• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.191-209
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• 2022

2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제 지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량 다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측 성능을 비교 검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.

• 재무관리논총
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• 제2권2호
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• pp.367-382
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• 1995

본 연구에서는 시장평균환율제가 시행된 시점인 1990년 3월 2일부터 1991년 12윌 31일까지의 국내 원/달러 외환시장을 대상으로 선도환가격의 미래 예측기능, 즉 미래의 현물환율에 대한_불편추정치로서의 선도환율의 역할을 실증적으로 검증하였다. 국내 시중은행에서 거래한 달러 대비 원화의 현물환율과 1개월 만기의 선도환율 자료를 사용한 실증분석결과에 의하면, 현물환율은 선도환이 예측한 방향과는 반대의 방향으로 움직이거나 예측한 수준에 크게 벗어나고 있다. 그러나, 외환시장에 큰 영향을 준 것으로 보여지는 동 서독 통합과 중동전쟁을 기준으로 분석대상기간을 두개의 하부기간으로 나누어 다시 추정한 결과에 의하면, 선도환가격이 미래 현물환율에 대한 불편추정치라는 가설을 기각하지 못하고 있다. 이러한 결과는 환율변화에 대한 확율분포가 시간경과에 따라 크게 변하고 있으며, 실증분석에서는 이러한 분포의 시간종속성을 반드시 고려하여야 한다는 것을 시사하고 있다. 또한, 다른 외국통화에 대한 실증분석에서는 나타나지 않는 결과로서, 이는 우리나라 외환시장의 특성을 반영하고 있는 것으로 해석된다. 시장평균환율제가 변동폭을 제한하고 있으며 분석대상 기간 동안은 환율변동이 비교적 안정적이기 때문에, 선도환가격의 결정도 비교적 안정적으로 이루어 질 수 있었다. 이와 같은 요인들에 의하여, 현물환율의 변동이 매우 심한 다른 외국통화에 비하여, 원화 환율의 경우에는 선도환가격은 만기시의 현물환율에 근접하는 경향을 보이게 된 것으로 보여진다.

• 국제지역연구
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• 제21권2호
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• pp.3-20
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• 2017

본 연구는 원/달러 환율, 엔/달러 환율, 위안/달러 환율 사이의 관계를 분석하였다. 전통적인 공적분 방법은 환율 변수 사이에 공적분 관계를 명확하게 판별하기 어려운 것으로 알려졌다. 이를 고려하여 분수공적분 방법과 진동수영역의 인과성 분석이 이용되었다. 분석 결과 환율변수 사이에 분수공적분 관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 환율 사이에 장기적으로 동조화가 이루어지지만, 충격으로 발생한 이탈은 상당 기간 지속하는 장기기억을 가지는 것을 의미한다. 시간영역의 인과성 분석과 진동수영역의 인과성 분석결과는 다소 차이가 있지만, 원/달러 환율을 예측하는 데 엔/달러 환율이 유용한 것으로 나타났다. 분수공적분 접근방법과 진동수영역의 인과성 분석을 적절하게 활용한다면 기존 방법으로부터 설명되지 못하는 유용한 정보를 획득할 수 있을 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.71-79
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• 2017

본 논문에서는 이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크를 구현했다. 환율 예측에는 많은 양의 데이터가 필요하다. 그에 따라 이러한 데이터를 활용할 수 있는 뉴럴 네트워크를 사용했다. 뉴럴 네트워크는 크게 학습과 검증의 두 과정을 거친다. 학습은 CPU를 활용했다. 검증에는 Verilog HDL로 작성된 RTL을 FPGA에서 동작 시켰다. 해당 뉴럴 네트워크의 구조는 입력 뉴런 네 개, 히든 뉴런 네 개, 출력 뉴런 한 개를 가진다. 입력 뉴런에는 미국 1달러, 일본 100엔, EU 1유로, 영국 1파운드의 원화 가치를 사용했다. 입력 뉴런들을 통해 캐나다 1달러의 원화가치를 예측 했다. 환율을 예측 하는 순서는 입력, 정규화, 고정 소수점 변환, 뉴럴 네트워크 순방향, 부동 소수점 변환, 역정규화, 출력 과정을 거친다. 2016년 11월의 환율을 예측한 결과 0.9원에서 9.13원 사이의 오차 금액이 발생했다. 환율 이외의 다른 데이터를 추가해 뉴런의 개수를 늘린다면 더 정확한 환율 예측이 가능할 것으로 예상된다.

• 재무관리논총
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• 제12권1호
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• pp.183-213
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• 2006

본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1043-1051
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• 2009

본 연구는 극적인 타결을 이루어낸 한 미 FTA의 효력 발생이 이후 두 국가간 통화로 이루어지는 원/달러 환율의 행태에는 어떠한 영향을 줄 것인가에 대한 시사점을 얻기 위해 대미 FTA 국가들을 대상으로 FTA 체결 전 후의 환율행태가 어떻게 달라졌는지를 살펴보고 공통점 및 차이점을 발견하여 향후 원/달러환율의 행태를 전망하고자 하는 데에 목적을 두고 있다. 실증분석의 결과, 칠레를 제외하는 변동성 환위험프리미엄이 모두 효력 발생이후 다소 줄어든 반면, 칠레는 변동성과 환위험프리미엄 모두 다소 증가한 것으로 나타나 해당환율의 변동성 및 환위험프리미엄의 변화는 같은 방향으로 이루어지나 대상국가에 따라 차이가 있음을 보여주고 있다. 이러한 연구결과는 환율변화의 불확실성에 대비해야 하는 IT무역업체들에게 한 미 FTA 효력 발생 이후 원/달러환율의 변동성과 위험프리미엄 행태에 어떠한 변화가 예측되는지에 대한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.1-14
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• 2013

미국 달러에 대한 한국원화의 17년간 일별 원/달러 환율 시계열 데이터에 대하여 정상 시계열 ARIMA 모형과 변동성을 포함한 시계열 모형인 ARIMA+IGARCH 모형을 적합하여 비교하고 예측을 실시하였다. 또한 환율 데이터에 구조변화가 있어 보이므로 선형구조를 포함한 구조 변화 모형과 자기상관 구조를 포함한 구조 변화 모형을 이용하여 변화점을 추정하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.229-235
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• 2012

경제적인 국제화가 심화되어 세계경제가 통합화되는 환경에서 기업 및 개인, 금융기관 등의 외환거래 참가가들에게 외환거래로 인한 환위험의 회피방안이 무엇보다 절실하다. 이 방안을 마련하기 위하여 본 연구에서는 환율, 주가와 같은 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마아코프모델을 통해 단기 환율의 예측모형을 추정하고 이를 통해 향후 예측에 적용한다. 실제의 원/달러 환율데이터를 적용하여 최적의 모형이 추정된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 은닉마아코프모형의 추정을 위하여 베이지안정보기준을 통해 모형의 상태수를 정확하게 추정하는지를 확인하였으며 추정되는 모형으로 예측한 결과 실제 운동양태와 예측에 있어 두 곡선의 운동양태가 유사함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.257-267
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• 2020

본 논문은 단변량 지수평활법의 확장된 형태인 다변량 지수평활법을 소개하고 다변량 시계열 분석에 활용한다. 다변량 지수평활법은 한 개의 오차를 기반으로 하는 상태공간모형을 이용하여 추정의 편리성을 제고하며, 다변량 시계열간의 잠재적인 상호연관성을 활용하여 적합도 및 예측력을 향상시킨다. 다변량 지수평활법의 성능을 평가하기 위하여 월별 원/달러 및 원/파운드 환율자료를 분석하고 예측한다. 대안 모형의 예측 결과와 비교하여 다변량 지수평활법의 우수성을 확인한다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1033-1043
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• 2011

본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.