● 연구의 목적
본 연구의 목적은 국가위험등급의 변화가 주식시장에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 보다 구체적으로, 본 연구는 PRS Group에서 발표하는 세 가지 국가위험등급의 변화가 주식시장의 수익률과 변동성에 미치는 영향에 대하여 실증 분석하였다. 본 연구에 ...
● 연구의 목적
본 연구의 목적은 국가위험등급의 변화가 주식시장에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 보다 구체적으로, 본 연구는 PRS Group에서 발표하는 세 가지 국가위험등급의 변화가 주식시장의 수익률과 변동성에 미치는 영향에 대하여 실증 분석하였다. 본 연구에서 특히 주식시장의 반응에 초점을 맞추는 이유는 주식시장 움직임이 금융시장 전반의 영향을 대변할 뿐만 아니라 실물경제의 움직임에 선행하기 때문이다. 여기에 추가하여 국가위험등급의 변화가 외환시장, 금 등과 같은 상품시장, 부동산시장 등 다양한 투자결정과 경제적 의사결정에 미치는 영향을 분석하였다.
● 연구의 필요성
금융투자의 글로벌화가 진행됨에 따라 투자대상 국가의 투자위험(country risk)에 대한 평가와 관련되는 여러 문제가 큰 관심을 끌게 되었다. 세계 여러 나라의 국가위험등급(혹은 국가신용등급) 관련 신문기사가 빈번히 중요하게 보도되는 것도 글로벌 투자가 이미 확산되어 있고, 이것이 투자자들이 중요하게 고려하는 투자지표라는 것을 의미한다. 국가위험등급은 해외 자금조달금리에 영향을 미쳐 외국에서 자금을 조달하려는 금융기관, 정부기관, 기업들의 자금조달비용에도 영향을 미쳐 실물경제에 영향을 미친다. 또 외환시장에도 영향을 미쳐 통화가치 안정에도 영향을 미치는 중요한 평가지표이다. 따라서 국가위험등급의 변화는 실물경제와 금융시장 전반에 영향을 미치는데, 본 연구에서는 실물경제와 금융시장에 대한 반응을 가장 잘 알 수 있는 주식시장에 미치는 영향에 초점을 맞추어 분석하였다. 그리고 연구범위를 확장시켜 더 다양한 투자의사결정과 경제적 행동에 미치는 영향을 분석하였다.
● 선행연구의 동향 및 본 연구의 독창성
국가위험등급의 변화가 주식시장에 미치는 영향에 대한 연구는 글로벌 금융위기 이후 몇 편의 논문이 발표되고 있지만, 본 연구는 다음과 같은 점에서 선행연구들의 중요한 문제점을 개선하고 또 선행연구에서 볼 수 없는 새로운 연구분야를 제시하고 있다.
첫째, 기존연구들에서는 국가위험등급이 주식시장 수익률에 미치는 영향에만 관심을 보이고 있다. 본 연구에서는 수익률뿐만 아니라 변동성(위험)에 미치는 영향도 중요하게 분석한다는 점에서 기존연구보다 한걸음 더 나아간 연구주제를 제안하는 것이다. 본 연구자는 국가위험등급이 주식시장의 수익률에 미치는 영향보다 변동성에 미치는 영향이 더 분명하게 나타나는데, 이러한 발견은 학자들의 흥미를 유발할 것이라 기대한다.
둘째, 기존연구에서와 같이 몇 개의 개별 국가의 경우를 분석하는 것이 아니라, 본 연구자는 140개 국가의 통계를 모두 수집하여 다양한 사례를 분석하였다. 표본 국가 전체, 주요 권역별(예를 들면, 동아시아, 중동, 서유럽, 동유럽, 남미, 선진국, 신흥시장, BRICS, 산유국 등), 개별 국가별의 세 가지 수준의 분석을 수행하여, 인과관계 분석결과의 보편성과 특수성을 모두 파악하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 다양한 국가들로 구성되는 여러 종류의 패널데이터를 구성하여 실증분석을 수행하였는데, 이는 기존연구의 연구범위를 크게 확장시키는 것이다.
셋째, 본 연구의 방법론 측면의 독창성은 실증분석에 dynamic panel threshold model(표본 전체, 권역별 패널 자료의 경우)과 dynamic threshold model(개별 국가별 자료의 경우) 등과 같은 임계값이 있는 비선형모형(threshold non-linear model)을 이용한다는 점이다. 본 연구는 140개 국가의 1985년 3월부터의 약 30년간 월별자료를 이용할 것인데, 이 기간 각 국가(혹은 각 권역) 및 세계경제는 여러 유형(정치, 경제, 금융)의 중요 사건들로 인해 수차례 구조변화(structural breaks)를 겪었으므로 선형모형(linear model)을 이용한 실증분석은 부적절할 가능성이 크다. 그럼에도 불구하고 기존연구들은 모두 OLS, VAR, VECM 등과 같은 선형모형을 이용하고 있다는 공통적인 문제를 안고 있다. 본 연구에서는 몇 개의 임계값(threshold value)을 찾아 전체 기간을 몇 개의 regime으로 구분하고, 각 regime에서의 인과관계가 서로 다를 수 있도록 모형을 설정하였다. 이러한 비선형모형은 기존연구의 부족한 부분을 보완하여 엄밀한 분석결과를 제시하거나 혹은 전혀 새로운 실증분석 결과를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.