북한 핵관련 뉴스가 국내주식

및 외환시장에 미치는 영향

이   근   영*

요약

본 연구에서는 북한 핵관련 뉴스가 주가, 환율, 금리에 어떤 영향을 미치는가를 IV와 GMM 추정방법을 이용하여 살펴보았다. 추정결과 전쟁위험증대가 유가증권시장은 물론 코스닥시장의 주가를 하락시키는 반면 원/달러와 엔/달러환율을 상승시킴을 알 수 있다. 그러나 금리에 미치는 영향은 금리 종류에 따라 다르고 유의적이지 못한 것으로 나타났다.

핵심용어: 북한 핵관련 뉴스, IV, GMM

경제학문헌목록 주제분류: F3, G1

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

Ⅰ. 서론

1980년대 말에 들어 소련을 포함한 동구 공산권이 몰락하고 중국이 자본주의 체제의 길로 접어듦에 따라 세계질서는 정치․군사적 위주에서 경제적 위주로 재편되고 있다. 특히 1995년에 WTO가 출범함과 더불어 각국의 금융 및 자본시장이 대폭 개방되고 자유화됨에 따라 세계경제는 무역과 자본이동이 자유로운 국경 없는 무한경쟁시대에 접어들었다. 이로 인해 각국의 재화 및 금융시장은 시간이 흐를수록 상호의존적으로 변해가고 있으며 한 시장에서의 충격은 다른 시장으로 급격히 파급되고 있다. 한 예로 1997년의 아시아 외환위기는 아시아 외환․금융시장이 밀접하게 서로 연관되어 있음을 보여주고 있다. 뿐만 아니라 각 나라의 경제지표 또는 주요 선진국 재무장관회담 등에 관한 국내외 경제관련 뉴스가 세계화와 더불어 주가, 금리, 환율 등의 자산가격에 미치는 영향력이 점점 커지고 있다는 사실은 잘 알려져 있다. 또한 최근에 들어와서는 경제관련 뉴스뿐만 아니라 정치 또는 사회관련 뉴스가 자산수익률 또는 변동성을 변화시키는 것으로 알려져 있는데, 특히 지난 몇 년동안에는 이라크 및 북한 핵과 관련된 뉴스가 세계금융시장은 물론 국내금융시장에도 큰 충격을 준 것으로 보인다. 그러나 전쟁위험이 금융시장에 크게 영향을 미친다는 추측에도 불구하고 이에 관한 체계적인 실증분석은 거의 이루어지지 못하고 있는데 이는 전쟁위험이라는 요소가 관찰 불가능한 변수로 자산가격에 미치는 영향을 측정하는 데 어려움이 있기 때문이다.

전쟁은 그 자체가 목적이라기보다는 국가적 이익을 극대화하기 위한 하나의 수단이다. 클라우제비츠는 ‘전쟁이란 다른 수단에 의한 정치의 연장일 따름이다.’라고 설파하고 있는데 이와 같이 전쟁이 국가적 이익을 극대화하는 하나의 정치적 수단이라면 이에 대한 편익-비용분석이 절대적으로 필요하다고 본다. 최근 들어 이라크전쟁을 경제적인 측면에서 분석하고 있는 연구들이 나오고 있는데 예를 든다면 Nordhaus (2002), Congressional Budget Office(2002), House Budget Committee(2002), Akram(2003), Davis, Murphy, and Topel(2003) 등이 이라크전쟁 비용에 초점을 맞추고 있다. 또한 일부 경제학자들은 이라크 전쟁위험이 금융시장에 미치는 파급효과를 분석하고 있는데 예를 들어 Leigh, Wolfers, and Zitzewitz(2003)은 사담 후세인이 권좌에서 축출된다면 지불되는 선물증권(futures securities)을 이용하여 전쟁위험이 시장에 미치는 충격을 추정하였으며 Rigobon and Sack(2005)은 이분산성에 기초한 추정기법을 이용하여 이라크 전쟁과 연관된 위험이 미국금융변수에 미치는 파급효과를 추정하였다. 그러나 북한 핵문제는 우리 안보는 물론 경제와 직접 관련이 있음에도 불구하고 경제적인 측면에서 이에 대한 체계적인 실증분석이 지금까지 잘 이루어지지 않고 있는 실정이다.

따라서 본 연구에서는 북한이 NPT를 탈퇴하고 원자로를 재가동하였을 뿐만 아니라 이라크전쟁관련 뉴스가 국제금융시장에 많은 영향을 미쳤던 기간, 즉 2002년 9월부터 연합군이 바그다드에 입성했던 시기인 2003년 4월 30일까지의 일일 국내금융시장관련 자료들을 Rigobon and Sack(2005)의 이분산성에 기초한 추정기법을 통해 분석해 봄으로써 북한 핵문제와 관련된 뉴스가 국내주가와 환율 등에 어떤 영향을 미쳤는가를 살펴본다. 또한 이를 통해 향후 국내금융 및 외환시장이 중대한 전쟁관련 뉴스에 어떻게 반응하는가를 가늠해 봄으로써 금융 및 외환시장에 혼란이 일어날 때 투자자 또는 정책당국자가 어떻게 대처하는 것이 바람직한가를 분석해 보고자 한다.

본 논문은 다음과 같이 구성된다. 제Ⅱ절에서는 먼저 경제 또는 전쟁관련 뉴스가 금융 및 외환시장의 가격결정에 어떤 영향을 미쳤는가를 분석하거나 본 연구에서 사용되는 추정방법과 밀접한 관련을 가지고 있는 기존연구들을 고찰한다. 제Ⅲ에서는 본 연구에서 추정에 사용되는 Rigobon and Sack(2005)의 이분산성에 기초한 추정기법을 살펴본다. 제Ⅳ절에서는 북한 핵관련 뉴스가 국내 주가, 환율, 금리 등에 어떤 영향을 미치는가를 IV추정치와 GMM 추정치를 통해 비교․분석한다. 제Ⅴ절에서는 논문을 요약하고 결론 및 시사점을 도출해 본다.

Ⅱ. 기존연구

지금까지 많은 국내외 연구들이 경제관련 국내외 뉴스가 자산수익률이나 변동성에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다(참고: 이근영, 1999; 송치영, 2002). 특히 최근 들어 경제관련 뉴스뿐만 아니라 전쟁위험, 즉 이라크관련 뉴스가 금융시장에 미치는 영향을 분석하는 연구들이 등장하고 있다. 이미 앞에서 언급한 바와 같이 Leigh, Wolfers, and Zitzewitz(2003)은 소위 ‘사담증권(Saddam Securities)'을 이용하여 전쟁위험이 시장에 미치는 충격을 추정하였다. 저자들은 선물증권이 전쟁가능성을 반영하고 있다고 주장하는데 그들에 따르면 전쟁위험은 석유, 금, 주식 등의 가격에 매우 큰 영향을 미친다. 또한 Rigobon and Sack(2005)은 이분산성에 기초한 추정기법을 이용하여 이라크 전쟁과 연관된 위험의 증대는 재무부증권 수익률, 주가, 달러가치를 하락시키는 반면 수익률 스프레드나 유가를 상승시킨다. 우리나라의 경우에도 1990년대에 들어와 금융 및 외환시장을 대폭 개방하고 자유화함에 따라 경제관련 국내외 뉴스에 의해 우리나라 금융시장이 과거보다 더 크게 변화하고 있는 것으로 알려져 있다. 대표적인 예로 이근영(1999)과 송치영(2002) 등을 들 수 있는데 이들은 경제적인 뉴스의 충격효과를 살펴보고 있다. 한편 이근영(2004)에서는 VAR 모형에 사건연구(event study) 기법을 가미하여 북핵 및 이라크관련 뉴스가 발표되었을 때 사건이 발생하는 것으로 보고 이들 사건이 다른 변수들을 고려한 상황에서 국내외 주가, 환율, 금리 등에 어떤 효과를 가지는가를 분석하였다. 또한 기존의 사건연구 분석방법에서 한 걸음 더 나아가 충격반응분석을 통해 전쟁위험충격이 시간이 흐름에 따라 자산수익률에 동태적으로 어떤 영향을 미치는가를 살펴보았다.

일반적으로 전쟁위험이 금융시장에 미치는 영향을 분석하는 데는 두 가지 어려운 점이 있다고 알려져 있다. 첫째는 이미 언급한 바와 같이 전쟁관련 뉴스는 정확하게 수량화될 수 없기 때문에 전쟁위험은 관찰 불가능한 변수이며 따라서 추정에 어려움이 따른다. 둘째로 전쟁위험 이외에도 다른 요소들이 자산가격에 영향을 미치기 때문에 이들을 어떻게 고려하여야 할 것인가 하는 문제이다. 이런 문제점을 고려하여 본 연구에서는 이분산성에 기초한 Rigobon and Sack(2005)의 추정방법을 이용하여 북핵관련 뉴스의 충격효과를 분석한다. 이 방법은 위에서 언급된 기존의 국내연구(예: 송치영, 2002; 이근영, 2004)들과는 달리 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스를 구분할 필요가 없으며 뉴스가 있는 날에 전쟁위험의 분산이 커진다는 사실에 기초한다. 이와 유사한 방법을 이용하는 연구들로는 Wright(1928), Ellingsen and Soderstrom(2001), Sentana and Fiorentini(2001), Rigobon and Sack(2004), Bohl, Silklos, and Werner(2003), Evans and Lyons(2003), Rigobon(2003), Rigobon and Sack(2003) 등이 있다.

Ⅲ. 추정방법

일일 자산수익률이 다음과 같이 결정된다고 가정하자.

[eqn: RM Α bmatrix { ⊿y_1 # ⊿y_2 # vdots # ⊿y_n } ~ = ~Β bmatrix { x_1 # x_2 # vdots # x_k }~+ ~bmatrix { ε_1 # ε_2 # vdots # ε_n }]                                           (1)

⊿y=[⊿y1, …, ⊿yn]'은 자산수익률을 나타내며 공통 설명변수 x=[x1, …, xk]와 오차항 ε=[ε1, …, εn]'에 의해 영향을 받는다. x와 ε의 평균은 0이라고 가정한다. n과 k는 각각 자산수익률과 공통 설명변수의 개수를 표시한다. 식 (1)은 행렬 Α가 보여주는 바와 같이 자산수익률간의 동시기적 파급효과(contemporaneous spillover)를 허용한다. 공통 설명변수는 북핵관련 뉴스, 재정 및 금융정책, 거시경제여건, 해외 금융시장의 변화 등을 포함하는데 본 연구에서는 x1이라는 북핵관련 뉴스의 충격을 측정하는 데 초점을 맞춘다. 그러나 북핵관련 뉴스충격을 수량화할 수 없기 때문에 여기서는 이를 완전히 관찰 불가능한 것으로 간주한다. 식 (1)은 다음과 같이 축약형(reduced form)으로 표시될 수 있다.

[eqn: RM bmatrix { ⊿y_1 # ⊿y_2 # vdots # ⊿y_n } ~ = ~Γ bmatrix { x_1 # x_2 # vdots # x_k }~+ ~bmatrix { η_1 # η_2 # vdots # η_n }]                                             (2)

식 (2)에서 [eqn: RM Γ=Α^-1 Β]이고 [eqn: RM η=Α^-1 ε]이다. [eqn: Γ]은 자산수익률에 공통 설명변수들의 전반적인 충격을 포착하며 다음과 같이 표시된다.

[eqn: RM bmatrix { -1 & γ_12 & γ_13 & cdots & γ_1k # γ_21 & γ_22 & γ_23 & cdots & γ_2k # vdots & vdots & vdots & ddots & vdots# γ_n1 & γ_n2 & γ_n3 & cdots & γ_nk } ~]                                                 (3)

[eqn: RM γ_ij]은 i 번째 자산수익률에 대한 j 번째 공통 설명변수의 충격을 표시한다. 한편 Γ의 첫 번째 열이 n개의 자산수익률에 대한 북핵관련 뉴스의 충격을 나타낸다. x1이 관찰 불가능하기 때문에 첫 번째 변수에 대한 충격을 -1로 설정한다. 따라서 [eqn: RM γ_n1]은 n번째 자산수익률에 대한 북핵관련 뉴스의 충격을 표시하며 본 연구에서 추정하고자 하는 모수중의 하나가 된다. 공통 설명변수 x가 모두 관찰 가능하다면 식 (2)는 OLS 회귀방정식을 이용하여 간단하게 추정될 수 있다. 그러나 북핵관련 뉴스는 쉽게 수량화될 수 없기 때문에 간단한 회귀방정식이 사용될 수 없다.

따라서 본 연구에서는 Rigobon and Sack(2005)의 이분산성에 기초한 추정방법을 이용한다. 이 추정방법은 북핵관련 뉴스가 관찰 불가능할 뿐만 아니라 다른 설명변수들이 자산수익률에 계속적으로 영향을 미치는 경우에도 타당한 방법이다. 이 추정방법은 북핵관련 뉴스로 인해 전쟁위험의 분산이 커지는 날을 결정하기만 하면 자산수익률에 대한 북핵관련 뉴스 충격의 효과를 알아낼 수 있다. 이 분석방법에서는 전쟁위험요소의 분산만이 북핵관련 뉴스가 있는 날 변화하며 다른 설명변수들은 북핵관련 뉴스가 있는 날이건 없는 날이건 자산수익률에 동일한 영향을 미친다고 가정한다. 또한 북핵관련 뉴스는 다른 설명변수들에 의해 영향을 받지 않는다고 가정한다. 이런 가정하에서 분산-공분산행렬 Σ는 다음과 같이 표시된다.

[eqn: RM Σ~≡~E pmatrix{ ~bmatrix { ⊿y_1 # ⊿y_2 # vdots # ⊿y_n } ~ {bmatrix { ⊿y_1 # ⊿y_2 # vdots # ⊿y_n }}^' ~ } ~ =~Γ Ω_x Γ' ~+ ~Ω_η]                            (4)

[eqn: RM Ω_x]와 [eqn: RM Ω_η]은 각각 x와 η의 분산-공분산행렬이다. 설명을 간단히 하기 위해  2개의 자산만이 있는 경우(n=2) [eqn: RM Σ_H]와 [eqn: RM Σ_L]을 각각 북핵관련 뉴스가 있는 날의 분산-공분산행렬과 그렇지 않은 날의  분산-공분산행렬이라고 할 때 앞에서 언급한 바와 같이 다른 설명변수들은 자산수익률에 동일한 영향을 미친다고 가정하는 경우 이분산 공분산행렬의 변화 [eqn: RM ⊿Σ = Σ_H - Σ_L]는 [eqn: RM Ω_x]행렬의 (1,1) 요소, 즉 북핵관련 뉴스의 분산변화에 의해 다음과 같이 도출된다.

[eqn: RM ⊿Σ ~=~ δ~ bmatrix{ 1 & -γ_21 ~# -γ_21 & γ_21^2 }]                                              (5)

식 (5)에서 δ는 북핵관련 뉴스의 분산이 변화하는 정도인[eqn: RM ⊿σ^2 (x_1 )]을 나타낸다. 북핵관련 뉴스의 분산이 큰 날에 자산수익률의 분산-공분산행렬의 변화는 그 변수에 대한 자산수익률의 상대적 반응정도에 의해 측정된다. 이 때 모수 [eqn: RM γ_21]의 추정치는 다음과 같이 도출된다.

[eqn: RM {hat γ}_21 ~= ~-⊿Σ_22 / ⊿Σ_21]                                                 (6)

[eqn: RM {hat γ}_21 ~= ~-⊿Σ_21 / ⊿Σ_11]                                                 (7)

여기서 [eqn: RM ⊿Σ_ij]은 [eqn: RM ⊿Σ] 행렬의 (i,j)요소를 의미한다. 이 두 추정량은 북핵관련 뉴스 이외의 요소가 두 종류의 표본에 걸쳐 동분산성을 가지고 모형구조가 선형이라는 가정이 모두 만족된다면 동일하다. 이들 추정량은 대용변수(instrumental variables: IV)을 이용하여 추정될 수 있다. 대용변수는 북핵관련 뉴스가 있는 날에는 첫 번째 자산수익률의 변화 [eqn: RM ⊿y_1]이고 그렇지 않은 날에는 마이너스 변화 [eqn: RM -⊿y_1]이라고 다음과 같이 정의될 수 있다.

[eqn: RM z_1 ~= ~ LEFT{ ⊿y_1,t , ∀t∈H RIGHT}~∪~LEFT{-⊿y_1,t , ∀t∈L RIGHT}]                            (8)

뉴스가 없는 날은 뉴스가 있는 날의 다음 날 또는 뉴스가 연속적으로 있는 날은 다음 날과 전날로 구성되며 뉴스가 있는 날과 동일한 크기의 표본으로 이루어져 있다. 따라서 z1은 2T×1벡터이고 T는 뉴스가 있는 날의 수이다. 이 대용변수를 이용하여 두 번째 자산수익률의 변화 [eqn: RM ⊿y_2]를 첫 번째 자산수익률의 변화 [eqn: RM ⊿y_1]에 회귀시키면 표준적인 대용변수 추정량은 다음과 같다.

[eqn: RM {hat γ}_12 ~= ~-( z_1 ' ․⊿y_1 ) ^-1 ․( z_1 ' ․⊿y_2 )]                                    (9)

식 (9)는 다음과 같이 표시될 수 있다.

[eqn: RM {hat γ}_12 ~=~- { Cov_H (⊿y_1 ,⊿y_2 ) - Cov_L (⊿y_1 ,⊿y_2 ) } over { Var_H (⊿y_1 ) - Var_L (⊿y_1 ) }]                         (10)

식 (10)의 계수는 식 (7)의 추정량과 동일하다. 또한 두 번째 자산수익률을 이용하여 대체적인 대용변수(IV)도 동일한 방식으로 정의될 수 있다.

[eqn: RM z_2 ~= ~LEFT{⊿y_2,t , ∀t∈H RIGHT}~∪~LEFT{-⊿y_2,t , ∀t∈L RIGHT}]                            (11)

이 대용변수를 이용한 IV 추정량은 다음과 같다.

[eqn: RM {hat γ}_12 =- ( z_2 ' ․⊿y_1 ) ^-1 ․( z_2 ' ․⊿y_2 ) = -{ Var_H (⊿y_2 ) - Var_L ( ⊿y_2 ) } over { Cov_H (⊿y_1 , ⊿y_2 ) - Cov_L (⊿y_1 , ⊿y_2 ) }] (12)

식 (12)는 식 (6)의 추정량과 같다. 대용변수중 하나가 상대적으로 취약하면 두 대용변수를 결합한 제3의 대용변수([eqn: RM z_3 =z_1 ∪z_2])를 이용하여 다른 추정량 [eqn: RM -SQRT{ ( ⊿Σ_22 /⊿Σ_11 ) }]을 사용하는 것이 실익이 있다. 변수가 2개 이상인 경우에는 더 추가적인 과다식별 제약조건을 갖게 된다.

Ⅳ. 추정결과

북핵관련 뉴스가 금융시장에 미치는 영향을 사건연구를 통해 분석하기 위해서는 먼저 북한 핵문제와 관련된 뉴스를 찾아내야 한다. 본 연구에서는 북핵문제에 대한 논의가 본격적으로 일기 시작한 2002년 9월부터 연합군이 이라크를 점령한 시기인 2003년 4월까지의 신문기사를 발췌한다. 이 기간중에 북한은 NPT를 탈퇴하고 원자로를 재가동한다. 북핵관련 기사는 국내 유력 일간지인 두 신문으로부터 발췌하며 편의상 본문에서는 두 신문을 A신문과 B신문으로 통칭한다. <표 1>이 본 논문에서 분석되는 북한 핵관련 뉴스의 주요내용을 보여 주고 있다. 북한 핵관련 뉴스 기사 건수가 분석기간동안 A신문의 경우 52건, B신문의 경우는 50건이다. 분석대상 자료로는 주가, 환율, 금리 등이 사용된다. 금리의 경우에는 콜금리(익일물), CD(91일), CP(91일), 통안증권(364일), 국고채(3년), 회사채(3년, AA) 등이 사용되며 한국은행이 제공하는 자료를 이용한다. 주가로는 유가증권시장(구 거래소시장)과 코스닥시장 자료가 사용된다. 유가증권시장의 경우 종합주가지수 외에 KOSPI 200, KODI, KOGI, KOSPI 100, KOSPI 50, KOSPI IT, 산업별 주가지수, 규모별 주가지수 등이 분석대상이다. 코스닥증권시장의 경우 코스닥종합지수 외에 벤처지수, KOSDAQ Star 지수, KOSDAQ 50 지수, IT 종합지수, IT 벤처지수, IT 50 지수 등이 고려된다. 관련 자료는 증권선물거래소가 제공하는 자료를 이용한다. 외환시장의 경우에는 원/달러와 엔/달러환율 외에 원/엔, 원/유로, 원/파운드환율, 그리고 원/달러 선물환율 등이 분석된다. 엔/달러환율은 FRB 자료를 사용하며 나머지 환율자료는 한국은행이 제공하는 자료를 이용한다. 전절에서 언급된 추정방법을 통해 북핵관련 뉴스 충격이 기준 자산수익률을 일정 1% 하락시킨다는 가정아래에서 다른 자산수익률이 어느 정도 변화하는가를 측정한다.

1. 전체시장

북한 핵관련 뉴스 충격이 주가, 환율, 금리 등에 어떤 영향을 미치는가를 분석하기 전에 <표 2>가 보여주는 바와 같이 자산가격 변화율(%)이 북한 핵관련 뉴스가 발생한 날과 그렇지 않은 날 사이에 어떤 차이가 있는가를 먼저 살펴보고자 한다. <표 2>에서 ∪와 ∩은 각각 합집합과 교집합을 의미하며 따라서 ‘A신문 ∪ B신문’은 A신문 또는 B신문에 북핵관련 뉴스가 발생한 날을 뉴스발생일로 보는 경우며 ‘A신문 ∩ B신문’은 A신문과 B신문에 북핵관련 뉴스가 동시에 발생한 날을 뉴스발생일로 보는 경우이다. 따라서 ‘A신문∪ B신문’과 ‘A신문 ∩ B신문’의 기사 건수는 각각 73건과 29건이다. 뉴스 미발생일은 2002년 9월초부터 2003년 4월말까지 기간중 뉴스가 발생하지 않은 날을 의미한다. ‘A신문 ∪ B신문’의 경우 종합주가지수와 코스닥종합지수 모두 수익률이 뉴스가 발생하지 않은 날보다 뉴스가 발생한 날에 더 크게 하락한다. 반면 ‘A신문 ∩ B신문’의 경우에는 종합주가지수와 코스닥종합지수 모두 수익률이 뉴스가 발생한 날에 상승한다. 뉴스가 ‘좋은 뉴스’냐 ‘나쁜 뉴스’냐에 따라 뉴스가 발생한 날에 수익률이 상승할 수도 하락할 수도 있다. 한편 원/달러 또는 엔/달러환율 모두 ‘A신문 ∪ B신문’이나 ‘A신문 ∩ B신문’에 관계없이 뉴스발생일에 변화율이 하락한다. ‘A신문 ∪ B신문’의 경우 뉴스발생일에 종합주가지수와 원/달러환율이 같이 하락하는 반면 ‘A신문 ∩ B신문’의 경우에는 뉴스발생일에 종합주가지수와 원/달러환율이 반대 방향으로 움직이는 데 전자보다는 후자가 더 일반적인 경우라 볼 수 있다. 금리의 경우에는 변화율(%)이 작기 때문에 변화율의 평균에 100을 곱해 표시하였는데 금리의 종류에 따라 뉴스가 발생한 날의 변화율이 상승하거나 하락한다. 이와 같이 변화율의 평균을 사용하는 경우에는 뉴스가 발생한 날과 그렇지 않은 날과의 뚜렷한 차이를 발견하기가 어렵다.

<표 3>은 변화율(%)의 분산을 보여주고 있다. 먼저 주가의 경우를 살펴보면 종합주가지수와 코스닥종합지수의 분산은 ‘A신문 ∪ B신문’의 경우 뉴스가 발생한 날에 각각 5.415와 5.241인 반면 뉴스가 발생하지 않은 날에는 각각 2.385와 3.109로 뉴스가 발생한 날에 분산이 각각 3.030과 2.132만큼 더 크다. 마찬가지로 ‘A신문 ∩ B신문’의 경우도 뉴스가 발생한 날에 종합주가지수와 코스닥종합지수의 분산이 각각 2.242와 3.100만큼 더 큰 것으로 나타났다. 변화율의 평균과 달리 원/달러와 엔/달러환율의 경우도 주가와 마찬가지로 어떤 신문의 기사가 사용되느냐에 관계없이 뉴스가 발생한 날의 분산이 뉴스가 발생하지 않은 날의 분산보다 더 크다. 한편 ‘A신문 ∪ B신문’의 경우 종합주가지수와 코스닥종합지수의 분산이 각각 뉴스발생일과 미발생일간에 통계적으로 유의적인 차이가 있는 반면 ‘A신문 ∩ B신문’의 경우에는 그렇지 않은 것으로 나타났다. ‘A신문 ∩ B신문’의 경우 분산의 차이가 큼에도 불구하고 통계적으로 유의적이지 못은 이유는 이 경우 뉴스발생일의 표본수가 작기 때문이다. 엔/달러환율의 경우도 어느 신문의 기사가 사용되었느냐에 관계없이 분산이 각각 뉴스발생일과 미발생일날간에 통계적으로 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면 금리의 경우에는 금리의 종류에 따라 뉴스가 발생한 날의 분산이 뉴스가 발생하지 않은 날의 분산보다 크기도 하고 작기도 하다. 분산의 경우에도 금리는 편의상 100을 곱해 표시하였다.

본 논문에서는 표본분해예측검정(sample split prediction test)방법을 이용하여 뉴스가 발생한 날과 발생하지 않은 날의 평균이 과연 같은가를 통계적으로 검정하였다. 표본을 먼저 두 부분(T=TH+TL, TH=knTL)으로 나눈 후 다음과 같은 귀무가설을 고려한다.

H0: EH(⊿yi) = EL(⊿yi)

여기서 EH(⊿yi)와 EL(⊿yi)은 뉴스가 있는 날(H)과 없는 날(L)의 평균을 각각 나타낸다. d=⊿yiH-⊿yiL로 표시한 후 귀무가설 H0: Ed=0을 검정할 수 있다. d가 0과 같지 않다는 것이 통계적으로 유의적인가를 결정하기 위해서는 그의 분산을 추정해야만 한다. 간단한 커널에 기초한 평균의 분산추정치는 다음과 같다.

[eqn: {hat sigma} ^2 ~= ~{hat sigma}_0 ~+~ 2 sum from j=1 to p (~ 1 -j/(p+1) ~) {hat sigma}_j]

[eqn: {hat sigma}_j]는 평균의 j번째 자기공분산이며 p은 Newey-West(1987, 1994)방법에 따른 시차수이다. 그러면 표본분해예측검정에서 표준화된 통계량은 다음과 같이 정의된다(예: Loretan and Phillips, 1992).

[eqn: V_k (d) = ~( ~(1+k_n ) {hat sigma}^2 ~)^-1/2 ~{T_1}^1/2 ~hat d]

[eqn: V_k (d)]는 귀무가설하에서 N(0,1)분포를 점근적으로(asymptotically) 따른다.

위의 결과를 바탕으로 <표 4>는 대용변수 z1과 z2를 각각 이용하여 식 (10)과 식 (12)을 추정한 결과를 보여주고 있다. 여기서는 n=2인 경우 식 (2)와 (3)이 보여주는 바와 같이 북한 핵관련 뉴스가 발생한 날에 첫 번째 자산가격인 코스닥종합지수가 1% 하락한다는 가정아래에서 두 번째 다른 자산가격이 어느 정도 변화하는가를 나타내는 [eqn: γ_21]을 추정하고 있다. ‘A신문 ∪ B신문’의 경우 코스닥종합지수가 1% 하락하면 종합주가지수는 대용변수로 z1이 사용될 때에는 1.019%, z2가 사용될 때는 1.242% 떨어진다. 반면 원/달러환율은 대용변수로 z1이 사용될 때에는 0.094%, z2가 사용될 때는 0.401% 증가한다. 모두 1% 수준하에서 통계적으로 유의적이다. 엔/달러환율의 경우도 원/달러환율과 마찬가지로 상승한다. 또한 ‘A신문 ∩ B신문’의 경우도 ‘A신문 ∪ B신문’의 경우와 유사하다. 일반적으로 전쟁위험증대가 주가를 하락시키고 원화가치를 떨어뜨리기 때문에 금리가 상승하리라 여겨진다. 그러나 <표 4>는 코스닥종합지수가 1% 하락할 때 금리는 금리의 종류에 따라 상승하거나 하락함을 보여주고 있다.

이분산성이 전쟁위험요소에만 집중되어 있고 모형이 선형 구조를 가지고 있다면 IV 추정방법들은 같아야만 한다. 그러나 <표 4>의 결과들은 그렇지 못하다. 이미 살펴본 바와 같이 식 (5)은 모수 δ와 [eqn: RM γ_21]을 추정하는 데 사용될 수 있는 이차적률의 변동에 대한 세 가지 제약조건을 포함하고 있다. IV 접근법에서는 이중 두 가지 제약조건만이 사용되기 때문에 모수 [eqn: RM γ_21]이 정확하게 식별되는 반면 모수에 대한 서로 다른 세 가지 추정치가 나타난다. 한편 GMM 추정치는 이 세 가지 제약조건을 한번에 고려하는 추정방법이다. GMM 추정방법은 다음과 같은 손실함수를 최소화시키는 모수 δ와 [eqn: RM γ_21]을 추정하는 방법이다.

[eqn: L~=~Λ' ~W~Λ, ~~~~~~~## Λ ~=~ bmatrix { ⊿ hat Σ ~-~ δ~ # ⊿ hat Σ ~+~ δ γ_21 ~# ⊿ hat Σ ~-~ δ γ_21^2 }]                                                (13)

여기서 가중행렬 W로는 단위가중행렬을 가지고 GMM 추정방법을 통해 일차적으로 얻은 적률조건의 분산-공분산행렬 추정치의 역수를 사용한다. 적률조건의 수가 추정 모수의 수보다 많기 때문에 과대식별의 문제가 발생한다. <표 5>는 전쟁위험증대의 충격효과에 대한 GMM 추정치를 보여주고 있다. 즉 코스닥종합지수가 1% 하락할 때 모수 δ와 [eqn: RM γ_21]의 추정결과를 보여주고 있다. ‘A신문 ∪ B신문’의 경우를 보면 코스닥종합지수가 1% 하락할 때 종합주가지수는 1.121% 하락하는 반면 원/달러환율은 0.153% 상승하며 1% 수준하에서 통계적으로 유의적이다. χ2(1)는 종합주가지수의 경우 1.403, 원/달러환율의 경우 2.102로 [ ] 안의 값이 보여주는 바와 같이 확률값이 각각 0.236과 0.147이다. ( ) 안의 값은 자유도로 제약조건은 3개인 반면 추정계수는 2개이기 때문에 자유도가 1임을 의미한다. 엔/달러환율의 경우도 상승하나 통계적으로 유의적이지는 못하다. <표 4>와 비교해 볼 때 위의 두 경우 GMM 추정치가 IV(z1)과 IV(z2) 추정치의 중간 값임을 알 수 있다. ‘A신문 ∩ B신문’의 경우도 ‘A신문 ∪ B신문’의 경우와 크게 다르지 않다. 한편 금리의 경우는 콜금리, CD CP 수익률이 사용될 때는 금리가 상승하나 통안증권,  국고채, 회사채 수익률이 사용될 때는 하락한다. 그러나 거의 통계적으로 유의적이지 못하다. <표 4>의 경우와 마찬가지로 전쟁위험관련 뉴스가 발생하는 경우 코스닥종합지수와 종합주가지수는 하락하는 반면 원/달러환율과 엔/달러환율은 상승한다. 그러나 금리에 대한 효과는 명확하지 않다. 이와 같이 전쟁위험증대가 주가와 환율에 미치는 영향은 명확한 반면 금리에 미치는 영향은 그렇지 못하기 때문에 아래에서는 전쟁관련 뉴스가 주식시장과 외환시장에 미치는 영향을 좀 더 구체적으로 살펴보기로 한다.

2. 개별시장

<표 6>과 <표 7>은 전쟁위험증대가 유가증권시장(구 거래소 시장)에 미치는 영향을 보여주고 있다. 먼저 <표 6>은 종합주가지수가 1% 하락하도록 정규화될 때 유가증권시장의 각 주가지수가 어느 정도 하락하는가를 IV와 GMM 추정방법을 통해 추정한 결과를 보여주고 있다. KOSPI 200, KOSPI 100, KOSPI 50은 모두 추정치의 절대값이 -1보다 커 종합주가지수보다 더 많이 하락하고 있음을 보여주고 있다. 또한 KOSPI IT의 경우 종합주가지수보다 10% 이상 더 하락함을 알 수 있다. 즉 IT관련 주가가 다른 주가보다 더 크게 하락한다. 규모별로 살펴보면 대형주의 경우 추정치의 절대값이 1보다 큰 반면 중형주와 소형주의 경우는 1보다 작으며 중형주보다는 소형주의 경우가 더욱 작다. 전반적으로 IT관련 주가나 대형주가가 다른 주가보다 더 크게 하락함을 알 수 있다. <표 7>는 22개 산업별 주가지수가 어떻게 변하는가를 보여주고 있다. 음식료품, 의약품, 비금속광물, 전기가스업, 금융업, 은행, 보험 등의 주가는 모든 경우 -1보다 작게 하락하는 반면 전기․전자, 의료정밀, 운수창고, 제조업 등의 주가는 -1보다 크게 하락한다.

<표 8>은 전쟁위험증대가 코스닥종합지수를 1% 하락시키도록 정규화할 때 다른 코스닥시장의 주가지수가 어느 정도 하락하는가를 IV와 GMM 추정방법을 통해 추정한 결과를 보여주고 있다. 벤처지수의 경우 코스닥종합지수가 1% 하락할 때 모든 경우 1% 이상 하락하는 것으로 나타났다. 또한 IT 종합지수, IT 벤처지수, IT 50 지수의 경우도 유가증권시장의 IT 지수와 마찬가지로 1% 이상 하락한다.

<표 9>는 앞의 경우들과 달리 전쟁위험증대가 원/달러환율(종가)을 1% 상승시키도록 정규화할 때 외환시장의 다른 환율들이 어느 정도 변화하는가를 보여주고 있다. 이 경우는 식 (3)에서 -1대신 1이 사용된 경우이다. 이 경우 식 (5)은 다음과 같은 식으로 바뀐다.

[eqn: RM ⊿Σ ~=~ δ~ bmatrix{ 1 & γ_21 ~# γ_21 & γ_21^2 }]                                                   (14)

<표 9>에서 원/달러(기준환율), 원/엔, 원/유로, 원/파운드, 원/달러(시가) 환율 등은 익일의 자료를 이용한다. 당일의 자료를 이용하는 경우에는 이들 환율 자료들이 아직 뉴스의 영향을 받지 않은 아침 자료들이기 때문에 원/달러환율이 상승할 때 이들 환율들은 오히려 하락한다. 또한 본 연구에서는 만기에 가장 가까운 선물환율(이하 ‘선물환율A’로 표시)과 더불어 만기에 가까워지는 경우 선물환율이 현물환율에 접근해가기 때문에 발생하는 문제점을 제거하기 위해 만기에 가장 가까우나 만기가 있는 달을 배제한 선물환율(이하 ‘선물환율B’로 표시)의 종가를 동시에 사용하였다. 원/달러환율(종가)이 1% 상승하는 경우 다른 환율들은 크기는 다르지만 모두 상승하는 것으로 나타났다. 선물환율의 경우 두 경우 모두 거의 1%에 가깝게 증가한다.

Ⅵ. 요약 및 결론

본 연구에서는 전쟁위험증대의 충격효과가 주가, 환율, 금리에 어떤 영향을 미치는가를 IV와 GMM 추정방법을 이용하여 살펴보았다. 추정결과 전쟁위험증대가 유가증권시장은 물론 코스닥시장의 주가를 하락시키는 반면 원/달러와 엔/달러환율을 상승시킴을 알 수 있다. 그러나 금리에 미치는 영향은 금리 종류에 따라 다르고 유의적이지 못한 것으로 나타났다.

시장별로 살펴보면 주식시장의 경우 IT 또는 벤처관련 주가가 다른 주가보다 더 크게 하락한다. 규모별로는 대형주보다는 중형주, 중형주보다는 소형주의 경우가 작게 하락한다. 산업별로는 음식료품, 의약품, 비금속광물, 전기가스업, 금융업, 은행, 보험 등의 주가가 작게 하락하는 반면 전기․전자, 의료정밀, 운수창고, 제조업 등의 주가는 크게 하락한다. 외환시장의 경우는 전쟁위험이 증대되는 경우 원/달러, 원/엔, 원/유로, 원/파운드, 원/달러(시가, 고가, 저가) 환율과 더불어 원/달러 선물환율 또한 상승한다.

기존의 경제학적 연구들은 주로 수량화된 경제지표들이나 주가, 환율 등 금융시장의 자료 등을 이용하여 경제정책의 효과라든가 시장의 움직임 등을 분석하고 있다. 그러나 이미 언급한 바와 같이 국경 없는 무한경쟁시대에서의 경제 상황은 경제적인 사건 이외에도 국내외적으로 발생하는 경제외적인 사건에 의해서도 크게 영향을 받는다. 특히 금융시장의 경우에는 시장개방의 여파로 국내외적인 경제 뉴스나 충격 이외에도 정치, 사회, 군사적인 뉴스에도 민감하게 반응하고 있다. 따라서 외환위기를 겪으면서 이를 극복하기 위해 금융시장을 대폭 개방한 우리나라와 같은 소규모 개방경제는 국내외적인 뉴스나 충격에 매우 취약한 상황이다.  특히 세계경제가 1990년대 들어와 경제위주로 재편되었음에도 불구하고 9.11 테러사건 이후 아프카니스탄전쟁, 이라크전쟁, 북핵사태 등을 겪으면서 전쟁위험이 소규모 개방경제뿐만 아니라 미국과 같은 대규모 경제에도 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 더군다나 우리나라의 경우에는 북핵문제가 우리의 문제임에도 불구하고 정치․군사적으로 우리가 전혀 주도권을 갖고 있지 못한 상황이다. 또한 경제적인 측면에서도 북핵문제가 악화되는 경우 외국자본의 유출을 통해 제 2의 외환위기 이상의 충격을 받을 수 있는 중대한 문제이다. 그러나 이 문제의 중대성 및 심각성에도 불구하고 이 문제를 수량화 또는 계량화하기가 어렵기 때문에 이에 대한 연구가 담론 이상의 수준을 크게 벗어나지 못하고 있는 실정이다.

따라서 본 연구는 이런 측면에서 가장 최근에 발전된 계량기법을 이용하여 북핵문제가 국민경제, 특히 가장 민감한 금융시장에 어떤 영향을 미치는가를 체계적으로 분석함으로써 향후 북핵문제를 포함한 중대한 사건(예: 유가상승)들이 발생할 때마다 이런 충격에 민감하게 움직이는 우리 경제의 실태를 정확하게 파악하고 이를 바탕으로 투자자나 정책당국자가 앞으로 이런 상황에 어떻게 대처해야 할 것인가에 대한 하나의 시금석을 제공하리라 본다. 또한 본 연구는 경제분야뿐만 아니라 사회․정치 등 모든 분야에서 기존의 사건연구(event study)들을 더욱 활성화시키고 정치화시키는 데 기여를 함으로써 학문 및 사회발전에 일조를 하리라 여겨진다.

참고문헌

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2. 이근영, “해외뉴스가 국내외환시장에 미치는 영향,” 『금융학회지』, 제4권 제2호, 1999.12, 27-54.

3. , “동아시아 전쟁위협관련 뉴스가 국내금융시장에 미치는 영향,” 『동북아경제연구』, 제16권 제1호, 2004. 107-138.

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5. Bohl, M. T., P. L. Siklos, and T. Werner, "Did the Bundesbank React to Stock Price Movements?" Working Paper, 2003.

6. Congressional Budget Office, Estimated Costs of a Potential Conflict with Iraq, 2002.

7. Davis, S. J., K. M. Murphy, and R. H. Topel, "War in Iraq versus Containment: Weighing the Costs," Working Paper, 2003.

8. Ellingsen, T. and U. Soderstrom, "Classifying Monetary Policy," Working Paper, 2001.

9. Evans, M. D. and R. K. Lyons, "How Is Macro News Transmitted to Exchange Rates?" NBER Working Paper no. 9433, 2003.

10. House Budget Committee, Assessing the Cost of Military Action against Iraq: Using Desert Shield/Desert Storm as Basis for Estimates, Democratic Staff, 2002.

11. Leigh, A., J. Wolfers, and E. Zitzewitz, "What Do Financial Markets Think of War in Iraq?" NBER Working Paper, no. 9587, 2003.

12. Loretan, M. and P.C.B. Phillips, "Testing the Covariance Stationarity of Heavy-Tailed Time Series: An Overview of the Theory with Applications to Several Financial Datasets", SSRI Working Paper No. 9208, University of Wisconsin-Madison, 1992.

13. Nordhaus, W., "The Economic Consequences of a War with Iraq," NBER Working Paper  no. 9361, 2002.

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15. Rigobon, R. and B. Sack, "Measuring the Reaction of Monetary Policy to the Stock Market," Quarterly Journal of Economics 118, 2003, 639-699.

16. , "The Impact of Monetary Policy on Asset Prices," Journal of Monetary Economics 51, 2004, 1553-1575.

17. , "The Effects of War Risk on U.S. Financial Markets," forthcoming, Journal of Banking and Finance, 2005.

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20. Newey, W. K. and K. D. West, "A Simple Positive Semi-Definite,  Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix", Econometrica 55, 1987, 703-708.

21. , "Automatic Lag Selection in Covariance Matrix Estimation", Review of Economic Studies 61, 1994, 631-654.

<표 1> 북한 핵관련 기사

일자	출처	기사 주요내용
’02.09.14	A신문	미․일 정상회담서 부시 북핵문제 대화 통한 해결 강조
’02.09.15	A신문	김정일, 일총리 방북이 양국관계 정상화의 계기가 될 것이라는 기대 표명
’02.09.17	A신문	북․일 양국 수교협상 10월 재개 합의
’02.09.18	A신문	북․일 정상회담서 북한, 핵 문제와 관련한 국제협약 준수 약속
’02.09.23	A신문, B신문	미, 불량배국가에 대한 선제공격의지 천명
’02.09.24	A신문	ASEM총회에서 '한반도 평화를 위한 정치선언 채택'
’02.10.04	B신문	미․북 대량살상무기 담판
’02.10.07	B신문	미, 핵미사일 개발 포기 5개항 북에 요구
’02.10.18	A신문, B신문	북, 농축 우라늄 이용한 핵무기 개발 시도 시인
’02.10.19	A신문, B신문	부시 북핵문제 외교적 채널 통한 해결 강조
’02.10.20	B신문	미, 제네바합의 파기 간주, 중유지원 재검토
’02.10.23	A신문	8차 남북장관급회담서 8개항 공동보도문 발표, 북핵문제 대화로 해결하는 것 합의
’02.10.26	A신문, B신문	북, 한․미의 선핵개발 포기요구 공식 거부
’02.10.28	B신문	파웰 미 국무장관 북핵 협상계획없다
’02.10.29	A신문	미, 북 핵폐기의사 밝히면 대화용의 있다는 의사 표명
’02.10.30	A신문, B신문	북, 핵개발포기 요구 거부
’02.11.02	A신문	주중 북한대사 선 핵포기 불가 입장 거듭 천명
’02.11.04	A신문, B신문	11월인도 예정이던 대북 중유지원 잠정 보류
’02.11.15	A신문, B신문	12월부터 대북 중유공급 중단
’02.11.16	A신문, B신문	중유공급 중단뿐 아니라 KEDO의 여타활동도 재검토
’02.11.18	A신문	부시, 성명 통해 북 침공의사 없음을 재확인
’02.11.21	A신문	미 공화당, 북한에 대한 제재 강화하는 법률초안 마련
’02.11.23	A신문	북, KEDO 조사요원 입국금지 조치
’02.11.29	B신문	IAEA이사회, 북 핵개발 포기하라고 요구
’02.12.03	A신문, B신문	중․러 정상회담서 북에 핵개발포기 촉구
’02.12.05	B신문	북, IAEA 핵 사찰 거부
’02.12.09	A신문	미․러 정상, 전화회담서 북핵포기 촉구
’02.12.12	A신문	미, 미사일 싣고 예멘으로 향하던 북선박 나포

일자	출처	기사 주요내용
’02.12.13	A신문, B신문	북, 중유공급중단에 따라 핵시설 재가동의지 천명
’02.12.14	A신문, B신문	북, IAEA에 감시 카메라 및 봉인 해체 요구
’02.12.16	A신문, B신문	IAEA, 북 감시 카메라 제거 및 봉인 해체시에는 UN안보리에 회부할 것이라고 경고
’02.12.23	A신문, B신문	북, 영변 핵 봉인 제거 시작
’02.12.24	A신문	폐연료봉 봉인 제거 이어 재처리시설 봉인도 제거
’02.12.25	A신문, B신문	북, 핵시설 봉인 제거 완료
’02.12.26	A신문, B신문	북, 핵연료봉 재장전, 핵시설 가동준비
’02.12.27	B신문	북, 핵연료봉 1000여개 이동
’02.12.28	A신문, B신문	북, IAEA 사찰단 추방 결정
’02.12.30	B신문	북, NPT 재탈퇴 시사
’03.01.03	B신문	부시, 북핵문제 외교로 해결 가능
’03.01.04	B신문	북, 미-IAEA와 핵논의
’03.01.06	B신문	IAEA, 북핵 유엔 회부 일단 유보
’03.01.08	A신문, B신문	부시, 북 핵폐기 때는 대화검토
’03.01.09	B신문	미, 북과 대화용의, 대가는 없어
’03.01.10	A신문, B신문	미 국무장관, 북체재 보장 시사
’03.01.11	A신문, B신문	북, NPT 탈퇴 성명
’03.01.13	A신문, B신문	북, 미사일 시험발사 재개 경고
’03.01.15	A신문, B신문	미, 북핵개발 포기땐 과감한 지원 검토
’03.01.30	B신문	부시, 북핵 협박에 굴복 안한다
’03.02.06	B신문	북, 원자로 재가동
’03.02.07	A신문	미 국방장관, 북한 핵시설 재가동에 대해 2개지역에서 전쟁수행 가능하다고 주장
’03.02.14	B신문	미, 북 미사일 시설 공격 가능성 주장
’03.02.18	B신문	미, 북핵 제재안 마련: 미기술수출, 송금 차단 추진
’03.02.26	A신문	미 국무장관, 북에 식량 10만톤 제공 계획 밝혀
’03.02.28	B신문	북, 영변 원자로 재가동
’03.03.01	A신문	미 합참의장 북선제공격 계획에 대한 가능성 언급

일자	출처	기사 주용내용
’03.03.04	B신문	북전투기 4대 한때 미정찰기에 접근
’03.03.06	A신문, B신문	미, 한반도 주변 전력증강, 폭격기 24대 괌 배치
’03.03.08	B신문	북, 미사일 실험 발사 예정
’03.03.11	A신문	북, 지대함 크루즈 미사일 시험 발사
’03.03.13	A신문	한․미 군사훈련에 10년만에 스텔스기 배치
’03.03.14	A신문, B신문	노-부시 대통령 전화통화서 북핵 평화적 해결 재확인
’03.04.01	A신문	스텔스기 한반도 당분간 잔류
’03.04.14	A신문, B신문	북, 다자회담 수용 시사
’03.04.15	A신문, B신문	부시, 다자회담 성사 가능성 공식적으로 언급
’03.04.16	A신문, B신문	미, 다자회담 성사위해 북과 접촉
’03.04.17	A신문, B신문	북-중-미 23일 북경서 다자회담 개최 결정
’03.04.19	A신문, B신문	북, 핵재처리 마지막 단계에 이르렀다고 발표
’03.04.22	A신문	북, 핵재처리에도 불구하고 다자회담 예정대로 진행
’03.04.24	A신문	3자회담 첫날, 북․미 입장 엇갈려
’03.04.25	A신문	3자회담 하루일찍 끝나, 양측 의견차 좁히지 못해
’03.04.26	A신문, B신문	북, 핵무기 보유 첫 시인
’03.04.28	B신문	북, 미에 핵문제 단계적 해법 제시
’03.04.30	B신문	미, 북제안 수용 어려워

<표 2> 변화율(%)의 평균

변수		A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
		뉴스 발생일(1)	뉴스 미발생일(2)	차이(1-2)	뉴스 발생일(1)	뉴스 미발생일(2)	차이(1-2)
주가	종합주가지수	-0.094	-0.086	-0.008	0.341	-0.128	0.469
	코스닥종합지수	-0.273	-0.091	-0.182	0.116	-0.157	0.273
환율	원/달러환율	-0.021	0.013	-0.034	-0.048	0.010	-0.058
		-0.059	0.027	-0.086	-0.012	0.009	-0.021
	엔/달러환율
금리 × 100	콜금리(익일물)	-0.196	0.049	-0.246	0.850	-0.087	0.937
		0.393	-0.262	0.655	-0.500	-0.073	-0.427
	CD(91일)
	CP(91일)	0.643	-0.027	0.670	-0.500	-0.187	-0.687
	통안증권(364일)	-0.839	-0.044	-0.796	-1.100	-0.151	-0.949
	국고채(3년)	-0.696	-0.328	-0.369	-0.950	-0.365	-0.585
		-0.661	-0.262	-0.398	-1.300	-0.269	-1.031
	회사채(3년,AA)

주: 1) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

2) 각 금리 변화율(%)의 평균은 100을 곱해 표시.

<표 3> 변화율(%)의 분산

변수		A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
		뉴스 발생일(1)	뉴스 미발생일(2)	차이(1-2)	뉴스 발생일(1)	뉴스 미발생일(2)	차이(1-2)
주가	종합주가지수	5.415	2.385	3.030**	5.133	2.891	2.242
	코스닥종합지수	5.241	3.109	2.132+	6.456	3.355	3.100
환율	원/달러환율	0.257	0.181	0.076	0.223	0.197	0.027
		0.393	0.186	0.207**	0.457	0.216	0.240*
	엔/달러환율
금리 × 100	콜금리(익일물)	0.158	0.350	-0.193	0.077	0.325	-0.248
		0.217	0.040	0.177	0.012	0.088	-0.076
	CD(91일)
	CP(91일)	0.405	0.024	0.382+	0.013	0.121	-0.108
	통안증권(364일)	0.080	0.240	-0.160	0.102	0.212	-0.110
	국고채(3년)	0.237	0.255	-0.018	0.228	0.253	-0.025
		0.199	0.311	-0.112	0.175	0.295	-0.120
	회사채(3년,AA)

주: 1) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

2) 각 금리 변화율(%)의 분산은 100을 곱해 표시.

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

<표 4> [eqn: RM γ_21]에 대한 IV 추정치

변수	A신문 ∪ B신문		A신문 ∩ B신문
	IV(Z1)	IV(Z2)	IV(Z1)	IV(Z2)
종합주가 지수	-1.019	-1.242	-0.996	-1.133
	(0.107)**	(0.101)**	(0.156)**	(0.138)**
원/달러 환율	0.094	0.401	0.110	0.311
	(0.045)*	(0.112)**	(0.065)+	(0.111)**
엔/달러 환율	0.046	1.550	0.169	0.267
	(0.055)	(0.329)**	(0.019)+	(0.168)
콜금리 (익일물)	-0.001	-0.291	0.005	0.014
	(0.004)	(0.093)**	(0.004)	(0.010)
CD (91일)	0.007	0.055	-0.009	0.181
	(0.004)+	(0.012)**	(0.009)	(0.030)
CP (91일)	0.009	0.110	-0.011	0.256
	(0.005)+	(0.015)**	(0.013)	(0.041)**
통안증권 (91일)	0.009	-0.167	0.000	1.003
	(0.006)	(0.020)**	(0.004)	(0.216)**
국고채 (3년)	0.004	-0.213	-0.001	-0.666
	(0.006)	(0.052)**	(0.007)	(0.233)**
회사채 (3년, AA-)	0.005	-0.281	-0.001	-0.208
	(0.007)	(0.046)**	(0.006)	(0.071)**

주: 1) 코스닥종합지수가 1% 하락하도록 정규화.

2) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

3) IV(Z1)과 IV(Z2)는 대용변수로 각각 Z1과 Z2가 사용되었음을 표시.

4) ( ) 안의 값은 표준오차를 표시.

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

<표 5> 전쟁위험증대의 충격효과에 대한 GMM 추정치

변수	A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
	δ	[eqn: RM γ_21]	χ2(1)	δ	[eqn: RM γ_21]	χ2(1)
종합주가 지수	3.104	-1.121	1.403	3.204	-1.165	0.609
	(0.993)**	(0.137)**	[0.236]	(1.201)**	(0.178)**	[0.435]
원/달러 환율	3.112	0.153	2.102	3.143	0.204	0.464
	(1.003)**	(0.067)*	[0.147]	(1.013)**	(0.062)**	[0.496]
엔/달러 환율	2.944	0.062	4.105	3.761	0.180	0.069
	(0.996)**	(0.077)	[0.043]	(1.417)**	(0.138)	[0.793]
콜금리 (익일물)	3.574	0.001	1.103	3.778	0.008	0.626
	(1.005)**	(0.002)	[0.293]	(1.475)**	(0.003)**	[0.429]
CD (91일)	3.318	0.006	0.310	3.965	0.000	1.059
	(1.014)**	(0.006)	[0.578]	(1.477)**	(0.002)	[0.304]
CP (91일)	3.333	0.006	0.675	3.954	0.001	0.993
	(1.019)**	(0.005)	[0.411]	(1.478)**	(0.001)	[0.319]
통안증권 (91일)	3.605	-0.001	0.788	3.951	-0.003	1.742
	(0.990)**	(0.002)	(0.375)	(1.479)**	(0.004)	[0.187]
국고채 (3년)	3.542	-0.003	0.364	3.986	-0.002	0.993
	(0.988)**	(0.005)	[0.546]	(1.476)**	(0.006)	[0.319]
회사채 (3년, AA-)	3.585	-0.005	0.608	4.059	-0.003	1.561
	(0.988)**	(0.004)	[0.435]	(1.472)**	(0.005)	[0.212]

주: 1) 코스닥종합지수가 1% 하락하도록 정규화.

2) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

3) χ2(1)은 제약조건과 추정계수가 각각 3과 2이기 때문에 자유도가 1임을 의미.

4) ( )와 [ ]안의 값은 각각 표준오차와 확률값(p-value)을 표시.

5) *와 **은 각각 5%와 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 6> [eqn: RM γ_21]에 대한 추정치(유가증권시장)

변수	A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM
KOSPI200	-1.037	-1.038	-1.043	-1.047	-1.047	-1.046
	(0.007)**	(0.007)**	(0.007)**	(0.012)**	(0.012)**	(0.011)**
KODI	-1.016	-1.057	-1.023	-0.987	-0.966	-0.985
	(0.030)**	(0.030)**	(0.027)**	(0.056)**	(0.056)**	(0.044)**
KOGI	-0.950	-1.055	-0.899	-0.987	-1.226	-0.867
	(0.047)**	(0.048)**	(0.034)**	(0.094)**	(0.099)**	(0.059)**
KOSPI100	-1.042	-1.044	-1.051	-1.056	-1.056	-1.055
	(0.008)**	(0.008)**	(0.009)**	(0.015)**	(0.015)**	(0.013)**
KOSPI50	-1.050	-1.052	-1.055	-1.070	-1.069	-1.066
	(0.011)**	(0.011)**	(0.013)**	(0.020)**	(0.019)**	(0.016)**
KOSPIIT	-1.156	-1.192	-1.179	-1.303	-1.260	-1.277
	(0.055)**	(0.056)**	(0.072)**	(0.079)**	(0.074)**	(0.075)**
대형주	-1.033	-1.038	-1.046	-1.055	-1.053	-1.054
	(0.014)**	(0.014)**	(0.015)**	(0.020)**	(0.019)**	(0.016)**
중형주	-0.770	-0.828	-0.743	-0.704	-0.754	-0.676
	(0.051)**	(0.056)**	(0.054)**	(0.088)**	(0.117)**	(0.075)**
소형주	-0.650	-0.826	-0.544	-0.562	-0.700	-0.504
	(0.067)**	(0.081)**	(0.069)**	(0.110)**	(0.165)**	(0.078)**

주: 1) 종합주가지수가 1% 하락하도록 정규화.

2) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

3) IV(Z1)과 IV(Z2)는 대용변수로 각각 Z1과 Z2가 사용되었음을 표시.

4) ( ) 안의 값은 표준오차를 나타내고 **은 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 7> [eqn: RM γ_21]에 대한 추정치(유가증권시장-산업별)

변수	A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
	IV(Z1)	IV(Z1)	GMM	IV(Z1)	IV(Z1)	GMM
음식료품	-0.597	-0.707	-0.545	-0.576	-0.687	-0.476
	(0.068)**	(0.082)**	(0.079)**	(0.114)**	(0.152)**	(0.131)**
섬유,의복	-0.598	-1.003	-0.526	-0.434	-0.450	-0.432
	(0.121)**	(0.207)**	(0.135)**	(0.208)*	(0.571)	(0.131)**
종이,목재	-0.993	-1.276	-0.824	-0.856	-1.215	-0.472
	(0.093)**	(0.106)**	(0.102)**	(0.133)**	(0.173)**	(0.114)**
화학	-0.955	-1.074	-0.926	-0.787	-0.820	-0.774
	(0.065)**	(0.070)**	(0.065)**	(0.091)**	(0.110)**	(0.082)**
의약품	-0.575	-0.664	-0.564	-0.394	-0.273	-0.424
	(0.095)**	(0.138)**	(0.109)**	(0.102)**	(0.185)	(0.085)**
비금속광물	-0.713	-0.807	-0.746	-0.743	-0.818	-0.798
	(0.061)**	(0.067)**	(0.064)**	(0.080)**	(0.087)**	(0.059)**
철강 및 금속	-0.871	-1.443	-0.472	-0.938	-1.230	-1.022
	(0.116)**	(0.154)**	(0.132)**	(0.172)**	(0.208)**	(0.215)**
기계	-0.909	-0.920	-0.905	-0.823	-1.041	-0.788
	(0.085)**	(0.102)**	(0.069)**	(0.116)**	(0.155)**	(0.076)**
전기,전자	-1.323	-1.396	-1.375	-1.503	-1.513	-1.512
	(0.081)**	(0.082)**	(0.109)**	(0.108)**	(0.105)**	(0.120)**
의료정밀	-1.316	-1.896	-1.092	-1.372	-1.591	-1.111
	(0.142)**	(0.175)**	(0.162)**	(0.150)**	(0.181)**	(0.154)**
운수장비	-1.103	-1.256	-1.166	-0.884	-1.018	-0.912
	(0.090)**	(0.106)**	(0.094)**	(0.127)**	(0.171)**	(0.137)**
유통업	-0.965	-1.083	-0.924	-0.885	-1.028	-0.823
	(0.099)**	(0.121)**	(0.114)**	(0.162)**	(0.240)**	(0.165)**
전기가스업	-0.476	-0.661	-0.467	-0.394	-0.323	-0.399
	(0.097)**	(0.163)**	(0.103)**	(0.109)**	(0.171)+	(0.098)**
건설업	-1.043	-1.503	-1.415	-0.962	-1.364	-1.259
	(0.116)**	(0.134)**	(0.166)**	(0.158)**	(0.199)**	(0.156)**
운수창고	-1.430	-2.195	-1.406	-1.443	-2.025	-1.282
	(0.199)**	(0.249)**	(0.213)**	(0.326)**	(0.446)**	(0.204)**
통신업	-0.824	-1.501	-0.568	-0.893	-1.081	-0.836
	(0.112)**	(0.152)**	(0.093)**	(0.188)**	(0.239)**	(0.169)**
금융업	-0.946	-0.896	-0.950	-0.833	-0.433	-0.855
	(0.096)**	(0.125)**	(0.106)**	(0.142)**	(0.203)*	(0.098)**
은행	-0.904	-0.849	-0.906	-0.792	-0.499	-0.811
	(0.124)**	(0.177)**	(0.127)**	(0.160)**	(0.236)**	(0.108)**
증권	-1.037	-1.366	-0.997	-0.927	-0.123	-1.048
	(0.126)**	(0.172)**	(0.131)**	(0.247)**	(0.431)	(0.146)**
보험	-0.703	-0.969	-0.635	-0.810	-0.689	-0.802
	(0.126)**	(0.219)**	(0.131)**	(0.209)**	(0.367)+	(0.183)**
서비스업	-0.998	-1.211	-1.002	-0.912	-1.338	-0.704
	(0.130)**	(0.163)**	(0.131)**	(0.199)**	(0.302)**	(0.196)**
제조업	-1.118	-1.124	-1.126	-1.159	-1.163	-1.169
	(0.035)**	(0.035)**	(0.043)**	(0.043)**	(0.043)**	(0.055)**

주: <표 6>과 동일.

<표 8> [eqn: RM γ_21]에 대한 추정치(코스닥시장)

변수	A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM
벤처지수	-1.166	-1.196	-1.148	-1.278	-1.306	-1.355
	(0.063)**	(0.066)**	(0.059)**	(0.077)**	(0.078)**	(0.050)**
KOSDAQ Star 지수	-0.986	-1.025	-0.906	-0.979	-0.993	-0.955
	(0.054)**	(0.062)**	(0.070)**	(0.072)**	(0.080)**	(0.042)**
KOSDAQ 50 지수	-0.996	-1.003	-0.988	-0.970	-0.996	-1.137
	(0.041)**	(0.044)**	(0.052)**	(0.048)**	(0.049)**	(0.053)**
IT종합지수	-1.065	-1.100	-1.025	-1.149	-1.157	-1.159
	(0.038)**	(0.040)**	(0.053)**	(0.062)**	(0.059)**	(0.052)**
IT벤처지수	-1.245	-1.298	-1.224	-1.379	-1.402	-1.409
	(0.072)**	(0.079)**	(0.064)**	(0.089)**	(0.090)**	(0.062)**
IT50 지수	-1.035	-1.122	-1.320	-1.105	-1.134	-1.131
	(0.053)**	(0.058)**	(0.086)**	(0.082)**	(0.085)**	(0.076)**

주: 1) 코스닥종합지수가 1% 하락하도록 정규화.

2) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

3) IV(Z1)과 IV(Z2)는 대용변수로 각각 Z1과 Z2가 사용되었음을 표시.

4) ( ) 안의 값은 표준오차를 나타내고 **은 1% 수준에서 유의적임을 표시.

<표 9> [eqn: RM γ_21]에 대한 추정치(외환시장)

변수	A신문 ∪ B신문			A신문 ∩ B신문
	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM	IV(Z1)	IV(Z2)	GMM
원/달러 (기준환율)	0.739	0.854	0.707	0.629	0.495	0.631
	(0.192)**	(0.253)**	(0.205)**	(0.223)**	(0.398)	(0.288)*
원/엔	0.572	0.479	0.572	0.466	1.221	0.474
	(0.360)	(0.872)	(0.346)	(0.523)	(1.846)	(0.527)
원/유로	1.171	0.843	1.138	0.359	0.556	0.341
	(0.371)**	(0.477)+	(0.392)**	(0.525)	(2.472)	(0.431)
원/파운드	1.315	1.979	2.002	1.018	2.471	2.351
	(0.317)**	(0.324)**	(0.578)**	(0.456)*	(0.727)**	(0.850)**
원/달러 (시가)	0.489	1.572	0.084	0.465	1.386	0.160
	(0.242)*	(0.512)**	(0.282)	(0.382)	(1.000)	(0.354)
원/달러 (고가)	0.625	0.754	0.603	0.829	1.213	1.042
	(0.225)**	(0.389)+	(0.275)*	(0.272)**	(0.388)**	(0.223)**
원/달러 (저가)	0.495	0.516	0.490	0.502	0.206	0.577
	(0.154)**	(0.285)+	(0.168)**	(0.193)**	(0.377)	(0.172)**
원/달러 선물(A)	1.191	1.051	1.068	0.966	1.030	1.022
	(0.092)**	(0.076)**	(0.038)**	(0.075)**	(0.078)**	(0.045)**
원/달러 선물(B)	1.158	1.047	1.046	0.945	0.961	0.955
	(0.069)**	(0.059)**	(0.046)**	(0.065)**	(0.071)**	(0.062)**

주: 1) 원/달러환율(종가)이 1% 상승하도록 정규화.

2) ∪와 ∩는 각각 합집합과 교집합을 표시.

3) 원/달러(기준, 시가), 원/엔, 원/유로, 원/파운드 환율은 익일 자료를 이용.

4) 선물환율A는 만기에 가장 가까운 선물환율을 표시.

5) 선물환율B는 만기에 가장 가까우나 만기가 있는 달을 배제한 선물환율 표시.

6) IV(Z1)과 IV(Z2)는 대용변수로 각각 Z1과 Z2가 사용되었음을 표시.

7) ( ) 안의 값은 표준오차를 표시.

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