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기업 환위험 관리를 위한 최적 환율예측 모형 탐색: OECD 10개국 사례 = Exploring the Optimal Foreign Exchange Prediction Model for Corporate Foreign Exchange Risk Management: Evidence from OECD 10 Member States
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2019
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Korean
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학술저널
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321-350(30쪽)
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This paper does not aim to reexamine the comparative priority of every single conventional models in predicting foreign exchange. Instead, its objectives are twofold: to compare the explanatory power of the basic model and an alternative model, which includes the stock market index; and to explore the dominance of predicting foreign exchange between and among three competing models such as multi-regression model, decision-tree model and neural network model. The research object is OECD 10 member states including emerging markets and the research time frame covers from April 2002 to October 2018 avoiding the Asian financial crisis in the end of the 1990s. Those member states consist of advanced and emerging markets to be compared and the empirical data has been collected from Thomson Reuters Datastream. The main findings of this paper are as follows: 1) the alternative model including stock market index showed the more explanatory power than the general basic model, 2) neural network model showed the more predictive power of foreign exchange than multi-regression and decision-tree models, 3) long-term interest rate, monetary supply volume(M1) and consumer price index are negatively associated with foreign exchange, while other factors are positively associated with foreign exchange. Further, money supply volume(M1) is to most extent negatively associated with foreign exchange, while money supply volume(M3) and short-term interest rate are to most extent positively associated with foreign exchange.
더보기이 글은 전통적인 일련의 환율예측모형들 간 우수성을 재검증하는데 주요 목적을 두지 않는다. 대신 최근 주목받고 있는 통화접근법을 적용하여 주식시장을 고려하지 않는 일반모형과 주식시장을 고려한 경쟁모델 간 설명력 비교를 일차적 목적으로 하고, 회귀모형, 의사결정트리모형, 인공신경망모형 등 경쟁하는 환율 예측모델 가운데 환율변동을 설명하는 최고 예측력을 갖춘 연구모델을 찾는데 이차적 목적을 둔다. 신흥국을 포함한 OECD 주요 10개국을 대상으로 1990년대 말 아시아를 휩쓴 특정 지역 금융위기 시점을 피해서 2002년 4월부터 2018년 10월까지의 기간 동안 월별 단위로 구성된 패널자료를 수집하였다. OECD 회원국을 중심으로 선진시장과 신흥시장을 비교할 수 있도록 국가군을 선별하였고, 실증분석에 필요한 자료는 Thomson Reuters Datastream에서 수집하였다. 분석결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다: 첫째, 주식시장지수를 포함한 경쟁모델이 이를 포함하지 않은 일반모델보다 설명력이 우수한 것으로 나타났다, 둘째, 경쟁하는 환율예측모델 가운데 다중선형회귀모델과 의사결정트리모델보다 인공신경망모델의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다, 셋째, 장기이자율과 통화량(M1), 그리고 소비자물가지수는 환율 변화에 음(-)의 관계를 갖고, 나머지 변수들은 양(+)의 관계를 나타냈다. 한편 가장 큰 음(-)의 관계를 보인 변수는 통화량(M1)이며, 가장 큰 양(+)의 관계를 보인 변수는 통화량(M3)과 단기이자율이다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.37 | 1.37 | 1.37 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.37 | 1.39 | 1.62 | 0.33 |
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