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일별 환율 변동패턴 지속기간에 대한 주가와 거래일 효과 = The Effects of Stock Price and Trading Day on Duration Period of Daily Exchange Rate Fluctuation Patterns
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2012
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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3545-3562(18쪽)
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본 연구는 한국 외환위기 이후 1999년부터 2011년까지 일별 원/달러 환율의 변동패턴 지속기간 자료를 생존분석 기법을 적용하여 분석함으로써 단기 환율 변동의 예측 가능성을 검토하였다. 그 결과 전체 기간 동안 환율의 상승사건과 하락사건의 수가 거의 동일하게 나타남에 따라 단기적으로 상승과 하락의 순환을 반복하면서 비교적 안정적 수준을 유지하고 있음을 확인하였다. 그리고 환율의 변동패턴을 지속할 누적확률은 시간이 지남에 다라 급격히 하락하는데, 연속 5일 동안 같은 패턴을 유지할 확률은 상승의 경우 5.3%, 하락의 경우 7.4%에 불과한 것으로 나타났다. 환율 변동패턴 지속기간에 대한 상대적 기여도는 상승사건의 경우 상승패턴 진입시점 이전의 환율과 주가의 변동패턴이 높게 나타남을 확인하였다. 그리고 환율 상승 지속기간의 경우 비영업일 이후 첫 번째 거래일, 하락 지속기간의 경우 비영업일 이전 마지막 거래일 여부에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 단기 원/달러 환율이 랜덤워크 과정을 따를 가능성이 높을지라도 상승과 하락패턴을 반복하면서 비교적 안정적 변동패턴을 유지하고 있음을 의미한다. 또한 일별 환율의 예측력을 높이기 위한 방안으로서 이전의 환율 및 주가의 변동패턴뿐 아니라 거래일 효과를 고려할 필요성이 있음을 시사한다.
더보기This study examines the short-term won/dollar exchange rate predictability using daily data over January 2, 1999 to December 29, 2011 by applying survival analysis technique. We found that there exist a pattern cycle because almost the same number of events for the duration of ascend and decline in exchange rate. And the cumulative probability of duration period decreased sharply, the probabilities still in remission at five days are only 5.3% and 7.4% in the case of ascend and decline in exchange rate, respectively. In connection with the relative contribution, we confirmed that the duration period of previous patterns in exchange rate and stock price at the entry time of present patterns have major impact on the duration period. Also the first trading day after non-business day and last trading day before non-business day have high contribution for the ascend and decline duration periods in exchange rate, respectively. These results imply that the short-term won/dollar exchange rate shows relatively stable variations with repeated ascending and declining pattern. In addition, to improve forecasting performance on daily exchange rate, it is important that the previous pattern of exchange rate and trading day effect could be incorporated into models.
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