환율의 일일 변동범위 예측에 대한 분석: 국내 시중은행의 일일 전망치를 중심으로 (Evaluation of Daily Exchange Rate Range Forecasts of Korean Commercial Banks)

서지정보

· 발행기관 : 명지대학교(서울캠퍼스) 금융지식연구소
· 수록지 정보 : 금융지식연구 / 12권 / 1호 / 145 ~ 175페이지
· 저자명 : 김진일, 형남원

초록

본 논문에서는 변동범위 예측의 형태로 제공되는 예측치의 평가를 위한 새로운 방법을 제시하고, 실증 분석 사례로 국내의 주요은행에서 제공하는 환율의 일일 변동범위 예측치를 분석하였다. 예측 관련 문헌에서 제시된 예측력 분석방법은 점예측, 구간예측 혹은 분포예측의 세 부류에 따라 각각 다르게 적용된다. 변동범위 예측은 예측치의 형태상 구간예측과 비슷하지만 이것의 예측력 평가는 구간예측이나 점예측과는 다른 방식으로 이루어져야 함을 보였다. 변동범위의 상한과 하한의 개별적인 평가와 함께 범위의 크기 또한 평가의 대상으로 고려하는 방법을 본 논문에서 제시하였다.
실증분석에서 먼저, 변동범위 예측으로 제공되는 자료를 평균값 형태의 예측치로 전환하여 기존 연구에서의 방법인 점예측력 측면에서 예측치들의 최적성 여부와 예측력을 평가하였다. 이 평가 방식에 의하면 KB은행의 예측치가 예측력의 우위를 갖는 것으로 나타났다. 그러나 본 논문에서 제시한 변동범위의 특성을 종합적으로 고려하는 방법에 의해 평가하면 신한은행의 예측치가 가장 우수한 예측력을 갖는 것으로 상반되는 결과가 나타났다. 은행의 예측치 분석 사례를 통해 변동범위 예측의 평가에 점예측 평가방법의 적용이 갖는 한계를 보여주고, 본 논문이 제시하는 방법이 이를 극복할 수 있음을 보여주었다.
한편, 모든 은행의 경우 변동범위의 상한과 하한에 대한 예측에서 예측편의가 강하게 나타나 변동범위를 실제보다 넓게 예측하려는 경향이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인하였다. 이런 예측편의를 제거하고, 또 일별 시가 및 종가와 같은 일별 환율 자료에서의 다른 정보도 같이 사용할 수 있는 다변량 오차수정 모형에 의한 예측방법을 대안으로 제시하였다. 다변량 오차수정 모형은 예측의 편의를 제거할 수 있을 뿐만 아니라, 은행의 예측에 비해 현저하게 예측력도 개선되는 것으로 나타났다. 그리고 은행의 예측치와 계량모형의 예측치의 결합에 의한 예측력의 개선효과도 분석하였다. 두 예측에서 사용된 다른 성격의 정보를 보다 효율적으로 이용하여, 변동범위를 넓게 예측하려는 예측편의를 제거할 뿐만 아니라 예측의 정확도를 개선시키는 것으로 나타났다.

영어초록

This paper studies the performance of daily exchange rate forecast of five major Korean commercial banks. We evaluate the optimality of each bank’s prediction, and compare predictability between banks’ forecast. Reflecting the fact that all forecasts are announced as range forecasts, we propose various new measures, such as mean absolute range forecast error, mean squared range forecast error, and root mean squared range forecast error. Based on these new measures, we can find SHINHAN’s forecasts turn out to be the most accurate one among five forecasts. However, all forecasts revealed biasness, that is, on average, forecasted range is a bit wider than actually realized range. Therefore, to improve predictability, we suggest an alternative time series model, VECM (vector error correction model), in which we can utilize more information for constructing daily high and daily low forecasts. We can find that the forecast of the VECM is the most accurate prediction for all the evaluation criteria. Lastly, we investigate possibility for combining forecasts to improve predictability.

참고자료

· 없음