외환·국제금융

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[제2020-5호] Common Factor Augmented Forecasting Models for the US Dollar-Korean Won Exchange Rate

주제 : 외환·국제금융 저자 : 김형우, 김수현
연구조정실(02-759-4235) 2020.02.14 4279

제목 : 공통요인을 고려한 원/달러 환율 전망모형

저자 : 김형우(Auburn 대학교 경제학과), 김수현(한국은행 조사국 전망모형팀)

<요약>

 우리나라와 같이 국제무역 및 국제금융시장 의존도가 높은 국가들의 경우 환율 전망에 기초한 정책 대응이 중요하다. 기존 연구에서는 환율 전망모형이 정교하더라도 임의보행모형보다 우월한 예측력을 가질 수 없다는 견해가 우세했다. 본고에서는 이러한 환율 전망모형의 한계를 극복하기 위해 다량의 시계열 자료에서 환율 결정 공통요인을 추출하고 이를 활용하여 환율 전망모형의 예측력을 제고하는 방안을 모색한다. 우리나라와 미국의 300여 개 시계열 자료에서 주성분분석, 부분최소제곱 회귀분석 등으로 추출한 잠재적 공통요인을 기존 전망모형에 설명변수로 추가할 경우 임의보행모형 또는 자기회귀모형 등 벤치마크 모형에 비해 실질환율에 대한 예측력이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 환율 모형의 예측력에 대해 회의적인 기존 견해와 달리 미국의 실물 및 금융 변수에서 추출한 잠재적 공통요인으로 환율에 대한 예측력을 제고할 수 있음을 확인하였다.

<Abstract>

We propose factor-augmented out of sample forecasting models for the real exchange rate between Korea and the US. We estimate latent common factors by applying an array of data dimensionality reduction methods to a large panel of monthly frequency time series data. We augment benchmark forecasting models with common factor estimates to formulate out-of-sample forecasts of the real exchange rate. Major findings are as follows. First, our factor models outperform conventional forecasting models when combined with factors from the US macroeconomic predictors. Second, our factor models perform well at longer horizons when American real activity factors are employed, whereas American nominal/financial market factors help improve short-run prediction accuracy. Third, models with global PLS factors from UIP fundamentals overall perform well, while PPP and RIRP factors play a limited role in forecasting.

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