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Korean J Financ Stud > Volume 51(5); 2022 > Article
자본시장 개방 이후 한국주가 건전성의 변화분석: 장기균형변수의 역할과 식별여부를 중심으로*

Abstract

This study examines and evaluates changes in the soundness of Korean stock prices by classifying the financial and global financial crises after the 1990s, when the capital market was first opened. The criteria for judging soundness include whether stock prices are determined by long-term equilibrium variables, whether there is a trend among non-long-term equilibrium variables, and whether long-term equilibrium variables of overseas stocks are identified during the Korean stock price determination process. Further, a co-integration test is performed using the VAR model which comprises the stock prices from Korea and the United States, and their long-term economic equilibrium variables. Furthermore, a transformation error correction model with a VAR type consisting of differences and cointegration errors in Korean stock prices is derived. Accordingly, the trend of long-term equilibrium variables is estimated using the Beveridge-Nelson decomposition of Korean stock prices. Furthermore, a test for its presence is performed. According to the empirical analysis conducted using monthly Korean data; the influence of the long-term equilibrium variable trend in the Korean economy tends to increase the stock prices following a financial crisis.

요약

본고는 한미 간 주가동조화를 고려하면서 자본시장이 개방된 1990년대 이후를 외환위기 및 글로벌 금융위기를 기점으로 구분하여 한국 주가 건전성의 변화를 검정·평가한다. 건전성 판단기준은 장기균형변수에 의한 주가결정 여부, 주가내 장기균형변수와 장기적으로 독립적인 非 장기균형변수 추세의 존재 여부, 한국 주가결정 과정에서 해외 주가 내 장기균형변수 요소에 대한 식별여부 등이다. 이를 위하여 먼저 한미 간 주가 동조화 여부를 한국과 미국의 주가 및 이의 경제적 장기균형변수 조합으로 이루어진 VAR 모형으로부터 공적분 검정을 실시하여 확인한다. 다음으로 한국 주가의 차분 및 공적분 오차로 이루어진 VAR 형태를 가진 변환 오차수정 모형을 유도하고 이로부터 한국 주가의 Beveridge-Nelson 분해를 통해 장기균형변수 추세와 이에 독립적인 비장기균형변수 추세를 추정하고 이의 존재 여부에 대한 검정을 수행한다. 월별 한국자료를 이용하여 실증 분석한 결과, 외환위기 이후로 주가 내에 한국 경제의 장기균형변수추세의 영향이 커지는 경향을 보였으나 글로벌 금융위기 이후에는 한국의 경제성장이 미국에 비해 상대적으로 정체되고 통화 유동성도 증가함에 따라 이러한 추이가 둔화된 것으로 판단된다.

“그 분 안에 생명이 있었으니 그 생명은 사람들의 빛이었다.”
<요한복음 1장 4절>

1. 서론

글로벌 위기 이후 우리나라를 비롯한 세계 각국은 경쟁적으로 완화된 통화정책을 수행하고 있으며 이 기조는 최근의 코로나 팬데믹을 거치며 더욱 강화되고 있다. 이런 경향은 또한 재난지원금과 SOC투자 등 확대재정정책으로 인한 총수요 견인과 맞물려 패닉수준으로 주가 등 자산가격의 폭등을 유발하고 있으며, 버블의 형성과 이의 소멸에 따른 향후 자산가격 폭락 등 경제전반의 후유증을 예상하게 하고 있다. 이러한 완화된 통화정책의 효과와 부정적 영향은 우리나라 뿐 아니라 미국 등 저금리 정책국가 투자자금들의 우리나라 자본시장 유입에 따라 더욱 가중될 소지가 있다.
이런 견지에서 본고는 자본시장 개방 이후 우리나라 주가 형성에 있어서의 건전성의 변화를 분석·평가하고자 한다. 여기서 고려하는 두 가지 건전성의 판단 기준은 첫째, 한국 주가가 장기균형변수에 의해 결정되는 가이다. 좀 더 구체적으로 주가가 미래의 할인된 배당가치와 같은 장기균형변수의 현재가치로 결정되는 가 여부이다. 그런데 Campbell and Shiller (1987)가 보인 바와 같이 주가가 미래의 할인된 장기균형변수의 현재가치로 결정되는 경우에 이는 장기균형변수와 주가의 공적분간의 관계를 의미한다. 이러한 이론적 체계 하에서 한국 주가가 장기균형변수에 의해 결정되는 지 여부는 공적분 검정을 통해 확인할 수 있다.
둘째, 한국 주가 내에 장기균형변수와 장기적으로 독립적인 非 장기균형변수추세가 존재 하는 지 여부이다. Kim (2014, 2016)에 따르면 한국 주가가 장기균형변수가 장기균형 관계이어서 공적분 관계를 형성하더라도 이러한 추세는 존재할 수 있다. 즉 한국 주가가 장기균형변수에 의해 결정되는 것과 非 장기균형변수추세가 존재하는 것은 서로 충돌하지 않는 별개의 문제이다.1) 이의 검정을 위해서는 Kim (2018)의 방법론을 이용한다.
셋째, 한국 주가결정 과정에서 해외 주가 내 장기균형변수 요소에 대한 식별여부이다. 외환위기 이후 확대된 한국의 자본 시장개방으로 한국 주가는 미국 주가와 동조화 경향을 보여왔다. 그런데 이러한 동조화는 미국 주가가 한국 주가를 예측하는 데 있어 (미국 주가에 내재되어 있을 수 있는) 미국기반 글로벌 요소가 사용됨을 의미한다. 그런데 문제는 미국 주가의 버블에 대한 추세추종 매매2)에 따른 것이라도 동조화는 가능하다는 점이다.3)
반대로 우리 주가가 장기적으로 미국 등의 장기균형변수를 반영하는 형태의 동조화를 시현하고 있다면 주가 건전성은 양호할 것이다. 이 경우 한국 경제 고유의 산업 수요에 맞추어 주가가 변동하고 이에 따른 자금 공급이 이루어지는 선순환 메카니즘이 경제 내에 존재하기 때문이다. 이는 결국 주가결정 과정에서 버블요인을 제거하고 장기균형변수를 제대로 반영4)한다는 의미에서의 해외정보처리의 효율성 문제로 귀결되며 이 또한 건전성 평가의 한 기준이 될 수 있다.
이러한 논거에 기초하여 본고는 한미 간 주가동조화를 고려하면서 자본시장이 개방된 1990년대 이후 기간을 외환위기 및 글로벌 금융위기를 기점으로 구분하여 한국 주가 건전성의 변화를 검정·평가한다. 이를 위하여 먼저 한미 간 주가 동조화 여부를 한국과 미국의 주가 및 장기균형변수 조합으로 이루어진 VAR 모형으로부터 공적분 검정을 실시하여 확인한다. 다음으로 한국 주가의 차분 및 공적분 오차로 이루어진 VAR 형태를 가진 변환 오차수정 모형을 유도하고 이로부터 한국 주가의 Beveridge-Nelson 분해를 통해 장기균형변수 추세와 이에 독립적인 비장기균형 변수추세를 추정하고 이의 존재 여부에 대한 검정을 수행한다. 이러한 연구는 자본시장의 육성이라는 정책과제와 이에 따른 제도 정비의 올바른 방향 정립에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다.
본고는 모두 5장으로 구성된다. 먼저 제 2장에서는 기존 문헌의 연구를 소개하며, 제 3장에서는 주가의 장기 장기균형변수-비장기균형변수 추세 분해를 유도하고, 제 4장에서는 제시된 모형을 통해 한국 주가의 건전성 실증분석을 실시한다. 끝으로 제 5장에서는 결론 및 시사점을 제시한다.

2. 기존문헌 연구

주가동조성과 관련하여 외국 연구로는 Eun and Shim(1989), Arshanapalli and Doukas (1993), Hamao, Masulis, and Ng(1990), Karolyi and Stulz(1996) 등이 VAR 모형을 통한 공적분 검정 또는 GARCH 모형을 이용하여 미국 주가와 여타국 주가에 대한 동조화를 보고하고 있다. 국내에서도 Lee and Jang(2002), Park(2002), Jeong and Lim(2007), Jo(2009) 등이 외환위기 이후 우리나라와 미국 주가의 동조화의 진전을 보고하고 있다. Kim(2011)은 글로벌 금융위기 이전 자료를 바탕으로 한국과 미국의 주가 중 거시경제 장기균형변수와 관련없는 버블요소 간의 동태적 동조화가 한․미 주가 간에 존재함을 발견하였다. 한편 Kim(2016)은 공적분된 VAR 모형을 이용하여 미국의 주가와 주택가격 및 이들의 펀더멘탈 간의 동태적 상관관계를 분석하였으며 방법론 적인 측면에서 본고와 유사성을 갖는다. 그런데 이러한 분석의 이론적 기초는 Campbell and Shiller (1987)가 보인대로 자산가격의 현재가치 모형이 공적분 관계와 연결되어 있다는 데에 기초하고 있다. Kim(2018) 은 이러한 분석에서 펀더멘탈과 비펀더멘탈 추세의 존재여부에 대한 통계적 검정 방법을 제시하고 있다. 김윤영 (2013) 의 경우 본고와 분석방법에서 유사하나, 한국 주가 결정 펀더멘탈로서 배당금만을 고려하고 있으며 분석기간도 글로벌 금융위기 이전(1976~2012년간)을 분석하고 있어 미국 주가와 산업생산지수 등 대외변수를 추가적으로 고려하고 외환위기와 글로벌 금융위기 등 우리나라의 경제구조의 변동을 반영한 본고의 접근보다 제한적이라 할 수 있다. 마지막으로 본고는 한국 주가결정 과정에서 해외 주가 내 장기균형변수 요소에 대한 식별여부 등을 추가로 다루었다.
한편 통계분석을 위하여 본고는 Campbell and Shiller (1987), Kim(2016, 2018) 및 김윤영 (2011)의 접근을 원용하여 한국과 미국의 주가 및 장기균형변수 조합으로 이루어진 VAR 모형 등으로부터 공적분 검정 후 한국 주가의 차분 및 공적분 오차로 이루어진 VAR 형태를 가진 변환 오차수정 모형을 유도한다.

3. 주가의 장기 장기균형변수-비장기균형변수 추세 분해 및 검정

먼저 다음과 같이 주가 (Nt)가 미래의 할인된 장기균형변수의 현재가치로 결정된다고 가정하자.
(1)
Nt=ρ1+ρ[i=1(1+ρ)iEt(Ft+i)]
여기서 Ft는 k×1 벡터인 장기균형변수(미국 주가5)와 한국과 미국의 장기균형변수), Nt는 스칼라인 한국의 주가, ρ는 상수인 할인율6)을 나타내며Et는 시점 t의 조건부 기대를 나타낸다.
한편 Campbell and Shiller(1987: p1065)는NtFt가 모두 I(1)인 변수인 경우 현재가치 모형 (1)이 다음과 같이 주가와 장기균형변수간로 구성된 장기 공적분 관계를 의미함을 보이고 있다.
(2)
Nt=Ft+Ut
여기서ℵ는 k×1공적분벡터, Ut는 정상시계열인 공적분 오차를 나타낸다.
공적분을 구성할 장기균형 변수는 동조성을 반영하여 미국 주가 및 한국과 미국의 경제 장기균형변수를 고려한다. 한편 동태분석을 위하여 다음과 같은 일반적인 k+1-개 비정상 시계열 변수의 구조 및 축약형 VAR 모형을 가정하자.
(3)
ΞHt=i=1qΞiHti+ζt
또는
Ht=i=1qΞ1ΞiHti+Vt
여기서 Ht=(Ft’,Nt)’는(k+1)×1벡터, ζt=(ζFt’,ζNt)’는 기댓값이 0이며 독립동일 정규분포 과정인 장기균형변수 및 주가의 구조충격항이며, 다음으로 축약형 모형의 충격항은
(4)
Vt=Ξ1ζt=(δt,ξt)
로 정의된다. 다음 가정은 한국 주가 내 장기균형변수 및 주가충격으로 이루어진 추세 간의 식별을 위한 필요조건이다. [c.f., Kim(2018) 참조].
가정 3.1 VAR 모형 (3)의 구조충격 벡터(ζt)는 독립 동일 정규 분포를 가지며
(i) Ξ=(Ξ110Ξ21Ξ22)
이며
(ii) E(ζtζt)=(ΩFF00ΩNN)
이다.
여기서 Ξ11k×k, Ξ21은1×k, Ξ22은1×1, ΩFFk×k, ΩNN은1×1의 부분행렬들이다. 가정 3.1 하에서 역행렬 Ξ1=(Ξ11˜0Ξ21˜Ξ22˜) 로부터 모형 (3)의 다음의 축약형 충격항 들
δtΞ11˜ζFt
ξtΞ21˜ζFt+Ξ22˜ςNt
이 정의된다.7)
한편 가정 3.1 (i) 의 경제적 의미는 예를 들어 모형 (3)이 단기주기(예: 월별)로 설정되는 경우 배당금 등 장기균형변수가 주가 변화에 따라 즉시 변화하지는 못한다는 사실을 반영할 수 있다.8) 이는 주가가 장기균형변수를 반영하여 장기적으로는 효율적이더라도 단기적으로는 장기균형변수와의 연계성이 떨어져 (효율성이) 이에 못 미칠 가능성이 있음도 시사한다.
본고에서 실증분석을 위한 추정 모형은 한국 주가와 장기균형변수(들)로 구성된 VAR 모형으로 주가의 장기균형변수Ft의 구성 변수에 따라 다음의 세 가지로 구분된다.9)
· 모형 A: Ft=미국 주가;
· 모형 B: Ft=미국 주가, 미국 주가의 장기균형변수;
· 모형 C: Ft=미국 주가, 미국과 한국의 주가 장기균형변수.
다음으로 한국 주가 내에 앞서 제시한 장기균형변수와 장기적으로 독립적인 비장기균형변수추세가 존재하는 지를 검정하는 과정을 소개한다. 먼저 검정의 귀무가설은 앞서 제시한 모형 A, B, C별로 상응하여 다음의 세 가지 형태를 지닌다.
· H0A: 한국 주가에 ‘미국 주가’의 충격으로 구성된 추세와 독립적인 추세가 존재하지 않는다.
· H0B: 한국 주가에 ‘미국 주가와 미국 주가의 장기균형변수’의 충격으로 구성된 추세와 독립적인 추세가 존재하지 않는다.
· H0C: 한국 주가에 ‘미국 주가, 미국과 한국의 주가 장기균형변수’의 충격으로 구성된 추세와 독립적인 추세가 존재하지 않는다.
이러한 가설의 검정을 위하여 Kim (2018)을 따라 식 (2)의 공적분 조건이 충족되는 경우, 식 (3)을 다음과 같이 I(0)인 안정변수Mt=(ΔFt,Ut)’의 VAR 모형으로 변환할 수 있음을 이용한다.
(4)
Mt=i=1qΦiMti+Rt
여기서 식 (4)의 충격항은ξtt-ℵ’δt, Rt≡(δt’,ξt)’로 정의되며, 계수행렬 Φi=(ϕ11iϕ12iϕ21iϕ22i) 은 부분행렬φ11i (k×k) , φ21i (1×k), φ12i (k×1), φ22i (1×1) 들로 구성된다.
다음으로 모형 (4)를 이용하여 주가의 Beveridge-Nelson 분해식의 추세를 장기균형변수에 대한 구조 충격(δi)에 의한 부분과 이와 독립적인 나머지로 다음과 같이 분해할 수 있다.
(5)
Nt=F0+[θ11(1)+λ]i=1tδi+θ12(1)i=1tξi˜+(ηtη0)+Ut
여기서 λ(E(δiδi))1Eδiξi,ξiξiδiξi˜ξiλδi로 정의하며ηt-η0는 I(0)이고 정규분포 가정 하에 두 변수간의 공분산이 0이라면 두 변수는 서로 독립이므로, 충격항ξi˜와δi 는 통계적으로 서로 독립이 된다.
이에 따라 위 식 (5)에 주어진t기 주가의 추세는 주가에 영향을 미치는 장기균형변수 구조충격추세 [θ11(1)+λ]i=1tδi와 이와는 독립인 비장기균형변수 충격추세 θ12(1)i=1tξi˜ 으로 구성된다. 한편 식 (6)에서ℵ’≠0을 가정하면 θ12(1)i=1θ12i=0인 경우 한국 주가에 장기균형변수이외의 추세는 존재하지 않는데 이 조건은 모형 (4)에서 귀무가설
(6)
H0:i=1qϕ12i=0
로 다시 쓸 수 있다. 이 귀무가설의 검정은 Kim (2018, Theorem 3.1 참조)의 방법을 사용한다. 다음 장에서는 위에서 제시된 이론에 대한 실증 분석을 한국자료를 이용하여 수행한다.

4. 한국 주가를 이용한 실증 분석

이번 장에서는 제 3장에서 제시한 이론을 바탕으로 우리나라와 미국의 자료를 이용 실증분석을 수행하기로 한다. 여기서 분석에 이용한 자료는 한국의 경우 한국은행의 경제통계시스템에서 KOSPI와 산업생산지수10)를 각각 소비자물가지수로 나눈 실질 값을 얻었으며, 미국은 Robert J. Shiller (http://www.econ.yale.edu/~shiller/) 홈페이지에서 실질 S&P 지수와 실질 배당금 자료를 받아 사용하였다. 이들 값은 모두 로그변환하여 사용하였다.11)
분석기간과 주기는 1990년 1월에서 2020년 9월까지 월별이며, 구조변동 가능성을 감안하여 외환위기 이전 기간 (1990.1~ 1999.12: 기간 I로 표시), 외환위기 이후 글로벌 금융위기 이전기간 (2000.1~2008.12: 기간 II로 표시) 및 글로벌 금융위기 이후 최근12) (2009.1~ 2020.9: 기간 III로 표시) 으로 구분 비교하였다.
먼저 대체적인 주가흐름을 파악하기 위하여 작성된 아래 <그림 1>을 보면 한미간 주가가 대체로 장기 추세 동조화 경향을 보이고 있으며 이는 두변수간의 장기 공적분의 존재 가능성을 시사한다. 여기서는 미국 주가 대비 한국 주가의 상대적으로 큰 변동성도 확인할 수 있는데 한국경제의 상대적으로 급격한 성정과 변화를 반영하는 것으로 보인다.
<그림 1>
한국(우축) 과 미국(좌축)의 주가 추이 비교
kjfs-51-5-523-g001.jpg
다음으로 이들 변수들에 대한 ADF 및 Elliot Rothenberg Stock(ERS) Point Optimal 단위근 검정 결과, 아래 <표 1>에서 보듯 기간 III의 KOSPI와 한국 산업생산지수에 대한 ADF 검정을 제외하고는 모든 변수들이 단위근이 존재한다는 귀무가설을 5% 유의수준에서 기각할 수 없다. 이에 따라 아래에서는 이들 변수들에 단위근이 존재하는 것으로 가정하여 추가분석을 진행하고자 한다.
<표 1>
단위근 검정 결과1)
Elliott-Rothenberg-Stock 검정의 1%, 5% 기각값은 각각 1.923, 3.177임. *표시는 5% 수준 유의함을 나타냄.
검정방법 주가 및 장기균형변수 변수

KOSPI S&P 한국산업생산지수 미국배당금
기간 I ADF 검정2) 0.286 0.947 0.943 0.796
ERS Point Optimal 검정 14.19 309.6 20.71 20.48

기간 II ADF 검정2) 0.639 0.262 0.597 0.616
ERS Point Optimal 검정 8.777 14.56 15.33 11.86

기간 III ADF 검정2) 0.001* 0.748 0.000* 0.138
ERS Point Optimal 검정 29.85 89.14 77.36 571.6

주) 1) P-값 기준이며 귀무가설은 “H0: 단위근이 존재한다.”임.

2) 상수항 추가 기준.

다음으로 VAR 모형의 차수 선정을 위한 정보기준을 <표 2>와 같이 계산하였다. 그 결과 기준들은 차수가 2 이하임을 나타내고 있으며 가급적 변수누락에 따른 편기(omitted variable bias)를 회피하기 위하여 AIC 정보기준으로 차수 2를 향후 모든 VAR 모형의 분석에서 공통적으로 채택하였다.
<표 2>
VAR 모형 시차 선정 기준
각 기준에 의해 선택된 시차를 나타냄. AIC: Akaike 정보기준, SC: Schwarz 정보기준.
정보기준 모형

A B C
기간 I SC 1 2 1
AIC 2 2 2

기간 II SC 1 2 2
AIC 2 2 2

기간 III SC 1 2 2
AIC 2 2 2
다음으로 VAR(2) 모형을 기초로 한 Johansen 공적분 검정을 실시하였다.13) 그 결과는 아래 <표 3>에서 보듯 기간 I의 경우 모형 A, 기간 II에는 모형 C에서, 기간 III에는 모형 B와 C 에서 ‘공적분 관계가 존재하지 않는다.’라는 귀무가설을 5% 유의수준 기준으로 Trace 와 Max-Eigen 검정 모두에서 기각하는 것으로 나타났다.
<표 3>
‘공적분벡터가 존재하지 않는다.’는 귀무가설에 대한 Johansen 검정
MacKinnon-Haug-Michelis(1999) p-값 기준. 확정적 추세가 없다는 가정하에 도출. *표시는 5% 수준에서 유의함을 나타냄.
검정방법 모형

A B C
기간 I Trace 0.010* 0.352 0.107
Max-Eigen 0.024* 0.225 0.290

기간 II Trace 0.667 0.141 0.036*
Max-Eigen 0.673 0.079 0.050*

기간 III Trace 0.099 0.000* 0.000*
Max-Eigen 0.342 0.000* 0.000*
이러한 결과는 기간 I의 경우 모형 A에서 장기균형변수가 아닌 미국 주가 만이 한국 주가와 장기 균형 관계를 형성하여 경제의 기초를 반영한다는 의미에서의 증시 건전성이 낮은 것을 시사할 수도 있다. 반대로 기간 II 에는 모형 B에서 한국과 미국 경제의 장기균형변수가 모두 동시에 한국 주가와 공적분 관계를 형성하여 증시 건전성이 제고된 것으로 추측된다.14) 이 가능성은 외환위기 이후 구조조정으로 회복된 한국경제 여건과 관련되어 있을 수 있다. 그 근거의 하나로 기간 II 중 한국경제의 미국경제 대비 상대적 규모가 증가하였음을 아래 <그림 2>의 한국GDP/(한국GDP+미국GDP) 비율의 추이 그래프에서 확인할 수 있다.15)
그러나 기간 III에는 이런 긍정적 건전성 개선 신호가 일부 퇴행했을 개연성을 보여 주고 있는데, 이는 다시 미국 경제의 장기균형변수만이 한국 주가와 장기 균형 관계를 형성하는 모형 B의 유의성이 높아진 것에서 확인할 수 있다. 이와 관련하여 한국경제의 미국경제 대비 상대적 규모의 증가 추이가 기간 III 중 7.5% 수준에서 정체되고 있음을 아래 <그림 2> 한국GDP/(한국GDP+미국GDP) 비율의 추이에서 볼 수 있다.
<그림 2>
한국GDP/(한국GDP+미국GDP) 비율 추이
kjfs-51-5-523-g002.jpg
다음으로 주가의 거시장기균형변수와의 장기 균형관계를 파악하기 위하여 <표 3>에서 공적분이 존재하는 것으로 나타난 경우들에 대하여 공적분 벡터를 <표 4>와 같이 FIML로 추정하였다. 그 결과 기간 I의 경우 미국 주가가 한국 주가와 장기 균형 관계를 형성하는 S&P 지수의 계수값이 3.165로 매우 큰 반면, 기간 II와 III 이후에는 동일계수의 추정값 크기와 통계적 유의성이 모두 낮아진 것으로 나타났다. 이는 기간 II와 III에서는 한국 주가결정 과정에서 해외 주가 내 장기균형변수 요소에 대한 식별이 가능해 졌다는 가설을 지지하는 한 가지 증거가 될 수 있다.
<표 4>
Johansen 공적분 벡터 추정 결과
괄호 내는 표준오차임. KOSPI의 계수를 1로 정규화 한 결과임.
모형 주가 및 장기균형변수 변수

KOSPI S&P 미국배당금 한국산업생산지수
기간 I A 1 -3.165084
(0.77610)

기간 II C 1 0.121318
(0.19392)
-1.126283
(0.37636)
-1.415550
(0.62838)

기간 III B 1 0.105117
(0.16219)
-0.882814
(0.32813)

C 1 -0.144803
(0.24416)
-0.606814
(0.46286)
-9.194722
(1.97897)
한편 기간 II와 III 이후 추정된 장기균형변수의 부호는 양(+)으로서 이는 장기에서 배당금 등 장기균형변수가 주가를 결정한다는 이론적인 예측(Gordon 성장모형 (1962) 등) 과 잘 부합한다.
한편 한국 주가 내에 앞에서 서술한 장기균형변수 충격과 독립적인 비장기균형변수 추세의 존재를 검정하기 위하여 공적분이 존재하는 것으로 나타난 경우들에 대하여 3장에서 제시한 귀무가설 H0i:i=1qϕ12i=0 대한χq2 (자유도 q) 검정을 실시하였다.
그 결과 <표 5>에서 보듯 모형 C를 이용한 검정에서 기간 II와 III에서 모두 미국 주가, 한국과 미국의 장기균형변수 추세와 독립적인 추세가 존재하지 않는다는 귀무가설H0C가 5% 유의수준에서 기각되었다. 이는 한국 주가에 비장기균형변수의 충격으로 이루어진 추세가 존재한다는 것을 의미한다. 이런 경향은 모형 C에서의 검정 통계량의 크기 증가 (12.99 → 23.63) 로 판단할 때, 기간 III에서 기간 II에 비해 더 강해진 것으로 보인다. 이런 변화의 요인으로는 글로벌 금융위기 이후(즉 기간 III) 완화된 통화정책과 이로 인한 시중의 유동성 증가가 관련되어 있을 가능성이 있다. 글로벌 금융위기 및 코로나19 팬데믹을 극복하기 위해 완화된 통화정책의 양상은 아래 <그림 3>에서 증가된 M1과 하락한 콜금리의 추이 비교에서 확인할 수 있다.
<표 5>
χ2 검정 결과
기간 I 기간 II 기간 III
모형 A C B C
자유도 1 3 2 3
χ2 -통계량 0.831 12.99* 11.84* 23.63*
결론적으로 외환위기 이후 한국 주가 추세는 장기균형변수의 영향이 커진다는 제한적 의미에서 건전성 제고 경향을 보인 것으로 볼 여지가 있으나, 글로벌 금융위기 이후 미국 대비 상대적 경제성장 정체와 통화 유동성 증가에 따른 비장기균형변수 요인이 증가한 측면이 있는 것으로 보인다. 다만 기간 III에 가설 B가 기각된 것은 한국 주가 내에 장기균형변수의 충격으로 이루어진 독립적인 추세가 존재할 가능성을 내포하고 있어 오히려 건전성 판단에 긍정적인 측면으로 작용할 여지도 동시에 가지고 있음을 시사하고 있다.
<그림 3>
M1 (우축) 과 콜금리(좌축)의 추이 비교
kjfs-51-5-523-g003.jpg
그런데 여기서 제기되는 또 다른 관심은 독립적인 비장기균형변수 추세를 유발할 소지가 있는 통화유동성 증가는 해외 투자자금의 유입으로부터도 발생할 수 있다는 점이다. 이 가능성을 확인하기 위하여 작성된 아래 <그림 4>는 한국과 미국의 CD 이자율 (3개월 만기)을 통한 투자수익률 차이를 보여 주고 있다.16)
한편 이 <그림 4>에서 기간 I 중 한국의 투자수익률이 미국투자수익률을 크게 상회17)하였으나 기간 II와 III 중에는 그 차이가 매우 축소되었음을 확인할 수 있다. 다만 기간 III 중 상당기간 한국의 투자수익률이 미국투자수익률을 여전히 상회18)하고 있어 해외 투자자금의 유입의 요인19)이 되었을 가능성을 배제할 수 없다.20)
<그림 4>
한국과 미국의 투자수익률 추이 비교
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다음으로 한국 주가 내에 장기균형변수와 독립적인 비장기균형변수 추세가 존재하는 것으로 나타난 기간 II의 모형 C와 기간 III의 모형 C에 대하여 이 추세들을 추정하였다. 이를 위해 필요한 축약형 VAR 모형의 장기균형변수 충격으로부터의 한국주가의 충격에 대한 사영(projection) 계수λ≡(E(δiδi’))-1Eδi’ξi 의 추정치는 기간 II와 기간 III에서 각각(0.001257, -0.054085, 0.649342) 및(0.017066, -0.047488, 0.044652) 로 나타났다.
이 추정치들을 바탕으로 아래 <그림 5> 에서는 한국주가의 버블요인의 장기균형요인 대비 상대적 비중을 간접적으로 파악하기 위하여 구한 다음의
비장기균형변수추세의 비중 ≡ exp(비장기균형변수 추세)/[exp(비장기균형변수 추세)+exp(장기균형변수 추세)]
비율추이를 표시하고 있다.21) 여기서 글로벌 금융위기 기간 중 추정된 이 비중이 급격히 축소되었으나 이후 다시 상승 국면을 보인 후 최근의 팬데믹 이후 그 비중이 다시 상승하고 있음을 확인할 수 있다.
전체적으로 이 비중은 전체 분석기간 중 50% 내외에서 등락하고 있는 것으로 평가된다.
<그림 5>
비장기균형변수추세의 비중 추이
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마지막으로 장기균형변수 및 이와 독립적인 추세들이 한국 주가에는 동태적으로 어떤 영향을 미치는 지를 분석하였다. 이를 위하여 먼저 한국 주가와 장기균형변수 및 비장기균형변수 추세로 이루어진 아래와 같은 VAR(2) 모형을 구성하고 이를 식별순서에 영향을 받지 않는 Pesaran and Shin(1998)의 일반화된 충격반응(generalized impulse response analysis) 분석을 실시하였다.
Xt=i=12ΨiXti+Et
여기서Xt ≡(장기균형변수추세,비장기균형추세, 한국주가)’는3×1벡터이다.
모형 C를 이용한 아래 <그림 6>의 일반화된 충격반응 분석결과를 보면 기간 II 에서의 경우 장기균형변수 및 비장기균형변수 추세 충격이 한국 주가에 장기·지속적인 영향을 미치고 있을 가능성이 있으나 (해당 그림의 1, 2행), 기간 III 의 경우 이런 경향은 나타나지 않으며 반대로 순환추세 충격(Resopnse of KOSPI to KOSPI로 측정23)) 의 한국 주가에 대한 영향은 유지되는 것(그림의 3행)으로 나타났다.
한편 모형 C를 이용한 분산분해 분석의 결과(해당 그림의 1행)를 나타낸 <그림 7>을 보면 기간 II의 경우 장기균형변수의 추세는 기간 III의 경우에 비해 한국 주가의 예측분산 내 비중이 다소 더 큰 것으로 나타났다.24)
<그림 6>
충격반응분석 결과 비교22)
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<그림 7>
분산분해 분석 비교
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결론적으로 이러한 분석들은 기간 II에 비해 기간 III에서 한국 주가에서 장기추세보다 단기 순환요인의 영향이 크다는 것을 나타내고 있으며 이는 앞서의 다른 분석결과와 배치되지 않는다.

5. 결론 및 시사점

본고는 한미 간 주가동조화를 고려하면서 자본시장이 개방된 1990년대 이후를 외환위기 및 글로벌 금융위기를 기점으로 구분하여 한국 주가 건전성의 변화를 검정·평가하였다. 이를 위하여 먼저 한미 간 주가 동조화 여부를 한국과 미국의 주가 및 이의 경제적 장기균형변수 조합으로 이루어진 VAR 모형으로부터 공적분 검정을 실시하여 확인하였다. 다음으로 한국 주가의 차분 및 공적분 오차로 이루어진 VAR 형태를 가진 변환 오차수정 모형을 유도하고 이로부터 한국 주가의 Beveridge-Nelson 분해를 통해 장기균형변수 추세와 이에 독립적인 비장기균형변수 추세를 추정하고 이의 존재 여부에 대한 검정을 수행한다. 월별 한국자료를 이용하여 실증 분석한 결과, 외환위기 이후로 주가 내에 한국 경제의 장기균형변수추세의 영향이 커지는 경향을 보였으나 글로벌 금융위기 이후에는 한국의 경제성장이 미국에 비해 상대적으로 정체되고 통화 유동성도 증가함에 따라 이러한 추이가 둔화된 것으로 판단된다.
이에 따라 글로벌 금융위기 이후 완화된 통화정책으로 유발된 한국 주식시장의 비장기균형변수 추세의 존재는 향후 자본시장 정책 수립에 있어 중요하게 고려해야 할 만한 사안으로 판단된다.
마지막으로 한국 주가의 장기적 건전성이 여타 국가들과 비교하여 어느 수준인지를 파악하는 연구는 흥미로울 것으로 보이며 이는 후속 연구과제로 남기기로 한다.

Notes

1) 이와 관련하여 주가 내에 버블이 존재하는 경우에도 장기적 주가형성이 합리적일 수 있음을 Harrison and Kreps(1978)은 보이고 있다. 이들은 시장참가자들이 영구적으로 자산을 보유하도록 강제되는 경우 균형 시장가격이 지불하고자 하는 모든 투자가들의 평가가치를 초과하는 지를 분석하였다. 만일 균형 시장가격이 이 평가가치를 초과한다면 투자가들은 단기차익을 위하여 투기에 뛰어들게 된다. Harrison and Kreps(1978)는 낙관과 비관적인 전망이 바뀌는 위험중립 투자가를 가정하여 가장 낙관적인 투자가가 자산을 구매하고 덜 낙관적인 투자가가 자산을 매각하여 투기적 거래가 이루어지는 균형을 제시하고 있다. 또한 Kim(2021)은 Froot and Obstfeld(1991)의 내생적 버블이 Mehra and Prescott (1985)의 주식 프레미엄 퍼즐을 설명할 수 있음을 보이고 있다.

2) 전날의 미국 주가 변동이 바로 한국 주가변동에 거시경제적 이유없이 반영되는 형태(무리행동, herding behavior)를 말하며 소액 투자가의 경우 이러한 행태를 추종할 우려가 크다. 그러나 이런 형태의 동조화 역시 정보탐색 비용을 최소화하기 위한 것이라면 합리적 행동이 될 수 있다.

3) 해외 유동성 유입만이 아닌 단순 동조화를 통한 버블 전파 여부의 실증 검정은 흥미로운 연구주제가 될 것으로 판단된다.

4) 이는 공학의 신호처리(signal processing)에서 칼만필터링을 이용하여 잡음을 제거하는 과정과 유사하다고 해석할 수 있다.

5) 미국 주가가 장기균형변수에 포함 되는 것은 한국 경제의 미국경제 의존성을 반영한 것이다. 이는 투자가들이 미국 주가를 장기균형변수 수준을 가늠할 수 있는 정보 대리 변수로 볼 수 있다는 점을 감안한 것이다. 이에 대한 이론적 배경은 다음과 같다. 먼저 Gordon의 성장모형에 따르면 주가는 배당금의 현재가치에 의해 결정된다. 그런데 배당금은 영업수익에 의해 결정되고 이는 거시경제 펀더멘탈 혹은 본고의 장기균형변수와 연결되어 있다. 그런데 한국 경제는 소규모 개방경제로서 미국경제의 영향을 크게 받는다는 측면에서 이들을 한국주가의 장기균형변수로 고려할 수 있다.

6) Kozak and Santosh (2020)에 따르면 보유 자산의 한계효용과 (시변) 할인율이 정의 상관관계를 갖는다. 이들의 관점을 따른다면 상수인 할인율은 보유 자산의 한계효용이 자산보유 기간 동안 일정하게 유지됨을 의미한다.

7) VAR 모형의 변수가 2인 경우 가정 3.1은Ξ 행렬이 하방삼각(lower triangular) 형태임을 의미한다.

8) 기본적으로 자산가격은 미래의 장기균형변수에 대한 기대로 형성되며 장기균형변수 변화 시 이의 자산가격 반영에는 정보시차(information lag) 등이 있을 수 있다.

9) 앞서 서술한 대로 여기서 미국 주가를 장기균형변수에 포함한 것은 우리나라 투자자들에게 한국 또는 미국의 장기균형변수의 대리변수 (proxy)로서 기능하는 것으로 간주할 가능성을 고려한 것이다.

10) 배당자료의 낮은 신뢰성을 감안하여 Lee (1995)는 일본 주가분석에서 GDP를, Kim (2014)은 한국주가 분석에서 각각 산업생산지수를 배당금의 대리변수로 사용하고 있으며 본고 역시 이런 관점을 반영하였다.

11) 이 밖에 장기균형변수로 중국경제요인을 추가로 고려할 수 있다. 그러나 본고에서는 중국경제 역시 미국경제의 영향을 크게 받고 있으며 중국 경제자료에 신뢰성 문제가 있다는 점을 고려하여 미국변수만을 반영하였다.

12) 코로나 팬데믹 이후 주가급등 양상이 나타난 이후 기간은 구조변동이 의심되어 분석에서 제외하였다. 물론 시간이 경과하여 이 기간에 대한 자료가 축적되면 팬데믹의 영향을 반영하여 유사한 분석을 수행할 수 있을 것이다.

13) 이와 달리 Max-Eigen 검정의 경우 공적분의 존재를 기각한 경우도 있으나, 이 검정은 소표본에서 검정력이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 이와 관련된 논의는 Gonzalo (1994)를 참조하라.

14) 이는 기간 III에서의 귀무가설 H0B의 기각은 한국 주가내의 비장기균형변수추세의 존재 또는 한국장기균형변수 추세의 존재를 동시에 의미하기 때문이다.

15) 그러나 이는 건전성 변화 판단의 매우 제한된 정보에 불과하다. 이를 위하여는 보다 광범위한 이론 및 추가 실증 분석이 필요한 것으로 보인다.

16) 한국의 경우 자료 수집의 제약을 감안하여 이은희 (2012)를 따라 CD수익률을 사용하였으며, 따라서 수평비교를 위하여 미국의 경우도 CD수익률을 사용하였다. 여기서 최종적으로 미국의 경우 환차익률을 더하여 산출하였으며 이는 보장되지 않는 이자율 평가설(uncovered interest rate parity)을 반영한 투자수익률의 비교에 해당한다.

17) 물론 이는 외환위기 이전 우리나라의 불완전한 자본시장 개방으로 부터 상당부분 기인하였을 것으로 판단된다.

18) 이러한 상회에는 위험 프리미엄이 일부 반영되어 있을 가능성이 있다. 그러나 2006년 및 2018~2020년 간에는 오히려 한미 간 수익률에 역전이 발생하고 있어 위험 프리미엄이 이러한 모든 수익률차를 설명하는 것은 아닌 것으로 판단된다. 이 단기간에 한국과 미국 기업들 간의 파산위험이 역전된 것으로 해석하는 것은 어렵기 때문이다.

19) 지난 1998년 5월 일반법인의 외국인 지분한도가 완전 폐지됨에 따라 우리나라의 자본시장 개방 수준이 크게 높아졌다. 국내시장개방의 효과와 외국인 투자가의 영향에 대해서는 고봉찬 (2017)을 참조하라.

20) Bekaert and Harvey (2000)의 연구에 따르면 신흥시장의 경우 자본시장 개방 충격이 자본비용을 5-75bp 정도 하락시키는 요인으로 작용한다. 박의환 (2021)에 따르면 글로벌 금융위기 이후 한국의 내외금리차가 자본이동에 유의한 영향을 미쳤으며, 동시에 글로벌 유동성도 자본유출입에 유의한 영향을 미쳤음을 보고하고 있다.

21) 이 비율은 비장기균형변수 추세를 같이 고려하고 있으며, 따라서 장기균형변수추세 만에 대한 검정인 3장의 분석결과와 수평 비교할 수 없다.

22) FUNDTREND는 장기균형변수 추세, BUBBLETREND는 非 장기균형변수 추세를 각각 나타낸다.

23) 이런 해석은 VAR 모형의 식별순서가 추세 → 한국주가로 주어지는 경우, <그림 4.6>에서 ‘Resopnse of KOSPI to KOSPI’로 표시된 충격반응은 한국주가 충격에서 여타 두 개의 추세 충격이 직교화 (orthogonalized) 로 제거된 부분에 대한 한국주가의 반응을 의미하므로 가능해진다.

24) 다만 이러한 충격반응 및 분산분해 분석 결과는 95% 신뢰 구간을 감안할 때 통계적 신뢰성이 낮은 점에 유의할 필요가 있다.

References

1. Arshanapalli, B, and J Doukas, 1993, International Stock Market Linkages:Evidence from the Pre and Post October 1987 Period, Journal of Banking and Finance, Vol. 17, pp. 193-208.
crossref
2. Bekaert, G, and C Harvey, 2000, Foreign Speculators and Emerging Equity Markets, The Journal of Finance, Vol. 55, pp. 565-613.
crossref
3. Campbell, Y, and R Shiller, 1987, Cointegration and Tests of Present Value Models, Journal of Political Economy, Vol. 95 (5), pp. 1062-1088.
crossref
4. Eun, C. S, and S Shim, 1989, International Transmission of Stock Market. Movements, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 24 (2), pp. 241-256.
crossref
5. Froot, A. K, and M &Obstfeld, (1991), Intrinsic bubbles:The case of stock prices, The American Economic Review, Vol. 81 (5), pp. 1189-1214.
crossref
6. Hamao, Y, R. W Masulis, and V. K Ng, 1990, Correlations in Price Changes and Volatility across International Stock Markets, Review of Financial Studies, Vol. 3 (2), pp. 281-307.
crossref
7. Gonzalo, J, 1994, Five Alternative Methods of Estimating Long Run Equilibrium Relations, Journal of Econometrics, Vol. 60 (12), pp. 203-233.
crossref
8. Gordon, Myron, J, The Investment, Financing, and Valuation of the Corporation, Homewood, IL:R. D. Irwin, 1962.

9. Karolyi, G. A, and R. M Stulz, 1996, Why Do Markets Move Together?An Investigation of U.S.-Japan Stock Return Comovements, Journal of Finance, Vol. 51, pp. 951-986.
crossref
10. Kim, Y-Y, 2014, Inference for Stochastic Bubble Trend in Stock Price under Error Correction Model, Asia Pacific Journal of Financial Studies, Vol. 43 (3), pp. 384-406.

11. Kim, Y. Y., 2016, Dynamic Analyses for Transmission between Asset Bubble Trends of Accumulated Co-integration Errors, Asia Pacific Journal of Financial Studies, Vol. 45 (4), pp. 574-605.
crossref pdf
12. Kim, Y. Y., 2018, Does Monetary Policy Affect Long-run Expectation of Non-Stationary Real Interest Rates?, Applied Economics, Vol. 50 (12), pp. 1342-1361.
crossref
13. Kim, Y. Y., 2021, Composite-asset-risk Approach to Solving the Equity Premium Puzzle, International Review of Economics &Finance, Vol. 71, January 2021. pp. 200-216.
crossref
14. Koh, B. C., 2017, A Study on the Effects of the Opening of the Domestic Stock Market and the Impact of Foreign Investors, Business, Administration Review, Vol. 46 (4), pp. 875-902.

15. Lee, B. S., 1995, Fundamentals and Bubbles in Asset Prices:Evidence from U.S. and Japanese Asset Prices, Financial Engineering and the Japanese Markets, Vol. 2 (2), pp. 89-122.
crossref
16. Pesaran, H.H, and Y.C Shin, 1998, Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models, Economics Letters, Vol. 58 (1), pp. 17-29.
crossref
17. Mehra, R, and E. C &Prescott, 1985, The Equity Premium:A Puzzle, Journal of Monetary Economics, Vol. 15 (2), (March). pp. 145-161.
crossref
18. Oh, S. H, and S. B Han, 2008, Analysis of the Factors of Accumulated Profit and Loss on Stock Investment by Koreans and Foreigners, Journal of the Korean Securities Association, Vol. 37 (3), pp. 537-567.

19. Park, E. H., 2021, Analysis of the effects of global uncertainty on capital inflows and outflows in Korea, Asia Pacific Business Research, Vol. 12 (1), pp. 183-193.

20. Park, J. W., 2002, Analysis of the effect of US stock price on Korean stock price, International Business Studies, Vol. 13 (2), pp. 241--258.

21. Pesaran, H. H, and Y. C Shin, 1998, Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models, Economics Letters, Vol. 58 (1), pp. 17-29.
crossref
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