 9개국 주가와 환율의 단순평균을 나타내며 WS와 WE는 각국의 2000년도 달러표시 GDP 비중으로 가중평균된 주가와 환율을 의미한다. 가중치는 한국, 일본, 대만, 싱가로르, 태국, 인도네시아, 홍콩, 말레이시아, 중국의 경우 각각 0.073, 0.675, 0.037, 0.013, 0.020, 0.025, 0.020, 0.013, 0.0123이다. ES와 EE의 경우 WS와 WE와 달리 그 변화율이 계열상관관계를 가지고 있지 않다.

<그림 1>은 1994년 4월 2일을 100으로 하였을 때 아시아 6개국의 주가가 어떻게 움직이고 있는가를 보여주고 있다. 전반적으로 각국의 주가는 같은 방향으로 움직이고 있는데 2000년초까지는 상승국면에 있다가 그 후 지속적으로 하락한다. 2001년 10월에 들어와 각국의 주가는 다시 상승하다가 2002년 4월을 기점으로 하락하는데 이 기간중에는 한국주가가 가장 높이 상승하는 반면 일본주가는 그 상승폭이 가장 낮다.

<그림 2>는 기준시점을 100으로 하였을 때 아시아 6개국의 대미달러환율의 추이를 보여주고 있다. 6개국 환율이 대략 같은 방향으로 움직이고 있으며 특히 한국, 일본, 대만의 경우 환율의 추이가 전기간에 걸쳐 유사하다. 국가에 따라 차이가 있으나 주가가 상승하는 2000년초까지 환율은 대체적으로 하락하는 반면 주가가 하락하는 2001년 9월까지는 환율이 상승한다.

이 관계는 <그림 3>을 통해서도 확인할 수 있다. 주가의 경우 단순평균치인 ES가 가중평균치인 WS보다 상대적으로 높다. 이는 WS의 경우 일본주가가 높은 비중을 차지하고 있기 때문이다. 상대적으로 다우존스지수는 그 변동폭이 크지 않다. 환율의 경우 가중평균치인 WE가 단순평균치인 EE보다 엔/달러환율의 추이와 유사하게 움직이고 있다. 이는 WE사 일본의 가중치가 높게 반영되어 있기 때문이다. <그림 4>는 연방기금금리의 추이를 보여주고 있다.

Ⅳ. 모형설정 및 추정

앞에서 살펴본 자료의 특성을 기초로 주가와 환율과의 동태적인 관계를 살펴보기 위해 먼저 외생변수를 가진 이변량 VAR 모형을 살펴본다.

yt = α0 +[eqn: RM SUM from { {i}=1} to p]αiyt-i + β1xt-1 + εt,                                        (2)

yt는 100×(Yt-Yt-1)로 %변화율을 나타내며 주식수익률과 환율변화율로 구성된 2×1 벡터이다. xt-1은 외생변수를 나타내는데 본 연구에서는 지역적 변수로서 단순 및 가중평균 주식수익률 또는 환율변화율과 세계적 변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 또는 연방기금금리 등의 변화율이 사용된다. 주가와 환율의 인과관계를 살펴보기 전에 먼저 VAR 모형의 시차를 결정한다. 시차는 외생변수를 제외한 식 (2)에 대해 Schwarz 기준을 적용하여 구했는데 국가에 관계없이 모두 1이다. AIC 기준을 따를 때는 일본, 대만, 태국, 인도네시아의 경우 시차가 2로 나타난다. 본 논문에서는 Schwarz 기준에 따라 시차는 1로 통일하기로 한다.

1. BLS 검정

본 논문에서는 외환위기 이후부터 최근까지의 자료를 사용하나 이 기간중에 구조적인 분기점이 발생할 수 있다. 표본기간이 외환 및 금융정책이 크게 변화했던 기간이나 역사적 사건 등을 포함하는 경우 이들을 고려하지 않는 단순한 모형설정을 통한 추정결과는 신뢰할 수 없을 가능성이 크다. 따라서 여기서는 먼저 이러한 구조적 분기점이 과연 존재하는가를 살펴보고자 한다.

최근 연구들은 구조적 전환점을 사건이나 정책변화기간에 따라 인위적 또는 외생적으로 결정하는 것이 아니라 모형내에서 내생적으로 전환점을 결정하는 모형들을 발전시키고 있다. 이중 대표적인 연구들로는 Bai and Perron(1998, 2001) 등과 같이 일변량 모형을 이용하여 구조적 분기점이 여러 개 존재하는 경우를 분석하는 경우와 Bai , Lumsdaine, and Stock(BLS, 1998) 등과 같이 다변량 모형을 이용하여 한 개의 분기점을 내생적으로 결정하는 경우 등이 있다. 여기서는 BLS 검정을 살펴보기로 한다. BLS 검정은 주가와 환율간의 관계에 존재하는 구조적인 분기점을 추정하고 그 추정된 분기점의 신뢰구간을 찾아내는 것을 가능하게 한다. 이미 앞에서 살펴본 바와 같이 식 (2)의 VAR 모형에 구조적 분기점이 하나 존재하는 경우를 분석한다. 분석에 사용되는 모형은 다음과 같다.

yt = α0 + α1yt-1 + β1xt-1 + dt(k)( γ0 + γ1yt-1 + δ1xt-1 ) + εt               (3)

여기서 yt, α0, γ0, εt 등은  2×1이고 α1과 γ1은 2×2이다. (I-α1L)과 (I-α1L-γ1L)의 근이 단위원(unit circle) 밖에 존재한다. t≦k이면 dt(k)=0인 반면 t>k이면 dt(k)=1이다. 식 (3)은 다음과 같은 형태로 고쳐 쓸 수 있다.

yt = (Gt'⊗I2)θ + dt(k)(Gt'⊗I2)δ + εt                                    (4)

여기서 Gt'=(1, yt-1', xt-1'), θ=Vec(α0, α1, β1), δ=Vec(γ0, γ1, δ1)이고 I2는 2×2 항등행렬(identity matrix)이다.

식(4)는 모든 계수가 변하는 완전구조전환모형이다. 그러나 상수항과 같이 계수의 일부에만 분기점이 존재하는 경우 부분구조전환모형이 더 적합하다. 부분구조전환모형은 다음과 같다.

yt = (Gt'⊗I2)θ + dt(k)(Gt'⊗I2)S'Sδ + εt                                 (5)

식 (5)에서 S는 0과 1을 포함하고 열(column)의 차원이 8(4×2)이며 행(row)의 차원이 변화가 허용되는 계수의 숫자와 같은 선택행렬(selection matrix)이다. 만약 xt-1에는 분기점이 없고 상수항과 yt-1에만 분기점이 존재한다면 대각항에만 1를 갖고 나머지 항에는 0을 갖는 6×8 행렬이다. 모든 변수가 변화하는 경우 S=I8로 식 (5)는 식 (4)와 동일하다. S'S는 대각선에만 0의 요소를 갖지 않는 idempotent이다. 식 (5)는 다시 다음과 같이 표시될 수 있다.

yt = Zt'(k) β + εt                                                     (6)

여기서 Zt'(k)=( (Gt'⊗I2), dt(k)(Gt'⊗I2)S' ), β=( θ', (Sδ)' )'이다. εt가 계열상관관계를 갖고 있지 않는다는 등의 일정 가정하에서 귀무가설은 분기점이 존재하지 않는다(Sδ=0)라는 것이다. 이 경우 k가 주어졌을 때 β(k)의 추정량과 F 통계량은 다음과 같다.

[eqn: RM hat β (k)~=~[ SUM from { { t}=1} to T (Z_t {{hat Σ}_k}^-1 Z_t ' ) ]^-1 SUM from { { t}=1} to T Z_t {{hat Σ}_k}^-1 y_t]                            (7)

[eqn: RM hat F (k)~=~T [R hat β (k) ]' [ R (T^-1 SUM from { { t}=1} to T Z_t {{hat Σ}_k}^-1 Z_t ' )^-1 R' ]^-1 [R hat β (k) ]]              (8)

여기서 R=(0, I)이고 Rβ=Sδ이다. [eqn: RM hat Σ_k]은 k가 주어졌을 때 대체가설하에서 OLS 잔차항에 근거한 Σ의 추정량이다.

구조적 분기점이 발생하는 시기를 결정하는 절차는 모든 가능한 분기점 k*+1≦k≦T-k*에 대해 식 (6)을 추정하는 것이다. k*는 절사치(trimming value)로 여기서는 일반적인 관례에 따라 표본크기의 15%로 정했다(Bai, Lumsdaine, and Stock, 1998; Bekaert, Harvey, and Lumsdaine, 2002a, 2002b 참조). 각 가능한 분기점에서 F 통계량이 계산되고 Sδ의 유의성이 검정된다. 구조적 분기점에 대한 통계적 검정은 아래와 같이 F 검정통계량 값중 가장 큰 값을 이용하여 이루어진다(검정통계량에 대한 임계치는 Bekaert, Harvey, and Lumsdaine(2002)의 Table 10 참조).

max    F(k)                                                       (9)

k*+1≤k≤T-k*

90% 수준하에서 신뢰구간은 다음과 같다.

[eqn: RM CI ~=~(~ hat k - [⊿k] - 1, ~hat k + [⊿k] +1 ~)]                                  (10)

여기서 [eqn: RM hat k]은 추정분기점이고 [․]은 정수를 나타낸다. 그리고 ⊿k은 다음과 같이 추정된다.

[eqn: RM ⊿k~= ~c [ (S {hat δ} )' S ( {hat Q}_1 ⊗ {{hat Σ}_k}^-1 ) S' (S {hat δ}) ]^-1]                               (11)

여기서 c=7.63이고[eqn: RM {hat Q}_1 = SUM from { {t}=1} to T G_t G_t '/ T이다.]

<표 4>는 BLS 검정결과를 보여주고 있다. 먼저 상수항뿐만 아니라 주가와 환율이 모두 내생적으로 구조적 분기점을 갖는 2변수 VAR의 경우를 살펴보자. 한국의 경우 구조적 분기점의 추정치 [eqn: RM hat k]은 2000년 9월 26일이다. <그림 1>과 <그림 2>는 이 기간중에 KOSPI가 바닥권에 머물기 시작한 반면 원화가치는 강세를 보이다가 떨어지기 시작한다. 또한 식 (10)을 사용하여 구한 분기점에 대한 90% 신뢰구간은 1999년 11월 26일부터 2001년 7월 23일 사이로 상당히 넓은 편이다. 그러나 이 구조적 분기점의 존재는 <표 4>의 검정통계량이 보여주는 바와 같이 10% 수준하에서 통계적으로 유의적이지 못하다. <표 4>의 검정통계량은 식 (9)가 보여주는 바와 같이 각 구조적 분기점에 대한 F검정통계량중 가장 큰 값을 의미한다.

한국의 경우와 달리 일본, 대만, 싱가포르, 태국, 인도네시아 등은 구조적 분기점의 추정치[eqn: RM hat k]이 1999년 10월부터 12월 사이에 몰려 있다. 90% 신뢰구간 또한 싱가포르를 제외하고는 한국의 경우보다 짧은 것으로 나타났다. 싱가포르의 경우 5th 백분위수에는 빈칸으로 남아 있는데 이는 5th 백분위수가 표본 밖에 있기 때문이다. 한편 인도네시아를 제외한 나머지 4개국의 검정통계량은 한국의 경우와 마찬가지로 구조적 분기점의 존재가 통계적으로 유의적이지 못함을 보여주고 있다. 그러나 인도네시아의 경우에는 예외적으로 구조적 분기점의 존재가 10% 수준하에서 유의적인 것으로 나타났다(Bekaert, Harvey, and Lumsdaine(2002b)의 Table 10 참조).  <그림 1>과 <그림 2>는 이 기간중에 5개국의 주가가 상승하기 시작하였을 뿐만 아니라 각국의 통화가치도 상승국면에 있음을 보여주고 있다. 이는 이 당시 엔화가 강세국면에서 약세국면으로 전환함에 따라 나타난 현상이라고  볼 수 있다.

다음으로는 주가와 환율 외에 세계적인 외생변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를 각각 포함한 경우를 살펴보고자 한다. 여기서는 외생변수에 구조적 분기점이 존재하지 않는 부분구조전환모형을 추정한다. 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등 어떤 변수를 포함하는 경우에도 구조적 분기점의 추정치에는 <표 4>가 보여주는 바와 같이 거의 변화가 없다. 90% 신뢰구간은 외생변수가 없는 경우와 비교해 볼 때 일률적인 결과를 찾아보기 힘들다. 그러나 인도네시아의 경우에는 신뢰구간이 동일하다. 검정통계량 또한 인도네시아를 제외한 5개국 모두 구조적 분기점이 통계적으로 유의적이지 못함을 보여주고 있다. 반면 인도네시아의 경우 구조적 분기점이 10% 수준하에서 유의적이다.

지역적인 외생변수로서 아시아 9개국의 주가와 환율의 단순 및 가중평균치를 사용하는 경우에도 결과는 유사하다. 지역적 변수를 산정하는 경우 자국의 주가와 환율을 제외시킨다. 즉 yi,t와 wi,t는 각각 i국의 수익률과 가중치라 할 때 ESi,t*는 [eqn: RM SUM from k≠i w_k,t y_k,t / SUM from k≠i w_k,t]로 계산된다. 세계적인 변수의 경우와 마찬가지로 구조적인 분기점의 추정치에는 변화가 없고 신뢰구간의 경우에는 외생변수에 따라 차이가 있으나 인도네시아를 제외하고는 유의적이지 못하다.

<표 4>에 나와 있지 않지만 외생변수에도 구조적 분기점이 존재한다고 가정하는 경우에도 구조적 분기점의 유의성은 전과 동일하다. 또한 지역적 외생변수에 구조적인 분기점이 있을 때 한국과 인도네시아의 경우 구조적 분기점의 추정치가 <표 4>와 동일하다. 위의 결과로부터 인도네시아를 제외한 나머지 한국, 일본, 대만, 싱가포르, 태국 등 5개국의 경우 외환위기 이후 표본기간동안 구조적인 분기점이 존재하지 않음을 알 수 있다. 따라서 인도네시아를 제외한 5개국의 경우 전체 표본기간을 이용하여 주가와 환율간의 동태적인 인과관계를 살펴보는 반면 인도네시아의 경우에는 구조적인 분기점이 존재하는 이후의 기간만을 분석대상으로 삼는다.

2. 인과관계검정

여기서는 Granger 인과관계를 살펴보기 위해 앞에서의 검정결과를 바탕으로 다음과 같은 VAR 모형을 설정한다.

y1,t = α01 + α11y1,t-1 + α12y2,t-1 + β11xt-1 + ε1,t                             (12a)

y2,t = α02 + α21y1,t-1 + α22y2,t-1 + β12xt-1 + ε2,t                             (12b)

y1,t와 y2,t가 각각 주식수익률과 환율변화율이라고 할 때 α12=0이라는 귀무가설이 기각된다면 환율이 주가의 Granger 원인변수가 되는 반면 α21=0이라는 귀무가설이 기각되면 주가가 환율의 원인변수가 됨을 의미한다. xt-1은 외생변수로서 이미 언급한 바와 같이 세계적 변수와 지역적 변수들이 사용된다. 주가와 환율 사이에 공적분이 존재하는 경우에는 오차수정모형이 또한 고려되는데 이 경우 식 (12a)와 (12b)에 각각 오차수정항 b1(y1,t-1-ay2,t-1)와 b2(y1,t-1-ay2,t-1)이 포함된다.

<표 5>는 한국을 포함한 6개국에 대한 인과관계검정결과를 보여주고 있다. 주가와 환율만을 포함한 2변수모형의 경우 주가가 환율에 영향을 미치지 못한다는 귀무가설은 한국, 일본, 태국, 인도네시아의 경우 적어도 10% 유의수준하에서 기각된다. 반면 대만과 상가포르의 경우에는 주가가 환율에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 한편 환율이 주가에 영향을 미치지 못한다는 귀무가설은 일본의 경우에는 5% 유의수준하에서 기각된다. 즉 일본의 경우에만 주가와 환율이 서로에게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 싱가포르와 인도네시아의 경우 앞에서의 검정결과에 따라 오차수정모형을 이용하여 또한 인과관계룰 검정하였다. 검정결과 차분변수를 이용하는 경우와 큰 차이가 없다. 싱가포르의 경우 주가가 환율, 또는 환율이 주가에 영향을 미치지 못한다는 귀무가설은 각각 기각되지 않는다. F 검정통계량은 각각 1.141[0.286]과 0.250[0.617]이다. 인도네시아의 경우 F 검정통계량은 각각 3.332[0.036]와 1.992[0.137]로 환율이 주가에 영향을 미치지 못한다는 귀무가설만 받아들여진다. 두 나라의 경우 모두 차분변수를 사용할 때와 유사하기 때문에 본 논문에서는 복잡성을 피하기 위해 앞으로 차분변수를 사용한 경우만을 언급한다.

이미 잘 알려진 바와 같이 한국을 포함한 아시아 국가들의 대미달러환율은 엔/달러환율의 변화에 의해 크게 영향을 받고 있다. 또한 금융 및 자본시장이 개방되고 자유화됨에 따라 각국 주가간의 동조화 현상이 나타나고 있다. 선진국 주가, 특히 미국주가가 아시아 국가들의 주가에 크게 영향을 미치고 있다. 마찬가지로 미국의 통화정책 또한 세계 경기에 영향을 미쳐 각국의 주가와 환율에 영향을 미친다. 따라서 여기서는 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등의 세계적인 변수들을 외생변수로 고려하여 이들 변수들이 각국의 주가와 환율에 어떤 영향을 미치며 또한 이들 변수들을 고려하는 경우 주가와 환율간의 인과관계는 어떻게 변화하는가를 먼저 살펴보고자 한다.

여기서 사용되는 엔/달러환율과 연방기금금리는 FRB  Data Base의 자료를 이용하였고 다우존스지수는 일일 종가이다.

외생변수로서 엔/달러환율을 포함한 경우를 먼저 살펴보자. 전날의 엔/달러환율은 한국과 싱가포르의 주가에 영향을 미치고 또한 한국과 대만의 대미달러환율에 크게 영향을 미친다. 태국, 인도네시아 등의 대미달러환율은 전날의 엔/달러환율에 의해 크게 영향을 받지 않는다. 한편 엔/달러환율을 포함하는 경우에도 그렇지 않은 경우와 동일하게 한국, 일본, 태국, 인도네시아의 주가는 각국의 환율에 영향을 미친다. 반면 환율은 어느 경우에도 주가에 영향을 미치지 못한다.

다우존스지수가 각국의 주가에 영향을 미치지 않는다는 귀무가설은 모두 1% 유의수준하에서 기각된다. 다우존스지수는 또한 한국, 대만, 싱가포르, 태국의 대미달러환율에 영향을 미친다. 다우존스지수가 엔/달러환율보다 아시아 주식 및 외환시장에 영향이 더 큰 것으로 보인다. 각국의 주가가 환율에 영향을 미치지 못한다는 귀무가설은 일본, 태국, 인도네시아의 경우에 1% 수준하에서 기각된다. 외생변수가 없는 경우와 달리 한국주가가 원/달러환율에 영향을 못 미친다는 가설은 15% 수준하에서 받아들여지는데 이는 다우존스지수가 한국의 종합주가지수와 대미달러환율에 직접 영향을 미치기 때문이다. 한편 어느 경우에도 환율이 주가에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.

연방기금금리가 포함되는 경우 한국, 일본, 싱가포르, 인도네시아의 주가가 연방기금금리에 영향을 받지 않는다는 귀무가설이 1% 수준하에서 기각된다. 또한 전날의 연방기금금리는 한국, 대만, 싱가포르의 대미달러환율에 영향을 미친다. 각국의 주가와 환율의 인과관계는 이 경우 연방기금금리를 포함하지 않은 경우와 동일하다.

세계적 변수 외에 지역적 변수로서 자국을 제외한 나머지 아시아 8개국의 주가와 환율의 단순 및 가중평균치를 사용하여 동일한 분석을 시도하였다. 먼저 ES*와 EW*로 표시된 자국을 제외한 주식수익률의 단순 및 가중평균치를 외생변수로 사용하는 경우 대만을 제외하고는 각국의 주가나 환율에 미치는 영향이 다우존스지수에 비해 약하다. 환율의 경우에도 EE*로 표시된 자국을 제외한 8개국 환율변화율의 단순평균치가 각국의 주가에 영향을 미치지 못하는 반면 한국, 대만, 태국의 환율에는 유의적인 영향을 미친다. 이미 <그림 2>에서 아시아 각국의 환율이 유사하게 움직임을 살펴보았다. WE*로 표시된 자국을 제외한 8개국 환율의 가중평균치는 일본에 대한 가중치가 60% 이상이 되기 때문에 엔/달러환율의 경우와 크게 다르지 않다.

위의 결과들을 간단히 요약하면 환율이 주가에 영향을 미치지 못하는 반면 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 주가가 환율에 더 큰 영향을 미친다. 또한 아시아 각국의 주가와 환율은 지역적 변수보다는 세계적 변수, 그중 특히 다우존스지수에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.

Ⅴ. 충격반응분석

1. 외생변수가 없는 경우

여기서는 충격반응함수(impulse response function)를 통해 각 충격들이 주가와 환율에 어떤 영향을 미치는가를 살펴보고자 한다. 변수순서는 인과관계검정결과에 따라 주식수익률, 환율변화율의 순으로 정한다.

<표 6>은 각 교란요인에 자신의 표준편차만큼의 크기로 충격이 주어졌을 때 주가와 환율이 1, 2, 3, 4, 5, 10일 후에 어떻게 반응하는가를 보여주고 있다. 한 예로 한국의 경우 주식수익률이 1단위의 표준편차만큼 상승하였을 때 원/달러 환율변화율은 1일 후 0.1092%, 2일 후에 0.0371% 하락한다. 6개국 모두 주식수익률이 자신의 표준편차만큼 상승할 때 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 환율변화율은 하락하며 싱가포르를 제외한 5개국의 경우 1일 후에 모두 적어도 1% 수준하에서 통계적으로 유의적이다. 반면 환율변화율이 자신의 표준편차만큼 증가하였을 때 주식수익률의 반응은 국가별로 상승하기도 하고 하락하기도 한다. 한국, 대만, 싱가포르의 경우 주식수일률이 상승하나 그 증가폭이 미미하고 통계적으로 유의적이지 못하다. 태국의 경우에도 상승하다 하락하나 통계적으로 유의적이지 못하다. 일본의 경우에는 주식수익률이 2일 후에 크게 상승하는데 이는 엔화가 약세를 보임에 따라 수출이 호조를 보이고 수출기업의 주가가 상승함에 기인한다고 볼 수 있다. 인도네시아의 경우에는 다른 국가와 달리 주식수익률이 처음부터 하락하나 통계적으로 유의적이지 못하다. 지면절약상 표준오차는 표시하지 않고 통계적 유의성만 표시하였는데 표준오차는 부스트랩(bootstrap) 시뮬레이션을 500회 반복함으로써 얻었다. <표 6>은 또한 10일 후의 예측오차의 분산분해(variance decomposition)를 보여주고 있는데 분산분해란 각 충격이 주가 또는 환율의 변화를 어느 정도 설명하고 있는가를 비율로 나타낸 것으로 각 충격의 상대적 중요도를 표시한다. 한 예로 한국의 경우 종합주가지수 수익률의 충격이 원/달러 환율변화율을 설명하는 비율이 10일 후에 7.12%로 통계적으로 유의적인 반면 원/달러 환율변화율이 주식수익률을 설명하는 비율은 0.04%에 불과하다.

변수의 순서를 환율변화율, 주식수익률의 순서로 바꾸는 경우에도 <표 7>이 보여주는 바와 같이 주식수익률이 상승하는 경우 환율변화율은 <표 6>의 경우와 마찬가지로 하락한다. 그러나 통계적 유의성은 <표 6>에 비해 떨어진다. 한편 환율변화율에 대한 한 단위 표준편차충격은 <표 6>과 달리 1일 후에 주식수익률을 떨어뜨리는 것으로 나타났다.

요약하면 변수의 순서에 관계없이 주식수익률 자신의 표준편차만큼의 크기로 충격이 주어졌을 때 모든 국가들의 환율변화율은 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 하락한다. 반면 환율변화율의 충격에 따른 주식수익률의 반응은 변수순서에 따라 차이가 있다.

2. 외생변수가 있는 경우

다음은 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등의 세계적 변수들을 외생변수로 고려한 경우만의 충격반응을 살펴보고자 한다. 지역적 주가변수의 경우 다우존스지수에 비해 그 영향력이 떨어지고 지역적 가중평균환율의 경우 엔/달러환율과 그 결과가 유사하기 때문에 지역적 변수는 지면절약상 언급하지 않기로 한다. 변수순서는 인과관계분석에 따라 외생변수, 주식수익률, 환율변화율 순으로 한다.

먼저 <표 8>이 보여주는 바와 같이 엔/달러환율을 고려한 경우를 살펴보자. 엔/달러환율을 외생변수로 고려하는 경우에도 주식수익률의 플러스 충격은 환율변화율을 <표 6>과 동일하게 하락시키며 통계적 유의성도 크게 다르지 않다. 분산분해의 경우에도 유사하다. 한편 환율변화율의 플러스 충격은 <표 6>과 같이 주식수익률을 증가시키거나 하락시키나 그 크기가 미미하고 통계적으로 유의적이지 못하다. 엔/달러환율을 고려하는 경우에도 주가와 환율간의 동태적인 인과관계는 고려하지 않는 경우와 크게 다르지 않다. 엔/달러환율의 플러스 충격에 대한 각국 주식수익률의 반응은 국가에 따라 다르나 환율변화율은 증가한다. 엔/달러환율 충격에 대한 각국 환율의 1일 후의 반응은 인도네시아를 제외한 5개국의 경우 모두 1% 수준하에서 통계적으로 유의적이다.

<표 9>는 외생변수로 다우존스지수를 고려한 경우를 보여주고 있다. 다우존스지수를 고려하는 경우에도 주가와 환율의 동태적인 관계는 그렇지 않은 경우와 크게 다르지 않다. 다시 말하면 주식수익률의 플러스 충격은 환율변화율을 하락시키며 통계적으로 유의적이다. 반면 환율변화율의 충격이 주식수익률에 미치는 영향이 국가에 따라 다르나 그 크기는 미미하고 통계적으로 유의적이지 못하다. 한편 다우존스지수 수익률에 대한 플러스 충격은 각국의 주식수익률을 상승시키며 통계적 유의성도 모든 국가에 대해 높다. 환율과 마찬가지로 각국의 주가가 미국주가에 의해 크게 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 환율에 대한 영향은 국가에 따라 다르나 한국의 경우 원/달러 환율변화율을 하락시킨다.

<표 10>은 연방기금금리를 외생변수로 고려한 경우를 나타내고 있다. 다른 경우들과 마찬가지로 주식수익률의 플러스 충격은 환율변화율을 하락시키며 통계적으로 유의적이다. 반면 환율변화율의 플러스 충격은 국가에 따라 다른데 다른 외생변수를 고려하는 경우보다 <표 6>과 더 유사하다. 한편 연방기금금리 변화율의 플러스 충격은 각국의 주식수익률을 전반적으로 떨어뜨리며 이는 통계적으로 높은 유의성을 가지고 있다. 그러나 환율변화율에 대한 영향은 국가에 따라 다르다.

요약하면 외생변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를 각각 고려하는 경우에도 주식수익률의 플러스 충격은 모든 국가들의 환율변화율을 하락시키며 이는 통계적으로 유의적이다. 반면 환율변화율의 플러스 충격은 나라에 따라 동일하지 않으며 그 효과가 상대적으로 미미하다. 한편 엔화가치의 하락은 달러화에 대한 각국의 통화가치를 하락시키며 미국주가의 상승은 각국주가를 끌어올린다. 또한 미국금리의 상승은 각국의 주가를 떨어드린다.

외생변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를 포함하는 경우에는 주식수익률과 환율변화율의 순서가 바뀔 때를 지면절약상 고려하지 않았다. 그러나 이 경우에도 변수순서가 환율변화율, 주식수익률 순인 <표 7>의 경우와 크게 다르지 않다.

Ⅵ. 요약 및 결어

본 연구에서는 외환위기 이후부터 최근까지의 아시아 국가들의 일일 주가와 환율을 이용하여 이들 변수들이 어떤 인과관계를 가지고 있으며 동태적으로 서로에게 어떤 영향을 미치는가를 살펴보았다.

먼저 구조적 분기점을 고려한 공적분검정 등을 통해 시차가 1인 VAR 모형을 설정하였다. 또한 외환위기 이후부터 최근 사이에 구조적인 분기점이 발생하는 경우 분석결과가 왜곡될 가능성이 있기 때문에 BLS 검정방법(Bai, Lumsdaine, and Stock, 1998)을 이용하여 VAR 분석모형에 내생적인 구조적 분기점이 존재하는가를 검토해 보았다. 검정결과 일본, 대만, 싱가폴, 태국, 인도네시아 등 5개국의 경우 구조적 분기점이 1999년 10월부터 12월 사이에 존재하나 인도네시아를 제외한 나머지 4개국과 한국의 경우 구조적 분기점이 통계적으로 유의적이지 않았다. 따라서 인도네시아의 경우에는 구조적 분기점이 존재하는 시점 이후의 일일 자료를 사용하였고 나머지 국가들의 경우에는 원래 자료를 그대로 인과관계분석에 사용하였다.

인과관계분석결과 한국, 태국, 인도네시아의 경우 주가가 환율에 일방적으로 영향을 미치는 반면 대만과 싱가포르의 경우에는 주가와 환율이 서로에게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 일본의 경우에는 주가와 환율이 서로에게 상호 영향을 미친다.

이 결과에 따라 변수순서를 주식수익률, 환율변화율의 순으로 정한 후 충격반응분석을 한 결과 주식수익률 자신의 표준편차만큼의 크기로 충격이 주어졌을 때 모든 국가들의 환율변화율은 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 하락하며 이는 통계적으로 유의적이다. 환율에 대한 통제가 과거보다 완화됨에 따라 주가가 외국자본의 유출입을 통해 환율에 영향을 미칠 가능성이 커졌다. 반면 환율변화율 충격은 나라에 따라 동일하지 않으며 그 효과는 상대적으로 매우 작다. 이는 부분적으로 환율변화가 수출입기업이나 내수기업에 미치는 효과가 다르고 최근 수출입기업들이 환위험을 헤지하는 비중이 증가하고 있기 때문이다. 변수의 순서를 바꾸는 경우에도 주식수익률에 대한 플러스 충격은 환율변화율을 하락시킨다. 반면 환율변화율에 대한 플러스 충격은 주식수익률을 하락시킨다. 결론적으로 변수의 순서에 관계없이 주식수익률에 대한 플러스 충격은 포트폴리오 접근법이 시사하는 바와 같이 환율변화율을 하락시키나 환율변화율의 충격에 대한 주식수익률의 반응은 변수순서에 따라 차이가 있다.

한편 본 논문에서는 외생변수로서 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 등의 세계적인 변수와 아시아 9개국 주가와 환율의 단순 및 가중평균치 등의 지역적 변수들을 고려하였는데 아시아 각국의 주가와 환율은 상대적으로 지역적 변수보다 세계적인 변수들에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리 모두 상대적으로 그 충격에 차이는 있으나 각국의 주가와 환율에 영향을 미친다. 즉 엔화약세는 달러화에 대한 각국의 통화가치를 하락시키며 미국주가가 상승하거나 연방기금금리가 하락하는 경우 각국의 주가는 오른다. 특히 엔/달러환율 또는 연방기금금리보다는 다우존스지수가 각국의 주가와 환율에 더 큰 영향을 미친다. 이는 금융 및 자본시장이 개방되고 자유화됨에 따라 무역 및 실물부문보다는 금융부문의 중요성이 더 커짐에 기인한 것 같다.  다우존스지수 수익률의 플러스 충격은 각국의 주식수익률을 증가시키는 반면 환율변화율을 하락시킨다.

참고문헌

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<표 1> 단위근검정

	ADF				PP
	주가		환율		주가		환율
	상수	추세	상수	추세	상수	추세	상수	추세
한국	-1.645	-1.932	-1.216	-1.661	-1.661	-1.951	-1.216	-1.660
일본	-0.235	-2.643	-1.215	-2.207	-0.235	-2.641	-1.191	-2.153
대만	-0.698	-1.942	-0.339	-2.267	-0.698	-1.942	-0.469	-2.224
싱가포르	-1.141	-3.558**	-1.367	-2.391	-1.169	-3.600**	-1.490	-2.331
태국	-1.694	-1.938	-1.245	-1.126	-1.692	-1.935	-1.245	-1.127
인도네시아	-1.599	-2.650	-1.476	-2.035	-1.611	-2.675	-1.476	-2.035

주: 1) **은 1% 수준에서 유의적임을 표시.

	Engle-Granger		Gregory-Hansen
	주가	환율	주가	환율
한국	-1.829	-1.520	-3.943	-4.395
일본	-2.879	-2.433	-3.273	-3.023
대만	-2.026	-2.172	-3.718	-3.197
태국	-2.811	-2.313	-4.289	-3.865
인도네시아	-3.391+	-2.964	-4.197	-3.787

<표 2> 공적분검정

주: 1) +는 10% 수준에서 유의적임을 표시.

2) Gregory and Hansen(1996) 검정에서 식 (1)에 대한 10%의 임계치는 -4.72임(Gregory      and Hansen의 Table 10 참조)

		평균	표준편차	왜도	첨도	최고치	최저치	Q(5)	Q(10)
주가	한국	0.002	2.497	-0.394	5.266	7.697	-14.667	4.919	12.520
	일본	-0.067	1.608	0.143	4.829	7.830	-7.234	7.392	12.205
	대만	-0.062	2.003	-0.106	4.482	6.172	-9.936	8.469	10.460
	싱가포르	-0.016	1.481	-0.197	6.575	7.605	-9.095	12.220*	14.575
	태국	-0.009	1.849	0.122	5.820	9.623	-7.345	9.238+	11.464
	인도네시아	0.007	1.741	-0.069	10.364	11.491	-13.603	10.273+	12.957
환율	한국	0.000	0.432	0.287	5.040	1.771	-1.766	12.245*	21.366*
	일본	0.001	0.696	-0.287	4.258	2.264	-2.846	8.081	12.176
	대만	0.006	0.241	-0.947	38.499	1.628	-2.965	8.637	18.879+
	싱가포르	0.004	0.284	0.085	4.827	1.422	-1.339	2.629	9.312
	태국	0.017	0.452	0.596	15.118	3.963	-3.320	5.566	9.498
	인도네시아	0.006	1.324	-0.349	10.909	8.797	-8.978	28.196**	31.357**
세계적 변수	￥/＄	0.002	0.683	-0.373	4.434	2.113	-2.931	2.282	4.348
	DJ	-0.030	1.358	-0.359	7.188	6.155	-7.650	5.651	6.499
	FFR	-0.004	0.136	-0.547	18.501	1.030	-1.000	39.409**	53.782**
지역적 변수	ES	-0.012	1.022	-0.662	6.575	3.361	-6.728	15.484**	22.481*
	EE	0.004	0.240	0.177	5.688	1.211	-0.860	10.459+	13.228
	WS	-0.043	1.276	-0.084	5.000	8.797	-6.820	4.968	13.509
	WE	0.002	0.489	-0.261	4.222	1.589	-1.972	4.818	8.380

<표 3> 기초통계량(%변화율)

주: 1) ￥/＄, DJ, FFR은 각각 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를, ES(EE)와 WS(WE)는 각각 아시아 9개국 주가(환율)의 단순 및 가중평균치를 나타내며 기초통계량은 변화율(%)로 계산됨.

2) Q(k)는 yt의 k계차 자기상관에 대한 Ljung-Box 검정통계량

3) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 4> BLS검정

			검정통계량	5th 백분위수	[eqn: RM hat k]	95th 백분위수
2변수모형	주가 환율	한국	11.876	1999.11.26	2000.9.26	2001.7.23
		일본	13.429	1999.7.2	1999.10.6	2000.1.13
		대만	8.738	1999.9.7	1999.12.28	2000.4.25
		싱가포르	8.403		1999.11.2	2000.9.25
		태국	6.802	1999.7.8	1999.10.15	2000.1.27
		인도네시아	20.094+	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
3변수모형 (세계적 변수)	￥/＄ 주가 환율	한국	11.114	1999.11.16	2000.9.26	2001.8.1
		일본	14.446	1999.7.14	1999.10.6	2000.1.4
		대만	8.616	1999.9.3	1999.12.28	2000.4.26
		싱가포르	8.282		1999.11.2	2000.10.6
		태국	7.031	1999.7.12	1999.10.15	2000.1.25
		인도네시아	20.702*	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
	DJ 주가 환율	한국	11.392	1999.11.16	2000.9.26	2001.8.1
		일본	13.203	1999.6.30	1999.10.6	2000.1.18
		대만	8.645	1999.9.3	1999.12.28	2000.4.26
		싱가포르	8.337		1999.11.1	2001.1.26
		태국	6.572	1999.7.6	1999.10.15	2000.1.31
		인도네시아	20.797*	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
	FFR 주가 환율	한국	11.520	1999.11.18	2000.9.26	2001.7.30
		일본	13.445	1999.7.1	1999.10.6	2000.1.14
		대만	8.467	1999.9.1	1999.12.28	2000.4.28
		싱가포르	8.312		1999.11.2	2000.9.26
		태국	6.797	1999.7.7	1999.10.15	2000.1.28
		인도네시아	20.935*	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
3변수모형 (지역적 변수)	ES* 주가 환율	한국	11.240	1999.11.9	2000.9.26	2001.8.7
		일본	12.999	1999.6.30	1999.10.6	2000.1.18
		대만	8.661	1999.9.9	1999.12.28	2000.4.21
		싱가포르	8.191		1999.11.2	2000.10.4
		태국	7.140	1999.7.13	1999.10.15	2000.1.24
		인도네시아	21.033*	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
	EE* 주가 환율	한국	11.055	1999.11.24	2000.9.26	2001.7.24
		일본	13.492	1999.7.6	1999.10.6	2000.1.12
		대만	8.913	1999.9.9	1999.12.28	2000.4.21
		싱가포르	8.480		1999.11.2	2000.8.28
		태국	6.718	1999.7.6	1999.10.15	2000.1.31
		인도네시아	20.633*	1999.8.10	1999.10.22	2000.1.7

3변수모형 (지역적 변수)	WS* 주가 환율	한국	11.881	1999.12.6	2000.9.26	2001.7.12
		일본	13.503	1999.7.2	1999.10.7	2000.1.13
		대만	8.536	1999.9.3	1999.12.28	2000.4.26
		싱가포르	8.178		1999.11.2	2000.10.20
		태국	7.026	1999.7.12	1999.10.15	2000.1.25
		인도네시아	20.768*	1999.8.16	1999.10.22	1999.12.28
	WE* 주가 환율	한국	10.900	1999.11.19	2000.9.26	2001.7.27
		일본	13.369	1999.7.2	1999.10.6	2000.1.13
		대만	8.571	1999.9.3	1999.12.28	2000.4.26
		싱가포르	8.155		1999.11.2	2000.10.9
		태국	7.040	1999.7.12	1999.10.15	2000.1.25
		인도네시아	20.505*	1999.8.10	1999.10.22	2000.1.7

주: 1) ￥/＄, DJ, FFR은 각각 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를 나타내며 ES*(EE*)     와 WS*(WE*)는 각각 자국을 제외한 나머지 아시아 8개국 주식수익률(환율변화율)의 단     순평균치와 가중평균치가 사용됨을 의미.

2) +와 *은 각각 10%와 5% 수준에서 유의적임을 표시.

3) BLS 검정에서 6개의 파라메터에 분기점이 존재하는 경우(세계적 변수나 지역적 변수에      는 분기점이 없다고 가정) 1%와 5%의 임계치는 각각 18.451과 20.418임(Bekaert,           Harvey, and Lumsdaine(2002b)의 Table 10 참조)

<표 5> 인과관계검정

국가			한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
시차			1	1	1	1	1	1
2변수모형	주가 환율	주가↛환율	3.792	3.282	0.942	1.141	7.276	5.796
			[0.052]+	[0.070]+	[0.332]	[0.286]	[0.007]**	[0.016]*
		환율↛주가	0.346	4.721	0.332	0.250	0.397	0.422
			[0.557]	[0.030]*	[0.565]	[0.617]	[0.529]	[0.516]
3변수모형 (세계적 변수)	￥/＄ 주가 환율	￥/＄↛주가	3.200	0.495	0.652	5.297	0.696	1.103
			[0.074]+	[0.482]	[0.420]	[0.022]*	[0.404]	[0.294]
		￥/＄↛환율	13.777	2.665	11.981	1.754	0.016	0.604
			[0.000]**	[0.103]	[0.001]**	[0.186]	[0.898]	[0.437]
		주가↛환율	5.633	3.515	1.036	0.975	7.241	5.597
			[0.018]*	[0.061]+	[0.309]	[0.324]	[0.007]**	[0.018]*
		환율↛주가	0.000	0.091	0.232	0.326	0.131	0.503
			[0.991]	[0.763]	[0.630]	[0.568]	[0.717]	[0.479]
	DJ 주가 환율	DJ↛주가	80.468	76.820	39.393	94.382	25.711	10.360
			[0.000]**	[0.000]**	[0.000]**	[0.000]**	[0.000]**	[0.001]**
		DJ↛환율	20.409	0.394	12.989	3.617	3.751	1.001
			[0.000]**	[0.530]	[0.001]**	[0.058]+	[0.053]+	[0.318]
		주가↛환율	2.443	2.972	0.359	0.789	6.879	5.676
			[0.118]	[0.085]+	[0.549]	[0.375]	[0.009]**	[0.017]*
		환율↛주가	0.098	1.660	0.034	0.069	0.208	0.568
			[0.755]	[0.198]	[0.853]	[0.792]	[0.648]	[0.451]
	FFR 주가 환율	FFR↛주가	9.794	7.386	1.652	7.570	0.049	16.385
			[0.002]**	[0.007]**	[0.199]	[0.006]**	[0.825]	[0.000]**
		FFR↛환율	3.322	0.312	2.790	6.917	2.259	0.073
			[0.069]+	[0.577]	[0.095]+	[0.009]**	[0.133]	[0.787]
		주가↛환율	3.592	3.140	0.900	0.841	6.564	5.791
			[0.058]+	[0.077]+	[0.343]	[0.359]	[0.011]*	[0.016]*
		환율↛주가	0.533	4.017	0.342	0.135	0.388	1.385
			[0.465]	[0.045]*	[0.559]	[0.713]	[0.533]	[0.240]
3변수모형 (지역적 변수)	ES* 주가 환율	ES*↛주가	0.607	1.364	18.342	0.372	8.412	0.116
			[0.436]	[0.243]	[0.000]**	[0.542]	[0.004]**	[0.734]
		ES*↛환율	1.052	0.125	8.134	0.302	1.970	0.188
			[0.305]	[0.723]	[0.004]**	[0.583]	[0.161]	[0.665]
		주가↛환율	1.316	1.926	0.006	0.211	3.071	4.915
			[0.252]	[0.166]	[0.938]	[0.646]	[0.080]+	[0.027]*
		환율↛주가	0.489	4.644	1.369	0.211	0.713	0.425
			[0.485]	[0.031]*	[0.242]	[0.646]	[0.399]	[0.514]

3변수모형 (지역적 변수)	EE* 주가 환율	EE*↛주가	0.645	1.647	0.034	0.012	0.047	1.107
			[0.422]	[0.200]	[0.854]	[0.646	[0.828]	[0.293]
		EE*↛환율	14.764	1.154	16.552	1.113	6.128	0.614
			[0.000]**	[0.283]	[0.000]**	[0.292]	[0.014]*	[0.433]
		주가↛환율	4.078	2.877	0.699	1.433	6.455	5.870
			[0.044]*	[0.090]+	[0.404]	[0.232]	[0.011]*	[0.016]*
		환율↛주가	0.084	5.940	0.361	0.140	0.213	0.717
			[0.772]	[0.015]*	[0.548]	[0.708]	[0.644]	[0.398]
	WS* 주가 환율	WS*↛주가	0.117	0.622	19.901	0.851	1.538	1.329
			[0.732]	[0.431]	[0.000]**	[0.357]	[0.215]	[0.249]
		WS*↛환율	0.005	0.609	8.743	0.133	0.121	1.168
			[0.944]	[0.435]	[0.000]**	[0.716]	[0.728]	[0.280]
		주가↛환율	2.916	1.662	0.095	1.217	7.139	6.513
			[0.088]+	[0.198]	[0.758]	[0.270]	[0.008]**	[0.011]*
		환율↛주가	0.376	4.672	0.946	0.211	0.461	0.430
			[0.540]	[0.031]*	[0.331]	[0.646]	[0.497]	[0.512]
	WE* 주가 환율	WE*↛주가	3.899	1.735	0.419	3.910	1.100	2.538
			[0.049]*	[0.188]	[0.517]	[0.048]*	[0.295]	[0.112]
		WE*↛환율	21.541	1.202	17.481	3.985	0.000	1.925
			[0.000]**	[0.273]	[0.000]**	[0.046]*	[0.987]	[0.166]
		주가↛환율	5.576	2.702	0.901	1.154	7.267	5.512
			[0.018]*	[0.101]	[0.343]	[0.283]	[0.007]**	[0.019]*
		환율↛주가	0.000	6.014	0.248	0.290	0.071	0.602
			[0.984]	[0.014]*	[0.619]	[0.590]	[0.790]	[0.438]

주: 1) ￥/＄, DJ, FFR은 각각 엔/달러환율, 다우존스지수, 연방기금금리를 나타내며 ES*(EE*)와 WS*(WE*)는 각각 자국을 제외한 나머지 아시아 8개국 주식수익률(환율변화율)의 단순평균치와 가중평균치가 사용됨을 의미.

2) F 검정통계량 아래 [ ] 안에 있는 값은 한 변수가 다른 변수의 원인변수가 되지 않는다     는 귀무가설이 받아들여질 확률을 표시.

3) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 6> 충격반응과 분산분해(변수순서: 주식수익률, 환율변화율)

		시차	한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
주가 → 환율	충격반응	1	-0.1092**	-0.0446+	-0.0603**	-0.0125	-0.1056**	-0.2562**
		2	-0.0371*	-0.0399+	-0.0091	-0.0103	-0.0392*	-0.1246**
		3	-0.0033	0.0052	-0.0005	-0.0007	-0.0002	-0.0178*
		4	-0.0002	-0.0003	-0.0000	-0.0001	0.0000	-0.0023
		5	-0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0003
		10	-0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0712**	0.0074	0.0639**	0.0033	0.0622**	0.0655**
환율 → 주가	충격반응	1	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
		2	0.0509	0.1208*	0.0401	0.0257	0.0405	-0.0371
		3	0.0051	-0.0146+	0.0027	0.0016	0.0002	-0.0055
		4	0.0003	0.0008	0.0001	0.0001	-0.0000	-0.0007
		5	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0001
		10	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0004	0.0057	0.0004	0.0003	0.0005	0.0006

주: 1) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 7> 충격반응과 분산분해(변수순서: 환율변화율, 주식수익률)

		시차	한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
주가 → 환율	충격반응	1	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
		2	-0.0292+	-0.0436+	-0.0081	-0.0105	-0.0423*	-0.1016*
		3	-0.0029	0.0053	-0.0005	-0.0007	-0.0003	-0.0152+
		4	-0.0002	-0.0003	-0.0000	-0.0001	0.0000	-0.0019
		5	-0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0002
		10	-0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0046	0.0040	0.0011	0.0014	0.0088	0.0085
환율 → 주가	충격반응	1	-0.6336**	-0.1031+	-0.4998**	0.0651	-0.4337**	-0.3487**
		2	0.0298	0.1246*	0.0143	0.0205	0.0213	-0.0628
		3	0.0053	-0.0143	0.0016	0.0012	0.0002	-0.0083
		4	0.0004	0.0008	0.0001	0.0001	-0.0000	-0.0010
		5	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0001
		10	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0645**	0.0102+	0.0625**	0.0021	0.0552**	0.0551**

주: 1) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 8> 충격반응과 분산분해(변수순서: ￥/＄변화율, 환율변화율, 주식수익률)

		시차	한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
￥/＄ → 주가	충격반응	1	0.0946	-0.0733	-0.0345	0.0640	-0.0714	0.0671
		2	0.1662+	0.1289	0.0589	0.1222*	0.0601	0.0635
		3	-0.0015	-0.0093	0.0052	0.0057	0.0002	0.0016
		4	0.0006	-0.0009	0.0006	-0.0001	-0.0000	0.0003
		5	-0.0001	0.0005	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000
		10	0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0059	0.0085	0.0012	0.0087	0.0025	0.0037
￥/＄ → 환율	충격반응	1	0.1252**	0.6422**	0.0286**	0.1241**	0.1303**	0.0351
		2	0.0592**	-0.0394	0.0291**	-0.0144	-0.0056	-0.0345
		3	-0.0035	0.0019	-0.0014	-0.0003	-0.0011	-0.0049
		4	0.0002	-0.0015	0.0002	0.0000	0.0000	-0.0005
		5	-0.0000	0.0009	-0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0001
		10	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.1026**	0.8543**	0.0287**	0.1939**	0.0834**	0.0020
주가 → 환율	충격반응	1	-0.1177**	-0.0161	-0.0606**	-0.0169+	-0.1006**	-0.2569**
		2	-0.0391*	-0.0419+	-0.0086	-0.0098	-0.0395**	-0.1233**
		3	-0.0044	0.0040	-0.0005	0.0001	-0.0003	-0.0147+
		4	-0.0001	-0.0001	-0.0001	0.0000	-0.0000	-0.0015
		5	-0.0000	0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0002
		10	0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0824**	0.0042	0.0287**	0.0047	0.0573**	0.0654**
환율 → 주가	충격반응	1	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
		2	0.0010	0.0144	0.0333	-0.0293	0.0233	-0.0405
		3	0.0049	0.0080	0.0046	0.0018	-0.0009	-0.0035
		4	0.0000	-0.0055	0.0003	0.0001	0.0000	-0.0004
		5	-0.0000	0.0028	0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000
		10	-0.0000	-0.0001	-0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0000	0.0001	0.0003	0.0004	0.0002	0.0007

주: 1) ￥/＄은 엔/달러환율을 의미.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 9> 충격반응과 분산분해(변수순서: DJ수익률, 환율변화율, 주식수익률)

		시차	한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
DJ → 주가	충격반응	1	0.1861*	0.1543**	0.1389*	0.1219**	0.0468	0.0257
		2	0.7490**	0.4688**	0.4342**	0.4816**	0.3242**	0.1845**
		3	0.0210	-0.0226	0.0262	0.0377	0.0189	0.0188
		4	-0.0053	-0.0086	0.0006	-0.0013	0.0022	0.0014
		5	-0.0015	0.0005	-0.0001	-0.0006	-0.0000	0.0000
		10	-0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0956**	0.0945**	0.0521**	0.1132**	0.0315*	0.0154
DJ → 환율	충격반응	1	0.0050	0.0732**	0.0245**	0.0224*	0.0157	0.0216
		2	-0.0686**	-0.0255	-0.0300**	-0.0199*	-0.0320*	-0.0422
		3	-0.0136**	-0.0105	-0.0027	-0.0031	-0.0070*	-0.0171*
		4	-0.0007	0.0018	-0.0001	-0.0001	-0.0003	-0.0025
		5	0.0001	0.0001	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0003
		10	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0263*	0.0126**	0.0260**	0.0113*	0.0064	0.0020
주가 → 환율	충격반응	1	-0.0941**	-0.0496*	-0.0570**	-0.0088	-0.1023**	-0.2533**
		2	-0.0294+	-0.0357	-0.0067	-0.0082	-0.0377*	-0.1229**
		3	-0.0018	0.0068+	-0.0007	-0.0001	-0.0012	-0.0163*
		4	0.0002	0.0001	-0.0000	0.0001	-0.0002	-0.0015
		5	0.0001	-0.0001	0.0000	0.0000	0.0000	-0.0001
		10	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	-0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0520**	0.0078+	0.0567**	0.0018	0.0583**	0.0639**
환율 → 주가	충격반응	1	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
		2	0.0257	0.0685	-0.0126	-0.0128	0.0288	-0.0427
		3	0.0414	0.0197	0.0222	0.0274	0.0180	0.0019
		4	0.0040	-0.0041	0.0018	0.0017	0.0006	0.0008
		5	-0.0000	-0.0001	0.0001	-0.0001	0.0001	0.0001
		10	0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0004	0.0020	0.0002	0.0004	0.0003	0.0008

주: 1) DJ는 다우존스지수를 의미.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 10> 충격반응과 분산분해(변수순서: FFR변화율, 환율변화율, 주식수익률)

		시차	한국	일본	대만	싱가포르	태국	인도네시아
FFR → 주가	충격반응	1	-0.1191	-0.1209*	-0.0209	-0.1001*	-0.1640**	0.0430
		2	-0.2659**	-0.1498**	-0.0882	-0.1466**	-0.0213	-0.2187**
		3	0.0166	0.0208+	0.0046	0.0014	0.0026	-0.0227
		4	-0.0013	-0.0021	-0.0003	-0.0012	-0.0002	0.0019
		5	0.0002	0.0001	0.0000	0.0000	0.0000	0.0005
		10	-0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0137+	0.0145*	0.0021	0.0144*	0.0080**	0.0220+
FFR → 환율	충격반응	1	0.0259+	-0.0390	0.0036	-0.0090	0.0025	-0.1341**
		2	0.0298*	0.0198	0.0139	0.0262**	0.0266+	-0.0248
		3	0.0028	0.0013	-0.0006	-0.0014	-0.0024	0.0128
		4	0.0002	-0.0005	0.0000	0.0002	0.0002	0.0028
		5	0.0000	0.0001	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0001
		10	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	-0.0000
	분산분해	10	0.0084+	0.0039	0.0035	0.0095	0.0035	0.0151**
주가 → 환율	충격반응	1	-0.1057**	-0.0466+	-0.0597**	-0.0107	-0.1056**	-0.2572**
		2	-0.0355*	-0.0386	-0.0089	-0.0088	-0.0372*	-0.1231**
		3	-0.0036	0.0049	-0.0004	-0.0002	0.0022	-0.0194*
		4	-0.0002	-0.0004	-0.0000	-0.0001	-0.0002	-0.0007
		5	-0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0001
		10	-0.0000	0.0000	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0666**	0.0076	0.0626**	0.0024	0.0615**	0.0656**
환율 → 주가	충격반응	1	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
		2	0.0628	0.1110*	0.0407	0.0188	0.0400	-0.0664
		3	0.0078	-0.0246*	0.0042	-0.0059	-0.0002	-0.0165
		4	0.0005	0.0034	0.0000	0.0002	0.0001	-0.0012
		5	0.0000	-0.0003	0.0000	-0.0001	-0.0000	0.0001
		10	-0.0000	-0.0000	-0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
	분산분해	10	0.0006	0.0050	0.0004	0.0002	0.0005	0.0021

주: 1) FFR은 연방기금금리를 의미.

2) +, *, **은 각각 10%, 5%, 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<그림 1> 주가

’99.4.2           ‘99.10.22 ‘00.1.4        ‘00.6.30 ‘00.9.26                         ’‘01.10.15        ‘02.4.9           ‘0.29.30

<그림 2> 환율

’99.4.2           ‘99.10.22 ‘00.1.4        ‘00.6.30 ‘00.9.26                         ’‘01.10.15        ‘02.4.9           ‘0.29.30

<그림 3> 세계 및 지역적 변수

’99.4.2           ‘99.10.22 ‘00.1.4        ‘00.6.30 ‘00.9.26                         ’‘01.10.15        ‘02.4.9           ‘0.29.30

<그림 4> FFR

’99.4.2          ‘99.10.22 ‘00.1.4        ‘00.6.30 ‘00.9.26                         ’‘01.10.15        ‘02.4.9           ‘0.29.30