전통적인 화폐수요함수 모형은 통화지표가 무엇이든 M=M(P, Y, i) 모형에서 출발한다. 여기서 M은 화폐수요이며 P는 물가수준이다. 거래적 수요를 의미하는 규모의 변수(Y)로 흔히 산업생산이나 GDP가 사용되며 기회비용의 개념으로 금리(i)가 사용된다. 기존의 일부연구 ...
전통적인 화폐수요함수 모형은 통화지표가 무엇이든 M=M(P, Y, i) 모형에서 출발한다. 여기서 M은 화폐수요이며 P는 물가수준이다. 거래적 수요를 의미하는 규모의 변수(Y)로 흔히 산업생산이나 GDP가 사용되며 기회비용의 개념으로 금리(i)가 사용된다. 기존의 일부연구들은 이에 추가하여 환율, 불확실성 등의 변수들을 사용하기도 하였다. 하지만 기존의 연구들은 비교적 좁은 범위의 기회비용변수들을 도입해 왔으며 유동성수요함수의 변화(요소의 변화, 함수식의 변화 등)에는 주목을 기울이지 못하였다.
따라서 본 연구는 이 모형을 더욱 발전시켜 보다 현실화 시키며 특히 총유동성 수요함수에 유용한 모형을 개발하고자 노력한다. 먼저 기존의 연구에서 사용된 변수들이라도 보다 현실화시키는 모형으로 발전시키고자 한다. 예를 들어, 주가를 포함할 때도 소득효과와 대체효과의 크기는 통화지표의 광범위성이나 금융시장 자유화 정도에 따라 다르게 나타날 수 있으며 장기와 단기 등 시점에 대해서도 다르게 영향을 미칠 수 있다는 사실에 주목한다. 한편 추가적 변수들로 자산가격 변동성, 금융거래(주식, 채권 등)의 회전율, 자산가격, 국제자본이동, 외국인투자, 파생금융규모, 기대인플레, 해외금리 등이 고려될 수 있다.
보다 현실적인 유동성 및 화폐 수요함수를 추정하고 그 함수 및 관계구조의 변화를 파악하기 위하여 본 연구는 첫 번째 단계로 유동성 수요에 영향을 미치는 후보요소를 찾아내야 한다. 국내외 문헌으로부터 추출된 요소에 추가하여 시장적, 현실적 요소를 찾아내기 위하여 추가적인 노력을 하고자 한다. 주식, 채권 등 자본시장 전문가들과의 인터뷰, 은행관계자와의 인터뷰, 마켓리포트, 비학술자료 등에서 시장의 아이디어를 축출하는 과정을 거치고 이론적 근거 하에 유동성에 영향을 미칠 수 있는 예비요소들을 정리한다. 예비적 요소의 파악이 완성되면 이들 변수들을 이용하여 계량경제분석을 실시하게 되는데 계량분석 방법의 적용 및 절차는 아래와 같다.
모형추정 1단계로 General to specific의 원리에 의하여 유의하지 않은 변수들을 소거하면서 최적모형을 추정한다. 이때 유동성 수요함수의 구조적 변화를 고려하기 위하여 먼저 구조변화를 고려하는 Zivot and Andrews (1992)의 단위근 검정방법과 Harvey, Leybourne and Newbold (2001)의 단위근 검증방법을 실시한다. 단일 변수들의 구조변화가 존재하는지, 어느 시점에 구조변화가 발생하는지 등을 파악하고 그 결과를 근거로 자료의 성격을 규명한다. 다음 단계로 자료의 성격이 규명되면 이를 근거로 구조적 변화를 고려하는 공적분 분석을 실시한다. 구조변화를 고려한 공적분은 단일변수의 구조변화가 아니라 변수간의 관계에서 구조변화가 발생하였는지 분석하는 것이다. 금융시장의 시스템변화는 변수들 간의 관계를 변화시킬 수도 있기 때문이다. 즉, Gregory and Hansen (1996a, b)방법을 사용하여 변수들 간의 관계에서 구조변화가 발생하였는지, 어느 시점에 발생하였는지 등을 분석한다.
모형추정 2단계에서는 1단계에서 인위적으로 기간을 구분하지 않고 내생적으로 구조변환점을 찾아낸 기간구분을 이용하여 보다 정밀한 기간별 모형분석을 실시한다. 기간이 분리되었을 때는 특히 소표본문제(small sample)에 직면할 수 있으므로 Pesaran, Shin, and Smith(2001)에 의하여 제안된 한계검정법(bounds test)을 이용하고자 한다.
모형추정 3단계에서는 장기관계를 더욱 분명히 하기위하여 DOLS (Dynamic Ordinary Least Square)와 FMOLS (Fully Modified Ordinary Least Square)를 적용하여 유동성 수요함수의 장기관계식을 도출한다.
마지막 4단계에서는 국가별 패널자료를 풀링하여 보편적 유동성 수요함수를 추정한다. 3단계까지는 각 국가별로 상이한 모형이 각각 추정되었으나 마지막 4단계에서는 보편적 공통요소를 찾기 위하여 패널단위근 검정과 패널공적분 분석을 실시한다. 패널단위근 검정을 위하여 Levin, Lin and Chu (2002), Im, Pesaran and Shin (2003), Maddala and Wu (1999), Choi (2001), Hadri (2000) 등의 방법을 적용한다. 만약 패널 단위근검정에서 각각의 변수가 I(1)의 진행을 따른다면 Pedroni (1999, 2004)와 Maddala and Wu (1999)에 의하여 제안된 패널공적분검정 기법들을 적용하여 장기균형관계를 분석하고자 한다. 만약 변수들 간에 공적분관계가 존재한다면 변수들 간의 장기균형관계를 조사하기 위하여 패널공적분 벡터를 추정하여야 할 것이다. 본 연구는 Pedroni (2001)가 제안한 두 가지(between-dimension panel DOLS, between-dimension panel FMOLS)의 추정방법을 적용하고자 한다.