원/달러 시장의 국면전환에 따른 국민연금기금 외환리스크 관리에 관한 연구

노상윤

doi:10.22558/jieb.2023.12.36.6.1091

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노상윤 (전북대학교)

저널정보: 한국산업경제학회 산업경제연구 산업경제연구 제36권 제6호(통권 제170호)

발행연도: 2023.12

수록면: 1,091 - 1,112 (22page)

DOI: 10.22558/jieb.2023.12.36.6.1091

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최근 세계 경제는 크고 작은 위기 상황의 발생 빈도가 증가하고 그 주기는 단축되고 있다. 이에 외환시장의 리스크는 확대하고, 해외투자의 손익을 결정하는 주요 원인으로 작용하고 있다. 따라서 외화자산과 외화부채의 환차익과 환차손을 발생시키는 외환리스크 관리를 위해서는 외환시장의 추세 변화와 국면전환에 따른 환율 시계열 분포를 정확히 파악하고, 이에 기초한 체계적인 리스크 모니터링과 분석을 통해 발생할 수 있는 환차손익 규모를 정확히 객관적으로 파악하고, 현명한 대응 전략을 수립하는 기반을 조성해야만 한다. 본 연구는 원/달러 환율의 장기 시계열을 수집하고, Litterman and Scheinkman (1991)과 Bai and Perron (1998)의 모형을 기초로 한 LSBP-R 모형을 설정한 후 시장 국면전환을 모니터하여 통계적으로 유의하게 국면을 분할하였다. 그리고 각 시장 국면에서 시장참여자들이 직면하였을 환리스크에 의한 환차손익을 VaR(value at risk)로 추정하고, 이를 기초로 체계적인 리스크관리 전략을 제시하고자 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 원/달러 환율 시계열은 2001년 9월 29일, 2005년 6월 25일, 2009년 7월 19일, 2014년 7월 19일, 2019년 4월 13일 등 5개 국면전환 시점이 도출되었고, 원/달러 외환시장은 6개 시장 국면으로 분할되었다. 둘째, 국면별 모멘트를 비교 분석한 결과, 환차익을 추구하기 좋았던 국면은 3, 5, 6국면, 적지 않은 환차손을 입을 가능성이 높았던 국면은 1, 2, 4국면으로 정리되었다. 극단적인 환차익 발생이 가능했던 국면은 1, 3국면, 환차손 발생이 가능했던 국면은 2, 5국면이었다. 셋째, 전반적으로 정규분포를 가정한 모수법에 의한 값이 기대 환차익을 과소평가하고, 이러한 환리스크 가치추정의 편의는 신뢰수준이 높을수록 더 확대되었다. 반면에 99% 신뢰수준 하에서 1, 3국면은 모수법에 의해 기대손실이 오히려 과대 평가되고, 특히 3국면의 경우 모든 신뢰구간에서 모수법에 의해 이러한 결과가 발생하였다. 이상의 결과는 VaR 계산에 있어 시계열이 정규분포를 하지 않음에도 모수법으로 정규분포를 가정하는 것에 대한 위험성을 경고하고, 3국면(2.07), 1국면(1.60)처럼 FX 시계열의 왜도(S)가 정규분포(0)와 괴리가 크면 특히 주의해야 한다.

Recently, in the world economy, the frequency of large and small crisis situations is increasing and the cycle is shortening. Accordingly, the risk of the foreign exchange market is expanding and is acting as a major factor in determining the profits and losses of overseas investments. Therefore, in order to manage foreign exchange risks that generate exchange gains and losses on foreign currency assets and foreign currency liabilities, the exchange rate time series distribution according to trends and transitions in the foreign exchange market must be accurately identified, and the exchange rate gains and losses that may arise through systematic risk monitoring and analysis based on this. We must accurately and objectively understand the scale and establish a foundation for establishing a wise response strategy. This study collected long-term time series of the won/dollar exchange rate, analyzed it through an objective quantitative model, monitored market transitions, and divided the regimes in a statistically significant manner. In addition, we estimated the foreign exchange gains and losses due to foreign exchange risks faced by market participants in each market phase as VaR, and based on this, we attempted to present a systematic risk management strategy. The main research results are as follows. First, the won/dollar exchange rate time series was derived from five breakpoints: September 29, 2001, June 25, 2005, July 19, 2009, July 19, 2014, and April 13, 2019. and the won/dollar foreign exchange market was divided into six market regimes. Second, as a result of comparing and analyzing the moments by regime, the regimes in which it was good to pursue foreign exchange gains were organized into regimes 3, 5, and 6, and the regimes in which there was a high possibility of incurring significant foreign exchange losses were organized into regimes 1, 2, and 4. The regimes in which extreme foreign exchange gains were possible were regimes 1 and 3, and the regimes in which foreign exchange losses were possible were regimes 2 and 5. Third, overall, the values obtained by the parametric method assuming a normal distribution underestimate the expected foreign exchange gains, and this bias in estimating the value of foreign exchange risk was further expanded as the level of confidence increased. On the other hand, under the 99% confidence level, the expected loss was overestimated in regimes 1 and 3 by the parametric method, and especially in regime 3, this result occurred in all confidence intervals due to the parametric method. The above results warn of the danger of assuming normal distribution using the parametric method when calculating VaR, even though the time series is not normally distributed. At the same time, special care must be taken if the skewness(S) of the FX time series has a large gap with the normal distribution(0), such as in regime 3(2.07) and regime 1(1.60).

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