은행 외화차입과 주식시장 및 외환시장의

변동성에 관한 연구

- 장외파생상품과의 관계를 중심으로 -

장범식(숭실대학교)

이준희(숭실대학교)

서영숙(한국스탠다드차타드은행)

<  요  약  >

본 연구는 은행, 특히 외은지점이 외화차입을 통하여 조달한 자금으로 국내은행과 외화장외파생거래를 수행하는 과정에 우리나라의 외환시장과 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 주었는지 실증검증 하였다. 검증에는 외은지점과 국내은행의 2001.10월부터 2012,10월까지의 월별 외화대차대조표상의 실제 데이터를 활용하였다. 외화대차대조표상의 부채와 자산항목을 동시에 활용(장외파생거래의 쌍방인 외은지점과 국내은행들의 반대 포지션을 검증에 각각 활용)함으로써 외화장외파생상품거래를 통한 레버리지 효과와 국내주식시장 및 외환시장의 변동성의 증대 여부를 확인할 수 있었으며 개별 가설에 따라 다음과 같은 사실이 확인되었다.

첫째 패널분석결과 외은지점의 본지점 차입은 외화장외파생부채를 증가시키고 외화파생자산을 감소시키며 외화차입을 통한 외화장외파생거래는 레버리지 효과를 보였다. 둘째 패널분석결과 엔선물거래를 대리변수로 활용한 엔캐리는 외은지점의 외화장외파생부채를 증가시키고 국내은행의 장외파생거래를 증가시킨다. 셋째 패널분석결과 외은지점이 장외파생부채를 보유하고 있을 때 국내 주식시장의 변동성이 증가한다. 그러나 장외파생자산을 보유하고 있을 때는 주식시장의 변동성이 오히려 감소하였다. 그리고 외은지점의 장외파생거래는 외환시장의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다.

본 연구는 우리나라의 외환시장과 외화자금시장 그리고 외화장외파생시장에서 활동하고 있는 외은지점의 역할을 실제 외화장외파생상품거래 데이터를 활용하여 실증 검증한데 의의가 있다. 외은지점은 우리나라의 외환시장과 외화자금시장 그리고 장외파생시장에서 핵심적인 역할을 담당하고 있는 시장참여자이다. 본 연구의 결과와 이들의 역할을 고려하면 외은지점이 우리나라의 금융시장과 자본시장에 미치는 파급효과가 지금까지 연구되어 온 것 보다 더 광범위할 수 있으므로 향후 이들 기관에 대한 보다 심도 있는 고찰 및 감독이 필요할 것이라 판단된다.

핵심어 : 외은지점, 장외파생부채, 장외파생자산, 레버리지, 엔캐리, 엔선물거래

변동성, 콜론, 콜머니

1. 서 론

한국의 공식적 환율정책에 따르면 한국의 환율제도는 1997년 12월 시장평균환율제도에서 자유변동환율제도로 변경되었다. IMF의 분류에 의하면 한국은 외환위기 이전까지는 관리변동환율제(managed floating system)를 채택하였으나 1997년 위기 이후 자유변동환율제도를 도입한 것으로 되어있다. Reinhart & Rogoff(2001)에 의하면 외환위기 이전의 한국의 환율정책은 crawling peg이었으나 외환위기 이후 자유변동환율제도로 바뀐 것으로 평가받고 있다. 한국의 환율제도는 보는 관점에 따라 서로 상이한 해석이 나오는데, crawling peg system은 ‘소폭변경연계제도’로 번역되며 특정한 지표에 준하여 환율을 조금씩 조정하는 것을 의미한다. 통화연계제도의 완충적 역할을 한다는 의미이다. 과거 한국의 환율정책은 미달러화에 원화가치를 연동하여 환율을 조정하였다.

신관호, “외환위기 이후 통화 및 환율정책의 평가”, 경제학연구 제55집 제4호 p. 276, 2007

우리나라에 최초로 설립된 외국계은행(이하 ‘외은지점’이라함)은 체이스맨하탄 서울지점이다. 이후 1980년대와 1990년대에 들어 우리나라에 외은지점이 대거 설립되어 외환위기 직후인 1998년에는 이들의 수가 51개에 달하였으나 2000년대에 들어서 국제적으로 활동하는 은행들의 합병 등의 사유로 외은지점의 수가 다소 감소하였다. 2012년 2월 16일 현재 38개의 외은지점이 금융감독원에 등록되어 있다. 외은지점은 IMF를 거치면서 자유변동환율 제도로 전환한 우리나라 외환시장에서 국내은행의 외화자금 창구 역할을 수행함으로써 만성적인 초과수요 상황에서 수출기업의 외화유동성 문제를 완화시키는데 기여해 온 것으로 평가되고 있다. 강동수.정대희(2013)에 의하면 외은지점이 전체 은행자산에서 차지하는 비중은 단지 8.7%로 낮은 수준이나 외화유동성의 공급측면에서는 28.5%로 매우 중요한 기능을 수행한다.

외은지점은 국내에서 외화자금의 공급창구 역할을 수행하는 과정에 국제자본이동의 유출입 경로가 되고 있는데, 특히 2000년대 이후 고수익 투자처를 찾아 저금리 조달통화에서 고금리 투자통화로 자금이 이동하는 캐리거래의 주체였다. 윤덕룡.오승환.김소영(2010.06)에 따르면 우리나라 외환시장은 글로벌금융위기 기간 동안 상당히 불안정한 모습을 보였으며, 그 주된 이유 중의 하나로 자본수지에 속하는 외국인 포트폴리오 투자의 자본유출을 지적했다. IMF 이후 2000년대 들어 우리나라의 자본수지는 2001년 33억9천만 달러 적자를 제외하고 2007년까지 지속적인 흑자를 기록하였고, 순 유입액은 총 682억7천만 달러에 육박하였으나, 서브프라임 이후 글로벌 금융시장의 안전자산 선호현상과 주요 해외 금융기관의 자본회수 조치로 인해 국내 금융시장에서 외국인 주식자금 유출이 급격히 증가하면서 자본수지는 2008년 중 사상최대치인 500억8천만 달러의 적자를 기록하였다고 보고하였다. 특히 다른 신흥국들에 비해 높은 금융개방도와 자본자유화로 인해 우리나라는 외국자본의 유출입이 상대적으로 용이하여 해외자본의 과도한 유출입에 의한 국내 금융시장의 변동성의 주요원인으로 작용하였다는 것이다. 또한 서브프라임 금융위기 시 국내은행의 대외차입이 곤란한 상황에서 외은지점이 주도하는 단기 캐리거래가 결합하면서 우리나라 외환시장의 환율변동성도 증가된 것으로 나타났다.

<그래프 1의 위치>

그래프에서 보이는 바와 같이 한국의 경우 글로벌금융위기 직전과 후의 환율변동성이 다른 국가들에 비하여 훨씬 더 크게 나타난 것을 볼 수 있다. 2006년 1월부터 2007년 8월까지의 기간 중에는 환율변동성의 폭이 근본적으로 매우 낮은 홍콩과 싱가포르를 제외하고 그래프상의 다른 국가들 보다 월등히 낮게 나타났다. 그러나 2007년 9월부터 2009년 7월까지의 기간 중에는 환율 변동성의 크기가 이전의 기간에 비하여 절대적으로 크게 나타났다. 이는 우리나라 환율변동성의 원인이 우리나라 내부적인 요인에 있기 보다는 글로벌 금융환경의 변화에 따라 외부적 요인에 오히려 더 많은 영향을 받는 것으로 우리나라 외환시장의 취약성의 일면을 나타내는 것이라고 하겠다.

<그래프 2의 위치>

박해식.송민규(2011.12)는 우리나라의 외환시장이 캐리거래에 얼마나 취약한지를 실증 분석하여 우리나라 현물환시장이 캐리거래에 영향을 받고 있음을 확인하였다. 국제금융시장이 불안할 때마다 대규모 캐리거래 청산으로 우리나라 외환시장이 크게 요동칠 수 있다는 우려를 실증적으로 입증한 것이다. 또한 이들은 외화자금시장도 캐리거래에 취약함을 확인하였는데, 캐리거래유인이 증가하면 통화선물시장을 통해 원화자산에 대한 캐리자금이 유입되어 우리나라의 외화유동성이 호전되고 캐리거래 유인이 사라지면 반대로 악화된다는 것이다. 이러한 관점에서 우리나라에서 외환시장의 변동성의 원인을 확인하고자 할 경우 외은지점의 영업형태를 고찰하고 이들의 외화자금시장과 외환시장에서의 역할을 살펴보는 것이 필요하다고 본다.

1.1 문제의 제기

우리나라에서는 기업의 수출활동으로 미래에 유입될 수출대금의 환위험관리는 과거 정부의 환율정책 범위 내에 포함하여 정부차원의 환위험 관리가 이루어졌으나 자유변동환율제도로 전환된 시장상황 하에서 기업은 환위험을 스스로 관리하여야 한다. 2000년대 접어들어 수출기업의 환위험 관리는 비용과 각별한 주의가 요구되는 부담 요인이었음에 틀림없다. 그러나 적절한 환위험 조치를 취할 수 있는 능력을 갖춘 기업에게는 환차익으로 인한 추가적인 수익을 창출할 수 있는 기회가  제공되기도 한다. 서브프라임 금융위기 전까지 수출기업은 그래프1에서 나타난 바와 같이 꾸준히 지속된 낮은 환율 변동성과 원화강세 현상으로 헤지 목적의 통화파생상품 거래에서 적지 않은 수익을 실현했었다. KIKO 사건 당시 알려진 바로는 서브프라임 위기 이전 금융기관의 이코노미스트들 중 어느 누구도 원화가치가 하락할 것이라는 예측을 하지 않았다. 오히려 원달러 환율이 900원대 이하로 떨어질 것이라는 일치된 ‘원화강세’ 전망을 했었다. 당시 수출기업은 외화장외파생상품 거래를 통하여 적지 않은 수익을 경험해오던 터라 이코노미스트들의 환율전망에 부응하여 미래에 유입될 수입대금(기초자산)의 범위를 훨씬 넘어서 과도한 레버리지를 추구하기 시작하였다. 헤지 목적을 벗어나 기초자산의 보유량을 초과하는 보호되지 않는(unprotected) 거래를 시도한 것이다. 이로 인하여 서브프라임 글로벌 금융위기 시 자금의 급격한 유출로 원화의 가치가 급격히 하락하자 수출기업들은 기초자산을 보유하지 않은 상태에서 결제의무를 다하기 위하여 비싼 외국통화를 현물시장에서 구입하여야 했다. 하루가 다르게 치솟는 외국통화의 현물가를 감당하지 못한 수출기업은 국내은행과 맺은 외화장외파생거래에서 결제불이행 사태를 유발하는 위급한 상황을 경험하였다. KIKO 사건은 일부 중소기업을 도산위기로까지 몰고 간 심각한 사태이긴 하지만, 우리나라 수출기업이 이전에 경험하지 못하여 지식이 부족했던 외환시장의 작동원리를 체험할 수 있었던 기회였다고 생각한다. 기초자산의 범위를 넘어선 과도한 욕심(레버리지 추구)은 결국 파국으로 끝날 수밖에 없다는 좋은 교훈을 남긴 사건으로 기억될 수 있을 것이다. 여기서 우리나라 외환시장의 구조를 <그림 1>로 정리하여 본다.

KIKO 사태의 발발로 법정논쟁이 발생했을 당시 법정을 통하여 검증된 사실이다.

<그림 1의 위치>

우리나라 외환시장의 참여자는 외국환은행으로 인가된 국내은행과 외국계은행이 있다. 이들 외국환은행 이외에도 대기업, 중소기업, 개인기업, 정부기관 등 다양한 참여자가 서로 다른 목적으로 시장에 참여한다. 그림에서 보는 바와 같이 외환시장은 은행간시장과 대고객 시장으로 분류된다. 전통적으로 국제금융시장에서 통화시장은 ‘장외시장’으로 시장의 참가자는 선진국의 대형 상업은행(commercial banks)이다. 이들이 통화딜러로서 통화시장을 딜러시장으로 운영한다. 통화 딜러들 간의 장외시장을 구성하여 글로벌시장에서 시간대를 초월한 운영체제를 도입하고 있다. 외환시장의 거래형태를 상품측면에서 살펴보면 현물환 거래와 같은 전통적인 외환거래와 파생금융거래로 분류할 수 있다. 우리나라는  「외국환 거래법 시행령」 제8조에 따라서 현물환 거래를 제외하고 선물환거래, 외환스왑 및 통화선물, 통화옵션, 통화스왑 등을 파생금융거래에 포함시키고 있다. 2000년대에 들어 글로벌 시장에서 장외파생거래가 급속히 증가하는 글로벌 추세에 따라 우리나라에서도 이 시기를 기하여 다양한 외화장외파생상품이 도입되고 외화장외파생거래가 급격히 증가하였다. 국내 외화장외파생상품 거래의 핵심에는 국내은행의 거래상대방으로서 외은지점이 자리 잡고 있다. 외은지점의 국내에서의 활동범위를 고려해 볼 때 외국계 대형은행은 외은지점을 통하여 우리나라 외화 관련 모든 시장에서 핵심적인 역할을 주도하고 있다고 해도 과언이 아닐 것이다.  이러한 관점에서 볼 때 외국계 대형은행은 외은지점을 통하여 우리나라의 외환시장의 발전에 기여한 바가 적지 않다고 할 수 있을 것이다. 반면, 2008년의 글로벌 금융위기와 2011년의 유럽 재정위기는 종래 몇 몇 외국학자들이 신흥국에서의 외국계은행의 긍정적 영향만을 부각시킨 연구결과에 대하여 근본적인 의구심을 불러일으키는 계기가 된 것으로 보인다.

우리나라에서도 2008년 당시 예상치 않았던 급격한 캐리자금의 유출이 발생하여 외화유동성 문제가 발발하자 급격한 환율변동성의 원인을 찾기 위한 다양한 연구가 시도되었다. 연구 결과에 따르면 우리나라 외화유동성의 문제는 우리나라 외환시장의 취약성으로부터 발생하지만 몇 가지의 요소로 대변될 수 있음을 알 수 있다. 우선, 서영경.김근영(2010)은 우리나라 외화자산과 외화부채간 차이인 통화불일치, 은행의 단기외화차입 행태를 지적하였다. 강동수.정대희(2012)는 단기투기자금의 국내유입으로 인한 과도한 선물매도 규제에 대한 평가를 외은지점의 외화차입행태와 연계하여 논의하였다. 가장 최근의 연구는 외은지점의 투자행태를 출신 지역별로 구분하여 투자성향을 분석한 것이 있다.

지금까지의 연구는 외은지점이 우리나라 외환시장에서 핵심적으로 역할을 수행하고 있으면서도 국내은행의 거래상대방임을 고려함이 없이 독립적인 시장참여자로만 연구를 진행하였다. 따라서 우리나라 외환시장과 외화자금시장에서 국내은행의 거래상대방으로서의 외은지점의 역할이 충분히 부각되지 않은 아쉬움이 있었다.

본 연구에서는 외은지점이 외화자금시장(외화콜시장)에서 국내은행의 외화자금 창구역할을 수행하며, 외환시장에서 외화장외파생거래에 대한 국내은행의 거래상대방이라는 사실을 감안한 연구를 시도하였다. 외은지점의 국내 주요 비즈니스는 은행 간의 시장에서 외국통화를 매개로 이루어지는 외화장외파생 거래이다. 파생상품거래에서 발생하는 자산과 부채는 기업회계기준에 따라 상계할 수 없으므로 파생상품의 이와 같은 속성을 변수선정에 감안하였다. 본 연구의 목적은 은행, 특히 외은지점이 외화차입을 통하여 조달한 자금으로 국내 거래상대방들과 외화장외파생거래를 수행하는 과정에 우리나라의 외환시장과 주식시장의 변동성에 어떠한 영향을 주었는지 실증검증 하는데 있다. 실증검증을 위한 자료는 외은지점과 국내은행의 2001.10월부터 2012,10월까지의 월별 외화대차대조표상의 실제 데이터를 활용하였다.

2. 연구의 가설 및 표본/변수

2.1 연구의 가설

은행의 외화차입을 통한 우리나라 시장의 변동성을 확인하기 위하여 본 연구는  본지점부채를 설명변수로 하고 외화장외파생부채와 자산을 각각 종속변수로 활용하여 그 영향을 확인하였다. 그리고 우리나라에서 국제투기자금의 유입이 있었는지를 확인하기 위하여 엔선물을 대리변수로 활용하여 엔캐리가 은행의 외화장외파생거래를 증가시키는지 여부도 함께 분석하였다. 우리나라에서 캐리거래를 대변하는 개념은 엔캐리인 듯하다. 그러나 엔캐리는 개념은 있으되 실체가 없어 실질적인 자금의 이동여부를 확인하기 위해서는 대리변수를 활용할 수밖에 없다. 엔선물을 대리변수로 선정하는 것이 무리라는 견해도 있을 수 있으나, 선행연구에서 ‘엔캐리거래가 일어날 때에는 선물거래가 수반된다’는 실증연구 결과를 토대로 엔선물을 대리변수로 사용함에 무리가 없어 보인다.

김희호(2016)는 앤캐리트레이드를 비상업용투자자에 의한 엔화선물의 net-long-position이라고 정의 비상업용 투자자들이 단기적으로 이자율이 낮은 엔화를 빌려 수익률이 높은 외국통화 표시 외화증권을 구입할 때, 환위험을 커버하기 위해 엔캐리 자본이동과 반대방향으로 엔화선물을 구입한다고 보고

실증분석을 위한 핵심변수들은 국내은행과 외은지점의 외화대차대조표상에 나타난 외화장외파생거래와 유관한 자산과 부채 항목을 각각 쌍으로 주출하여 분석하였다. 이렇게 자산과 부채를 쌍으로 활용한 의도는 첫째, 파생거래에 있어서 거래쌍방 간의 반대 포지션 보유로 인한 어떠한 경향이 도출될 것이라고 믿기 때문이다. 동시에 총자산과 총부채에  미치는 영향을 확인할 수 있어 외화장외파생상품의 거래에 따른 레버리지 효과를 확보할 수 있었다. 둘째, 국내은행의 거래상대방인 외은지점의 외화장외파생상품과 관련된 일련의 영업활동은 우리나라의 주식시장과 외환시장에서 어떠한 형태로든 반영될 것이라고 생각하였고 국내은행과 외은지점 상호 반대 개념의 계정과목을 활용함으로써 쌍방 간의 특성을 도출하였다.

본 연구에서는 실증분석을 위하여 다음과 같이 3개의 가설을 설정하였다. 첫째, 은행의 외화차입을 통한 레버리지는 장외파생상품거래를 증가시킬 것이다. 둘째, 높은 수익창출을 위한 엔캐리거래가 국제포트폴리오 이동을 통하여 우리나라 자금시장에 유입됨으로써 외화장외파생거래를 증가시킬 것이다. 마지막으로 은행(특히 외은지점)의 외화장외파생거래가 우리나라의 주식시장과 외환시장의 변동성을 증가시킬 것이다.

외환시장의 변동성 측정은 원엔환율과 원달러 환율을 각각 활용하여 개별적으로 변동성 여부를 확인한다. 본 연구의 핵심변수는 외화장외파생거래로 기업회계기준에 따라 부채와 자산의 상계가 불가능하므로 위에 언급된 가설별로 부채와 자산을 각각 독립적으로 검증하였다. 실증검증을 위한 연구 가설 및 가설별 변수를 정리하면 [표3] 및 [표4]와 같다.

< 표3 및 표4의 위치>

2.2 표본의 구성 및 변수

표본은 8개의 국내은행과  17개의 외은지점으로 구성되었다. 이들 25개 은행의 본지점자산.부채, 장외파생자산.부채, 콜론.콜머니, 역외자산.부채(국내은행에 해당), 총자산.총부채(외은지점에 해당)을 외화대차대조표에서 주출하고 25개 은행 단위로 금융시계열자료(Market Data)와 함께 패널데이터를 구성하였다. 실증분석에 활용된 은행은 총 25개로 17개의 외은지점과 8개의 은행이 포함된 표본을 전체은행, 외은지점 그리고 국내은행으로 나누어 표본을 구성하였다.

실증검증을 위한 통계 툴은 STATA(버전11)을 활용하였다. 일차적으로 3개 분류에 대하여 위에 언급된 가설별로 각각 이분산성을 고려한 STATA FGLS 패널분석을 시도하였다. 그 다음 25개 개별은행의 변수들을 합산 통합하여 시계열통합회귀분석을 하였다. 시계열통합분석(비패널 분석)은 각각의 표본에 대해 가설별로 활용된 통제변수들에 대한 이분산성과 다중공선의 문제를 해결하기 위하여 OLS 회귀분석(VCE/Robust)과 VIF 검증을 시도하였다. 그리고 시계열에서 나타나는 오차항의 자기상관을 고려한 Prais-Winsten AR(1)을 순차적으로 시도하였다. 마지막으로 회귀분석 결과 도출된 변수들 상호간의 인과성을 검증하기 위하여 3개의 대 표본과 가설에 따른 변수들 간의 그랜져 인과관계 분석을 시도하였다. 분석모형 및 데이터의 구성방법, 은행변수 일람표 및 영문표기 그리고 시장변수들의 산출방법은 [표5, 6, 7]과 같다.

<표5, 표6 및 표7의 위치>

3. 분석모형

3.1 패널 FGLS 회귀분석

본 연구는 STATA가 제공하는 패널데이터에 대한 선형회귀모형인 FGLS로 이분산성을 가정하여 추정하며 가설별 회귀분석 모형은 부록<가설별 모형/패널>에 수록하였다. 모형1은 설명변수와 종속변수만을 활용한 단순회귀분석이며, 모형2는 통제변수를 추가한 다중회귀분석이다. 모형은 패널분석에 적용되는 전 가설에 공통적으로 적용된다. 외화대차대조표에서 주출된 변수들과 통제변수로 활용되는 선물총계약수는 자연로그로 전환하여 분석하였다.

3.2 통합 시계열 선형회귀분석 모형

개별은행의 계정과목을 항목별, 월별로 합산하여 통합 구성한 시계열 자료를 활용한 회귀분석이다. 시계열 선형회귀모형으로 추정하며 모형은 부록  <가설별 모형/비패널>에 수록하였다. 본 모형은 비패널 통합구성 모형으로 위에 언급된 이분산성과 다중공선 및 오차항의 자기상관이 각각 고려되어야 하므로 3개의 모형이 활용되었다. 모형1은 단순회귀분석이며, 모형2는 통제변수를 포함하나 VIF가 고려되었고, 모형3은 종속변수의 오차항의 자기상관을 고려한 AR(1) 모형이다.

3.3 그랜져인과분석

회귀분석은 두 개 변수(종속변수, 독립변수)사이의 인과관계(원인과 결과)를 실제 자료를 통하여 확인하는 것이 일반적이다. 그러나 종속변수와 독립변수간의 인과관계가 불명확한 경우, 함수관계를 기초로 하는 회귀분석만으로는 명확한 판정을 내릴 수 없는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시차분포모형을 이용하여 원인과 결과를 확인할 수 있는 검정방법(그랜져인과분석)을 시도하였다. 일반적으로 변수 X가 다른 변수 Y를 그랜저 인과( Granger Cause)한다는 의미는 X의 과거 값과 현재 값에 포함된 어떤 정보가 Y를 예측하는데 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 각각 두 개의 변수를 사용하여 상호간의 인과관계를 확인하며, 인과관계 분석의 대상은 다음 표8와 같다.

<표8의 위치>

4. 실증분석결과

4.1 표본의 선정 및 분석절차

본 연구의 핵심변수는 외화장외파생 계정항목이다. 실증분석을 위한 표본의 선정은 규제당국에 보고된 상태를 고려하였다. 외화표기 대차대조표상에 나타난 장외파생 과목에 대한 시계열적 보고가 외견상 충실해 보이는 은행을 우선적으로 선정하였다. 선정된 총 25개의 표본은 시중은행 4, 외국계은행 2, 특수은행 2을 포함한 8개의 국내은행 그리고 17개의 외은지점으로 구성되어 있다. 분석 대상기간은 파생부채와 자산에 대한 보고가 일관성을 보이기 시작한 2001년 10월부터 2012년 10월말까지 기간으로 하였다. 25개의 은행에 대한 시계열 구성은 외은지점의 경우 설립연도와 무관하게 134개의 동일한 시계열에 포함하였다.

외환은행을 샘플에서 제외시킨 것은 은행고유의 업무 성격으로 인하여 국내에 진출한 외은지점을 통하여 파생거래를 하지 않고 글로벌시장에서 직거래를 한다고 판단했기 때문이다.

STATA는 분석하고자 하는 표본에 결측치가 있을 경우, 결측치를 제외시키고 계산하므로 분석결과에는 영향을 미치지 않는다.

본 연구는 패널회귀분석과 비패널 시계열 회귀분석을 순차적으로 시도한다. 패널구성은 은행의 외화대차대조표 항목과 한국거래소, 불름버그, 한국은행 등에서 주출한 금융시계열 자료를 횡으로 배열하고 개별은행의 시계열자료를 은행단위로 종으로 배열하여 총 3,325개의 표본이 구성되었다. 일차적으로 은행 개별단위로 구성된 패널분석을 시도하고, 이어 25개의 개별은행의 동일한 계정과목을 각각 합산하여 통합 구성한 자료를 은행 단위별로 비패널 시계열회귀분석을 시도하였다. 마지막으로 동일한 계정과목이 합산된 통합자료를 활용하여 앞의 두 단계 회귀분석에서 도출된 변수들 간의 인과성을 은행단위별로 그랜져 인과분석을 통하여 확인하였다. 인과관계분석은 동일한 개별변수를 합산하여 구성한 비패널 통합자료를 활용하였다. 그랜져 인과분석의 목적은 패널 및 비패널 통합분석에서 나온 결과가 불분명할 경우 시차 갭이 원인일 수도 있으므로, 이를 감안한 인과관계의 분석은 회귀분석 결과에 대한 보완으로 보다 충실한 분석이 될 수 있을 것으로 보았다.

4.2 패널분석

패널 분석에 앞서 외환시장의 구조와 외화자금흐름도를 [그림2]로  알아본다.

< 그림2의 위치>

외화장외파생거래와 관련된 우리나라 외국환은행의 활동은 그림에서와 같이 설명될 수 있다. 각각의 시장은 독립적으로도 진행될 수 있고 상호연계 되어 작용할 수도 있다. 1번은 은행(특히 외은지점)이 역외에서 국제자금시장에서 외화자금을 차입/ 조달하여 우리나라 국내로 유입하는 과정을 표시한다. 1번에서 유입된 외화자금이 시장참여자(국내은행/외환지점)들을 통하여 2번 장외파생시장을 통한 장외파생거래가 체결되어 통화가 교환되는 절차를 나타낸다. 3번은 시장참여자들이 장외파생거래로 발생되는 신용위험을 관리하기 위한 목적으로 안전자산을 교환(CSA: Credit Support Annex)하거나 선도거래와 같은 근일 물을 통한 현금교환을 나타낸다. 4번은 국내로 유입된 캐리자금이 2번 시장에서 원화로 교환된 후 최종적으로 국내 주식시장(자본시장)에 유입되는 과정을 표현한 것이다. 외은지점의 역할은 그림에서 본 것처럼  4개의 서로 다른 시장에서 핵심역할을 하여 외환시장과 주식시장의 변동성에 영향을 줄 수 있는 위치임을 확인할 수 있다.

4.2.1 은행의 본점차입으로 인한 레버리지 증가는 국내장외파생상품의 거래를 증가시킬 것이다.

본 가설의 종속변수는 외화장외파생거래이며 설명변수는 본지점 부채이다. [표9] 본지점 부채만을 투입한 모형1에서는 전체은행의 경우 본지점부채는 장외파생부채에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 그리고 장외파생자산에는 통계적으로 유의한 음(-)의 영향을 준다. 통제변수를 추가하자 장외파생부채에는 1%에서 유의하나 장외파생자산에는 10%에서 통계적으로 유의한 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 가설의 의도는 역외에서 조달된 외화자금이 장외파생시장을 통하여 은행의 자산과 부채에 어떻게 영향을 미치는 지를 확인하는 것이다. 통제변수로는 본지점자산, 콜론, 콜머니를 사용하였다. 국내은행은 역외부채와 역외자산을, 외은지점은 총부채와 총자산을 레버리지 효과를 확인하는 통제변수로 활용하였다. 통제변수가 추가된 모형2에서 본지점 부채는 모형1과 같은 1%의 유의수준으로 통계적으로 유의하게 장외파생부채를 증가시키나 영향력은 크게 감소하였다. 파생자산에 대해서도 10%에서 통계적으로는 유의하나 크게 감소한 음의 영향력을 보인다. 콜론은 외화장외파생상품전체에 유의하지 않았다. 콜머니, 총자산 그리고 총부채는 1%에서 통계적으로 유의하다. 콜머니와 총부채는 장외파생부채를 통계적으로 유의하게 증가시키나 장외파생자산은 통계적으로 유의하게 감소시킨다.

현업에서 자금조달을 담당하는 은행직원과 면담한 결과 파생거래 시 필요한 자금조달이 콜머니를 통하는 경우가 많다고 한다.

전체은행의 분석결과를 종합해보면, 본지점 부채는 장외파생상품부채를 증가시키지만 장외파생자산을 감소시킨다. 장외파생부채의 증가에는 콜론이 가장 높은 양의 영향을 준다. 장외파생자산의 증가에는 본지점 자산이 가장 높은 양의 영향을 주었다. 본지점 자산은 장외파생부채가 증가할 때 감소하며 장외파생자산이 증가할 때 함께 증가한다. 그리고 파생자산의 증가에는 총자산/역외자산의 영향력이 가장 높은 양으로 나타나고 총부채/역외부채는 오히려 감소한다.

외은지점의 경우 모형1은 본지점 부채가 10%의 유의수준에서 외화장외파생부채를 증가시키나 장외파생자산에는 통계적으로 유의하지 않다. 모형2에서 본지점부채의 통계적 유의성은 상실된다. 모형2에서 콜머니가 외은지점의 장외파생부채를 증가시키는 힘이 매우 크게(z 88.53) 나타났다. 콜론은 통계적 유의성은 없으나 장외파생부채를 증가시킨다. 모형2에서 장외파생자산에 대하여는 본지점부채와 자산이 모두 통계적으로 유의한 양으로 작용하는데, 본지점 자산이 장외파생자산거래를 증가시키는 힘이 부채 보다 더 크다. 콜론과 콜머니 모두 통계적으로 유의하게 나타났으나 장외파생자산이 증가할 때 이들은 오히려 감소한다. 총부채와 총자산도 파생거래를 증가시킨다. 총부채는 통계적으로는 유의하지 않으나 총자산은 통계적으로 유의(추정계수 2.49/z17.59)하여 장외파생자산을 증가시킨다. 장외파생거래를 통한 레버리지 효과로 해석할 수 있을 것이다. 결과를 정리하면, 외은지점의 파생부채가 증가하면 콜론이 통계적으로 유의하게 증가한다. 그리고 파생자산이 증가할 때 통계적으로 유의하게 콜론이 증가하고, 통계적으로 유의하게 콜머니가 감소한다. 외은지점이 파생거래를 할 때, 콜머니로 조달한 외화자금의 일부가 콜론으로 대여되는 것이라고 추측된다. 이와 같은 행태는 한국은행이 ‘외은지점은 외화본지점 차입, 국내은행으로부터의 외화콜머니 등을 통해 외화자금을 조달하고 조달금리에 가산금리를 추가하여 국내은행에 단기신용을 공여하고 있다’한 보고와 같은 맥락이라 하겠다. 주목할 만한 사항은 외은지점의 파생부채와 파생자산이 증가할 때 총부채(파생부채에 대해 통계적으로 유의)와 총자산(파생자산에 대해 통계적으로 유의)이 동시에 증가한다는 사실이다. 그러나 파생자산이 증가할 때의 총자산 추정계수의 증가 폭이, 총부채 추정계수의 증가폭 보다 56배, z값 기준 12배 이상 높은 것은 파생거래를 통한 레버리지 효과라고 이해된다.

우리나라의 외환제도와 외환시장, 한국은행 p.222

외은지점은 국내 거래상대방과 장외파생거래를 하면서 파생거래를 위한 외화자금이 필요한 상대방에게 외화자금을 대여함으로써 외화장외파생거래와 동시에 외화자금 대여를 하는 것으로 추측된다.

국내은행의 경우 모형1과 모형2에서 본지점부채는 장외파생부채와 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 모형1은 본지점부채의 장외파생부채에 대한 양의 영향이 장외파생자산에 주는 것보다  2배 이상 높게 나타났다. 모형2는 본지점부채의 장외파생자산에 대한 영향이 현저히 높게 나타났다. 장외파생자산이 증가할 때 본지점자산은 통계적으로 유의하게 감소하며 콜론과 콜머니가 통계적으로 유의하게 증가한다. 반면, 장외파생부채가 증가할 때 콜론과 역외부채는 감소하나 유의하지 않고 콜머니와 역외자산이 통계적으로 유의하게 증가하였다. 역외자산은 유의성이 가장 높아 장외파생부채의 증가 시 설명변수들 중 가장 높은 영향을 준다. 종합적으로, 국내은행의 본지점부채는 외화장외파생부채와 자산이 증가할 때 함께 증가하며, 본지점자산은 파생자산이 증가할 때 감소한다. 외화장외파생부채가 증가할 때 역외자산이 함께 큰 폭으로 증가하며 콜머니도 함께 증가한다. 이는 국내은행이 외화장외파생거래를 하기 위한 자금을 역외자산과 외화콜시장을 통하여 조달할 가능성이 있음을 시사 하는 것이라 생각한다.

주목할 만한 것은 국내은행의 경우도 마찬가지로 외화장외파생거래 거래 시  콜머니의 증가 현상인데, 외은지점의 경우 파생부채가 증가할 때 콜머니의 사용이 급격히 증가하고 파생자산의 증가 시에는 콜머니와 콜론의 활용이 감소하는 반면, 국내은행은 장외파생자산이 증가할 때 콜머니와 콜론의 사용이 오히려 증가한다는 사실이다. 그리고 국내은행의 장외파생부채가 증가할 때 역외부채가 감소하고 역외자산이 증가하는 것은 외은지점의 장외파생자산이 증가 할 때 총부채가 감소하고 총자산이 증가하는 현상과 동일한 현상으로 장외파생거래를 통한 레버리지 효과로 이해할 수 있을 것이다.

4.2.2 엔캐리는 국내장외파생상품의 거래를 증가시킬 것이다.

전체은행은 엔선물거래를 대리변수로 활용하여 엔캐리가 외화장외파생거래를 증가시키는지 확인하였다. 분석에는 로그전환한 엔선물총계약수를 설명변수로 하고, 가설1과 동일하게 장외파생상부채와 장외파생자산을 각각 독립적으로 종속변수로 사용하였다. 통제변수는 월별 O/N 콜금리변동성, 월별로 코스피변동성, 원엔환율 변동성 및 원달러 환율변동성을 측정하여 회귀분석 하였다. 전체은행의 모형1은 엔선물이 장외파생부채에 1%에서 통계적으로 유의하나, 장외파생자산에는 통계적으로 유의하지 않았다. 모형2에서는 엔선물의 장외파생부채에 대한 영향력이 증가하였다. 코스피변동성도 장외파생부채를 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 원달러환율 변동성은 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 증가 시킨다. 엔선물거래는 전체은행의 장외파생부채를 증가시키고, 통제변수를 추가하자 추정계수가 다소 상승하는 효과를 보였다.

외은지점의 경우 엔선물거래는 모형1과 모형2에서 모두 장외파생부채에 통계적으로 유의하여 장외파생부채를 증가시키고(z 9.06), 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 감소(z–2.20)시킨다. 모형2의 경우도 코스피변동성이 엔선물거래와 함께 장외파생부채를 통계적으로 유의하게 증가시키나, O/N 달러콜금리변동성, 원엔환율 변동성 및 원달러 환율변동성은 유의하지 않았다. 장외파생자산의 경우도 유의성이 상실되고 통제변수들도 유의하지 않았다. 모형2에서 엔선물거래가 외은지점의 장외파생부채를 유의하게 증가시키나 장외파생상품자산에는 유의한 영향을 주지 못하는  것은 전체은행과 같은 결과이다. 외은지점에서도 전체은행과 동일하게 통제변수들 중 코스피변동성이 장외파생부채를 증가시킨다. 외은지점의 경우 통제변수들이 파생상품자산에는 통계적으로 유의한 영향을 주지 못하나, 전체은행의 경우는 원달러환율변동성이 통계적으로 유의한 양의 영향을 보이므로 두 은행 간의 차이는 국내은행에 반영되었을 것으로 추측하였는데, 실질적으로도 국내은행의 원달러환율 변동성이 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 증가시키는 결과가 나왔다.

단순회귀분석에서는 통계적인 유의성을 보이나 통제변수를 포함한 다중회귀분석에서는 유의성을 상실하는 것은 통제변수들과의 관계 속에서 설명변수가 종속변수에 영향을 미치는 시차의 갭에 의한 것이라고 추측된다. 그랜져인과 분석에서 장외파생거래는 상대변수에 대부분 1차시에서 즉각적인 인과관계를 형성하였다. 그러나  그 역의 경우는 3-4차 또는 그 이상의 시차를 두고 인과관계가 형성되는 결과가 도출되었다.

국내은행의 경우 모형1과 모형2에서 모두 엔선물거래는 국내은행의 외화장외파생거래를 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 엔캐리에 대한 문제가 국내금융시장에서도 이슈화된 적이 있어 추측은 하였으나 예상했던 것과 일치하는 결과이다. 통제변수를 추가하였을 때 엔선물의 유의성은 더욱 증가되었다.  코스피선물과 O/N달러콜금리변동성이 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 증가시키는데 이는 전체은행과 동일한 결과이다.

특히 흥미로운 것은 [표10]에서 나타난 바와 같이 엔선물이 국내은행의 장외파생자산을 통계적으로 유의(추정계수가 0.16)하게 증가시키데, 이는 엔선물이 외은지점의 장외파생부채를 같은 동일한 양만큼 통계적으로 유의하게(추정계수 0.16) 증가시킨다는 사실이다. 우연이나, 단순한 반대포지션의 보유관계에서 발생한 것으로 이해해야 하는지 의문이 제기된다. 코스피선물과 O/N달러콜금리변동성이 장외파생자산을 통계적으로 유의하게 증가시키는데 이는 전체은행과 동일한 결과이다.

<표 10의 위치>

4.2.3 은행의 장외파생상품 거래는 국내주식시장의 변동성과 외환시장의 변동성을 증가시킬 것이다.

주식시장의 변동성은 국내주식시장의 대표지수인 코스피지수를, 외환시장에 대한 변동성의 측정은 일차적으로 원달러환율을 선정하고, 원엔환율을 추가적 외환시장의 변동성 측정 대피변수로 선정하였다. 이는 2000년 이후 고수익 투자대상을 찾아 엔화자금이 국제적으로 이동하는 과정에 한국에도 그 영향이 있었을 것으로 생각하기 때문이다. 엔화는 달러와 같이 한동안 안전자산으로 인식되어 왔었다.

김희호(2010.06)는 엔캐리 트레이드는 2000년대 이후 국제적 자본이동에 대한 규제완화로 급격히 증가하는 추세이며, 특히 일본 투자자의 투자패턴이 과거 단순한 수익률 차이를 목적으로 하는 차익거래에서  위험 선호적으로 변하면서 국제 포트폴리오 투자를 목적으로 변화하는 경향을 보인다고 하였다. 그러므로 수익률과 환율의 상관관계를 분석할 때 국제포트폴리오 자본이동변수가 동시에 고려되어야 하며 엔캐리 트레이드는 단기적으로 환율과 수익률간의 상관관계에 중요한 영향을 미치게 된다고 하였다. 따라서 엔캐리 거래의 효과가 한국에도 있었다면 원엔환율 변동성과 파생거래와의 관계를 통하여서도 나타날 수 있다고 본다.

Nishigaki(2007)도 일본투자자들의 위험 선호적 투자패턴에 대하여 과거 위험이 작고 수익률이 작은 자국 편향적 투자를 하거나 위험이 비교적 안정적인 미국시장을 중심으로 하는 선진국 투자위주에서 위험이 크고 높은 수익률을 추구하는 위험 선호적 투자패턴으로 변화하였음을 지적하였다. 이와 같이 일본투자자들의 고수익 추구를 위한 포트폴리오 수익패턴이 바로 인접한 나라이며, IMF 이후 건실한 기업으로 성장발전하고 있는 한국 기업에 대한 투자기회를 간과하지 않았을 것이다. 국제적으로 활동하는 은행을 통하여 유입되는 엔캐리자금이 외화장외파생상품거래를 거쳐 원엔환율의 변동성에 영향을 미쳤을 것으로 추측하였다.

본 가설에 대한 회귀분석은 종속변수로 월단위 일별 코스피지수로 월별 표준편차를 산출한 다시 연율화하여 측정한 코스피변동성을 활용하였다. 외환시장의 변동성 측정에는 월단위 일별 원엔환율로 월별 표준편차를 산출한 후 다시 연율화 한 변동성과 같은 방법으로 산출한 원달러환율의 변동성을 사용하여 순차적인 검증을 실시한다. 패널분석에서는 다중공선이 문제되지 않아 모형1은 장외파생부채와 장외파생자산을 동시에 설명변수로 사용하였다. 통제변수는 코스피선물, 달러선물 및 엔선물총계약수를 로그전환한 값을 활용하였다. 또한 본점차입 이외의 파생거래를 위한 자금조달 수단으로서 콜머니의 영향을 확인하기 위하여 초단기 외화자금시장의 대표금리인 O/N 달러콜금리변동성을 산출 연율화하여 사용하였다.

4.2.3.1 월별 코스피지수변동성으로 측정한 국내주식시장 변동성

전체은행의 경우 장외파생부채는 모형1과 모형2에서 모두 통계적으로 유의하여 주식시장의 변동성을 증가시키는 것으로 확인된다. 장외파생자산은 모형1에서 장외파생부채 보다 주식시장의 변동성을 더 많이 증가시키나 모형2에서는 유의성을 상실하여 그 영향이 분명하지 않다. 모형2에 투입된 달러선물을 제외한 나머지 통제변수들은 주식시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 달러선물이 주식시장의 변동성을 감소시키는 것은 주식시장의 변동성증가는 원화가치 하락을 의미하는 것이며, 달러선물의 주된 수요가 달러의 약세에 대비하기 위한 헤지거래(달러매도)임을 감안하면 당연한 결과라 하겠다. 모형2에서 특히 주목할 것은 O/N 달러콜금리의 변동성이 국내주식시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다는 사실이다. 가설1의 결과와 연계하면 외화장외파생거래를 위한 자금조달이 외화콜시장에서 이루어지고 있다는 것을 단편적으로 보여주는 결과라 생각한다. 즉, 그림2에서 설명된 바와 같이 외화자금시장(국제외화자금시장 Off-Shore 포함)에서 조달된 초단기 자금인 외화콜머니가 국내 외화자금시장(On-Shore)으로 유입된 후 외환파생상품을 매체로 원화로 교환된 후 국내 주식시장으로 투입되었을 가능성을 시사한다고 본다.

한국은행에 의하면 외화자금시장은 국제외화자금 시장까지 포괄하는 개념임.

외은지점의 외화장외파생거래는 모형1과 모형2에서 국내 주식시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 장외파생부채의 영향이 장외파생자산의 영향보다 높다. 통제변수를 포함하자 영향력이 감소하였는데, 파생자산의 경우 10% 수준에서 유의하나 추정계수의 방향이 음으로 전환하였으나 장외파생부채는 1%에서 유의하게 양의 영향을 미친다. 다만, 추정계수가  약 45% 가량 감소하였다.  외은지점의 외화장외파생거래, 특히 장외파생부채는 국내주식시장의 변동성증가에 통계적으로 유의한 영향을 준다.

국내은행의 장외파생상품부채는 유의하지 않으나 장외파생자산은 모형1에서는 국내 주식시장의 변동성을 유의하게 증가시킨다. 통제변수를 추가한 모형2에서는 외화장외파생자산의 영향력이 상실되었다. 이는 전체은행과 외은지점의 경우와는 상반된 결과이며 국내은행의 외화장외파생거래는 국내주식시장의 변동성 증가에 영향을 미치지 않는다고 볼 수 있겠다.

위의 결과를 종합하면 외은지점의 외화장외파생거래는 월별 코스피변동성으로 측정한 국내 주식시장의 변동성 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미친다고 하겠다.

4.2.3.2 월별 원엔환율 변동성으로 측정한 외환시장 변동성

전체은행의 모형1에서는 외화장외파생거래가 외환시장의 변동성을 증가시키고, 파생자산이 파생부채 보다 훨씬 더 높은 영향을 준다. 모형2에서는 설명변수들의 유의성이 상실되어 전체은행의 장외파생거래가 외환시장의 변동성을 증가시키는 지는 분명하지 않다. 다만, 통제변수인 코스피선물의 경우 본 가설에도 유의하며, 코스피선물이 주식시장의 변동성에 미치는 영향보다 원엔환율의 변동성을 통한 외환시장에 미치는 영향이 더 높은 것은 엔화자금(엔캐리)이 주식시장의 변동성에 대비하기 위한 헤지목적 선물거래와 강한 연관성이 있음을 나타내는 것으로 보았다. 국내로 유입된 엔화자금이 주식시장에 투입되었을 경우 원엔환율의 변동성을 증가시키며, 엔화에 대한 원화가치 하락이 우려될 때 포트폴리오를 즉시 청산할 수 없는 상황이라면 투자자들은 자산의 가치를 보호하기 위하여 엔선물거래를 증대시키는 현상이 나타날 수 있기 때문이다. 종합하면, 전체은행의 외화장외파생상품이 외환시장의 변동성을 증가시키는지 여부는 본 패널분석에서는 명확하지 않다. 주목할 만한 사실은 달러콜금리의 변동성이 원엔환율변동성으로 측정한 외환시장의 변동성에도 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는데, 달러콜금리의 변동성이 외환시장의 변동성을 증가시키는 힘은 주식시장의 변동성에 미치는 영향과 거의 동일한 수준이다.

외은지점 모형1에서 장외파생거래는 외환시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 파생부채와 파생자산의 영향력은 유사한 수준으로 측정되었으나 모형2에서는 통계적 유의성이 상실되었다. 외은지점의 외화장외파생거래가 원엔환율의 변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 증가시키는지의 여부는 불분명 한 것으로 보인다.

국내은행의 장외파생거래가 원엔환율의 변동성으로 측정한 경우 역시 외환시장 변동성 영향은 명확하지 않았다.

4.2.3.3 월별 원달러환율 변동성으로 측정한 외환시장 변동성

전체은행의 경우 모형1에서 장외파생부채는 통계적으로 유의하지 않다. 장외파생자산은 원달러 환율변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 증가시키나 통제변수를 추가한 모형2에서는 장외파생거래의 통계적 유의성이 상실되었다. 주목할 만한 사실은 코스피선물이 원달러환율 변동성에 미치는 영향이 코스피변동성에 미치는 것과 유사한 것이다. 또한 엔선물이 주식시장의 변동성을 증가시키는 크기(+55.81)와 원달러환율로 측정한 외환시장의 변동성을 감소시키는 크기(-55.75)가 유사하다는 사실이다. 즉, 엔선물은 국내주식시장의 변동성이 증가할 때 함께 증가하며, 외환시장의 변동성(원달러환율)이 증가할 때 감소하는 것으로 해석할 수 있어, 이 역시 캐리자금의 효과를 간접적으로 확인할 수 있는 결과로 생각된다.

외은지점의 외화장외파생자산은 모형1에서 원달러환율변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 그러나 장외파생부채는 통계적으로 유의하지 않다. 모형2에서는 외화장외파생거래 모두가 유의성을 상실 하였다. 가설3-1 및 가설3-2와 마찬가지로 여기서도 코스피선물과 O/N 달러콜금리변동성은 외환시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시키나 달러선물과 엔선물은 통계적으로 유의하게 감소시키는 역할을 한다. 코스피선물과 O/N 달러콜금리변동성의 주식시장 및 외환시장 영향에 대한 통계적 유의성은 주목할 필요가 있겠다.

한편, 국내은행의 외화장외파생상품 부채는 원달러환율로 측정한 외환시장의 변동성에 유의하지 않다. 파생상품자산도 외환시장의 변동성에 대한 유의성이 명확하게 나타나지 않았다.

4.3 시계열 통합구성 분석

시계열 통합분석은 패널분석에 활용된 개별은행들의 변수들을 월별로 합산하여 구성한 자료를 이용한 검증이며 패널분석과 비교하여 통합효과가 어떻게 나타나는지 확인하기 위한 것이다. 시계열로 은행별 통합자료를 구성한 후 OLS 회귀분석하였다. 시계열 통합분석의 경우 전체은행에 대한 분석결과는 외화대차대조표 항목에 대한 개별은행의 감독당국에 대한 보고상태가 상이하고 일관성의 결여로 분석결과에 대한 해석에 문제가 있을 수 있으므로 별도의 언급은 생략하기로 한다. [표11]을 참고하기 바란다.

<표 11의 위치>

4.3.1 가설 1 실증분석 결과

외은지점의 본지점 부채는 모형1, 2에서 장외파생부채를 통계적으로 유의한 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 오차항의 자기상관이 제거된 모형3에서는 유의성을 상실하였고, 모형2에서 유의하지 않았던 콜론과 콜머니가 통계적으로 유의해졌다. 주목할 만한 사실은 외은지점의 파생부채가 증가할 때 콜론은 감소하고 콜머니는 증가한다. 반면, 파생자산이 증가하는 경우 콜론이 증가하고 콜머니가 감소한다. 이는 패널분석의 결과와 일치하는 것이다.

모형3에서 장외파생부채가 유의성을 상실하는 현상은 설명변수가 [표13]의 그랜져인과분석 결과에 나타난 바와 같이 본지점부채가 장외파생거래에 그랜져인과 하는데 소요되는 시차 때문인 것으로 이해된다. 전체은행, 외은지점 그리고 국내은행의 가설별 그랜져인과분석 결과와 일치되는 현상은 외화장외파생거래는 시차의 갭이 없이 설명변수에 1,2 차시에 즉시 그랜져인과하나 그 역은 [표13] 및 [표14]에서 보이는 바와 같이 시차의 갭을 두고  발생한다는 사실이다.

국내은행의 경우 본지점부채는 외화장외파생부채와 자산을 통계적으로 유의하게 감소시킨다. 그러나 본지점자산은 외화파생부채와 자산을 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 통제변수인 콜론은 외화파생자산을 증가시키며, 콜머니는 외화파생부채를 통계적으로 유의하게 증가시킨다.

4.3.2 가설 2 실증분석 결과

외은지점은 모형1에서는 엔선물이 외화장외파생자산과 부채를 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 그러나 통제변수를 포함하여 이분산과 다중공선을 고려하고 오차항의 자기상관을 제거한 모형2와 3에서는 통제변수로 사용된 외화장외파생부채와 자산만이 유일하게 통계적으로 유의하고 나머지 통제변수들은 유의하지 않게 변하였다. 여기서 주목할 만한 사실은 장외파생부채와 장외파생자산은 서로가 서로에게 통계적으로 유의한 강한 양의 영향을 준다는 사실이다. 파생거래가 또 다른 파생거래를 유발한다고 볼 수 있겠다.

국내은행은 모형1과 모형3에서는 외화장외파생거래에 대한 엔선물 거래의 영향력이 나타나지 않았으나 모형2는 통계적으로 유의하였다. 엔선물 거래는 장외파생부채를 감소시키고 장외파생자산은 증가시키는 결과를 보였다. 통제변수들은 역시 장외파생자산과 장외파생부채를 제외하고 유의하지 않는 것으로 나타났다. 국내은행에서도 외은지점과 마찬가지 결과로 외화장외파생자산과 부채는 서로가 서로에게 통계적으로 유의하게 영향을 준다. 파생부채가 파생자산을 증가시키는 정도가 파생자산이 파생부채를 증가시키는 정도 보다 현저히 높게 나타났다. 파생부채의 추정계수는 1.16이며 파생자산의 추정계수는 0.73이다.

4.3.3  가설 3-1 실증분석결과

외은지점의 모형1은 외화장외파생거래가 국내주식시장의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났으나 모형2와 3에서는 전체은행의 결과와 마찬가지로 장외파생거래의 유의성이 상실되었다. 통제변수로 활용된 달러선물은 주식시장의 변동성을 감소시키며, 코스피선물, 엔선물 및 O/N 달러콜금리의 변동성은 국내 주식시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다.

국내은행의 경우 모형1은 통계적으로 유의하여 외화장외파생거래가 주식시장의 변동성을 증가시키는 것으로 확인되었다. 그러나 통제변수를 추가한 모형2와 모형3에서는 마찬가지로 유의성을 상실하였다. 통제변수들 중에는 코스피선물이 통계적으로 유의하게 주식시장의 변동성을 증가시켰고, 달러선물은 통계적으로 유의하게 주식시장의 변동성을 감소시킨다. 엔선물 거래는 주식시장의 변동성을 증가시키나 유의성은 확보되지 않았다. 마지막으로 O/N 달러콜금리변동성은 주식시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시킨다.

이를 극단적으로 보여주는 사례로 3,6,9,12월 선물.옵션의 만기일인 둘째 목요일에 코스피지수변동성이 극심해 지는 것이다.

은행의 변수를 합산하여 통합 구성한 비패널 시계열 회귀분석 결과 외은지점과 국내은행의 장외파생거래는 국내 주식시장의 변동성에 영향을 준다고 판단하기 어려웠다.

4.3.4  가설 3-2 실증분석결과

외은지점의 전 모형에서 외화장외파생거래는 1% 유의수준으로 통계적으로 유의하여 외환시장의 변동성을 증가시킨다. 모형2에 통제변수를 추가하자 추정계수가 월등히 높아졌다. 외화장외파생이 외환시장의 변동성을 증가시키는 정도가 2-3배(추정계수: 파생부채90.77-> 206.74/203.5, 파생자산78.44-> 230.42/228.53)로 훨씬 더 높아졌고 모형의 설명력인 결정계수(R2)도 3-4배(파생부채 0.20 -> 0.61/0,62, 파생자산 0.16 -> 0.61/0,63) 이상 증가하였다. 통제변수들 중 코스피선물, 엔선물 및 O/N 달러콜금리 변동성은 장외파생부채와 자산을 증가시키나, 달러선물은 파생거래를 감소시킨다.

국내은행의 경우도 외화장외파생부채는 3개의 모형에서 모두 원엔환율 변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 통계적으로 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 파생부채와 파생자산의 영향력은 유사한 수준이다. 여기서도 주목할 만한 것은 원엔환율 변동성에 대해 엔선물은 통계적으로 유의하지 않게 나왔는데, 이 역시 그랜져인과분석을 고려할 때 시차효과로 이해할 수 있을 것이다. 코스피선물과 O/N 달러콜금리 변동성은 장외파생거래를 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 달러선물은 가설 3-1과 마찬가지로 원엔환율 변동성을 감소시킨다.

4.3.5  가설 3-3 실증분석결과

외은지점의 가설 3-2의 결과와 마찬가지로 장외파생거래는 외환시장의 변동성을 증가시킨다. 즉 외은지점의 장외파생부채와 자산은 원엔환율의 변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 1%에서 통계적으로 유의하게 증가시킨다. 통제변수를 추가한 모형 2와 3에서도 가설3-2와 마찬가지로 파생부채와 자산의 영향력이 현저히 증가하여 파생부채는 모형1과 비교하여 추정계수가 약 4배(52.41-> 207.62/206.52) 증가하고 파생자산은 약5배(43.42-> 223.05/223/05) 증가하였다. 결정계수 역시 가설 3-2와 마찬가지로 6배 이상 증가하였다. 통제변수도 가설3-1 및 가설3-2의 결과와 마찬가지로 코스피선물과 달러콜금리 변동성은 외환시장의 변동성을 증가시키나, 달러선물은 외환시장의 변동성을 감소시킨다. 여기서 엔선물은 가설3-2와 역의 방향으로 작용하여 원달러 환율변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 오히려 감소시키는 것으로 나타났다.

위에서 살펴본 3개의 가설검증 결과를 종합하면, 외은지점의 장외파생상품 거래는 국내 외환시장의 변동성을 증가시키는데 순방향으로 작용한다. 이와 함께 주식시장의 변동성에도 같은 방향으로 영향을 미친다. 설명변수에서 나타난 결과와 통제변수의 결과를 종합하면 외화장외파생거래를 통하여 국내로 유입되는 외화자금은 단기자금 시장인 콜시장에서 원화로 교환되어 주식시장으로 유입되는 과정에 있어서 양 시장에 영향을 줄 수 있음을 간접적으로 유추할 수 있는 결과로 생각한다.

국내은행의 경우에도 외화장외파생거래는 가설3의 3개의 모형에서 모두 통계적으로 유의하며 원달러환율 변동성으로 측정된 외환시장의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 통제변수들 중에는 코스피선물과 달러선물이 통계적으로 유의하여 코스피선물은 외환시장의 변동성을 증가 시키고, 달러선물은 변동성을 감소시킨다.

글로벌 금융시장에서 shock이 발생할 때마다 원달러 환율 변동성이 증가하는 사태가 발생하여 왔다. 환율의 변동성 증대는 일반적으로 원화가치의 하락과 함께 국내 자산가치가 하락하는 상황을 동시에 연출되어 기초자산에 대한 헤지거래 수요가 증가된다. 이는 코스피선물에 대한 수요 증가의 원인이 될 수 있다. 이와는 반대로 수출기업과 헤지펀드들의 달러선물 매도사례는, 일반적으로 원화가치가 상승하고 국내주식시장의 변동성이 감소하는 상황에서 발생되어왔다. 2008년 금융위기 이전 우리나라의 주식시장과 외환시장의 상황을 고려해 보면  회귀분석 결과로 달러선물이 원달러환율의 변동성을 감소시키는 현상을 이해할 수 있을 것이다. 다만, 엔선물 거래가 국내은행의 경우 주식시장의 변동성과 원엔환율의 변동성으로 측정한 외환시장의 변동성은 증가시키지만 원달러 환율의 변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 감소시키는 결과를 가져오는 것은 비록 통계적인 유의성은 확보되지 않았다 하더라도 엔.달러화의 동조화 현상에 기인한 것이 아닌가 생각한다. 엔화는 한동안 달러와 함께 안전자산으로 취급되어 왔기 때문에 원달러 환율의 변동성 증가로 원화가치가 하락하는 상황이 발생하면 달러선물에 대한 수요가 줄어드는 것과 마찬가지로 엔선물에 대한 수요도 감소하게 될 수 있지 않을까 생각한다.

4.4 그랜져 인과분석 결과

그랜져인과관계 분석결과에서 중요한 사실은 외화장외파생거래는 다른 변수에 시차의 갭이 없이 즉시적(1,2차시)인 인과성을 제공하는 반면, 다른 변수들이 외화장외파생거래에 원인을 제공하는 데는 시차가 따른다는 사실이다. 예를 들어 외화장외파생 부채와 자산은 1차부터 본지점부채에 그랜져인과 하는 반면, 본지점부채는 장외파생부채에는 4차시 이후 외화장외파생자산에는 3차시 이후부터 그랜져인과 하였다. 시차의 갭은 은행단위별로 약간의 차이는 있으나 외화장외파생거래의 타 변수에 대한 즉시적인 인과성은 동일하게 나타났다.

그랜져 인과분석에서 나타난 주목할 만한 사실은 외은지점의 외화장외파생거래는 2차시부터 O/N 달러콜금리의 변동성에 그랜져인과 하고 O/N콜금리는 외은지점의 외화장외파생거래에 6차시부터 그랜져인과하는 반면, 국내은행의 경우 외화장외파생거래는 6차시부터 O/N 달러콜금리변동성에 그랜져인과하나 O/N 달러콜금리의 변동성은 국내은행의 외화장외파생거래에 그랜져인과하지 않는다. 이는 콜머니와 콜론의 활용에 있어 외화장외파생거래와 연관되어 어떠한 패턴이 있을 수 있다는 생각이다. 이에 대한 설명은 국내은행과 외은지점과의 거래상대방 관계에서 찾을 수 있을 것 같다. 즉, 국내은행의 파생부채는 외은지점의 파생자산을 의미한다. 회귀분석 결과에서 살펴본 바와 같이 외은지점은 파생자산을 보유하고 있을 때 콜론이 증가하는 경향이 있다. 국내은행은 파생부채를 보유할 때 콜머니를 활용하는 것으로 보인다.

실질적으로 외은지점이 국내은행과의 외화장외파생거래를 하면서 동시에 외화파생부채로 인하여 외화자금이 필요한 국내은행에게 콜론을 제공하게 된다면, 거래체결 시점과 결제이행 시점과의 시차에 반영될 것으로 O/N 달러콜금리의 변동성이 시차를 두고 외화장외파생거래를 증가시키는 요인이 될 수 있다는 합리적인 결론에 도달할 수 있다.

5. 결론 및 시사점

본 연구는 외환위기 이후 금융시장과 자본시장 자유화로 대대적으로 개방된 우리나라의 자본시장에 유입되고 있는 외화자금의 영향을 외화장외파생상품거래와 연계하여 살펴보고자 하였다. 2001년10월~2012년10월까지 국내은행과 외은지점의 외화대차대조표에서 부채와 자산항목을 동시에 활용함으로써 파생상품의 특성을 고려한 연구를 시도하였다. 기업회계 기준에 의하면 파생상품자산과 파생부채는 상호간의 상계가 불가능하다. 따라서 외화장외파생부채와 자산을 각각 독립적으로 활용함으로써 장외파생거래의 쌍방인 외은지점과 국내은행을 파생거래의 반대포지션의 보유자 관계를 연구에 반영하였다. 다시 말하면 기존의 연구에서는 외은지점을 독립적 시장참여자로 보고 연구를 진행하였으나 본 연구에서는 외은지점을 외화자금시장과 장외파생시장에서의 거래 상대방으로 쌍을 이루어 시장에 참여하는 주체로 다루었다. 거래상대방으로서의 국내은행과 외은지점을 표본으로 은행의 외화장외파생상품거래를 통한 레버리지 효과와 국내주식시장 및 외환시장의 변동성의 증대 여부를 확인하기 위한 본 연구의 실증검증 결과는 다음과 같다.

첫째, 외은지점의 본지점 차입은 패널분석의 경우 외화장외파생부채를 증가시키고 외화파생자산을 감소시키는 것으로 나타났다. 외은지점의 비패널 통합분석은 본지점 부채는 장외파생거래 전체를 증가시키는 것으로 나타났다. 국내은행의 본지점부채는 패널분석에서는 장외파생거래를 증가시키나 통합구성은 장외파생거래를 감소시키는 것으로 나타나 방향성이 분명하지 않았다. 그러나 외은지점과 국내은행에서 레버리지 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

둘째, 외은지점의 패널분석 결과 엔캐리는 외화장외파생부채를 증가시킨다. 비패널 통합구성은 통제변수를 추가하지 않았을 때, 장외파생거래(부채와 자산)를 증가시킨다. 국내은행의 패널분석 결과 엔캐리는 장외파생거래를 증가시킨다.

셋째, 패널분석 결과 외은지점이 장외파생부채를 보유하고 있을 때 국내 주식시장의 변동성이 증가한다. 그러나 장외파생자산을 보유하고 있을 때는 주식시장의 변동성이 오히려 감소했다. 비패널 통합구성에서는 통제변수를 추가하지 않았을 때는 주식시장의 변동성을 증가시키는 것으로 분석되었으나 통제변수를 추가하자 유의성이 상실되어 그 결과가 분명하지 않았다. 반면, 국내은행의 경우 주식시장의 변동성에 영향을 주는지는 확실하지 않았다.

넷째, 패널분석에서 외은지점의 외화장외파생거래가 원엔환율로 측정한 외환시장의 변동성에 미치는 영향은 분명하지 않았으나, 비패널 통합구성에서는 외은지점의 외화장외파생거래가 외환시장의 변동성을 크게 증대시키는 것으로 나타났다. 국내은행의 장외파생거래도 외환시장의 변동성을 증가 시킨다.

다섯째, 외은지점의 외화장외파생 거래는 원달러 환율변동성으로 측정한 외환시장의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 국내은행의 경우도 원엔달러 환율로 측정한 외환시장의 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다.

위에서 살펴본 바와 같이 패널분석과 비패널 통합분석의 결과는 통계적 유의성 면에서 완벽하게 일치하지는 않는다. 이에 대한 원인은 일차적으로 본 연구에서 채용한 두 개의 분석방법의 차이에서 찾아 볼 수 있을 것 같다. 그러나 모형1(설명변수와 종속변수간의)에서 나타난 통계적 유의성을 고려할 때 방법론적 차이 보다는 오히려 감독당국에 보고된 은행별 외화계정과목의 충실성이 보장되어 있지 않은 까닭이라 생각한다. 다수 은행의 시계열적 결측 여부에도 불구하고 분석결과가 통계적으로 유의성을 보인 것은 데이터가 더 많고 충실할 경우 유의성이 더욱 견고하게 나타날 것이기 때문이다.

패널분석에서는 시계열상 결측이 많거나 일정기간 결측이 지속되는 은행은 분석대상에서 완전히 제외시킨다. 반면, 비 패널분석은 계정과목별로 전체 은행(외은지점/국내은행)에 대해 합산된 금액을 일괄 적용하므로 표본에 포함된 어떤 특정 은행이 샘플에서 완전히 제외되는 경우는 없었다. 따라서 부분적으로 일치하지 않는 회귀분석 결과는 데이터구성의 차이일 수 있다는 판단이다.

본 연구는 우리나라의 외환시장과 외화자금시장 그리고 외화장외파생시장에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 외은지점의 역할을 장외파생상품거래를 통하여 실증 분석한데 의의가 있다. 다만, 표본으로 선정된 총 25개의 은행을 전체은행, 전체외은지점, 및 전체 국내은행으로 나누어 패널분석과 비패널 시계열 통합구성을 동시에 진행한 것과 3개의 가설이 실제적으로는 부속가설을 포함하여 5개의 가설로 확장되어 분석의 범위가 매우 방대해졌다. 회귀분석 과정에서도 파생으로 인한 레버리지효과를 확인하고 외화장외파생거래와 초단기 외화자금인 외화콜시장과의 연관성을 도출하기 위하여 장외파생거래를 부채와 자산으로 구분하여 검증함으로써 그 범위가 또 다시 2배로 확대되었다. 그 결과 분석에서 나타난 현상들을 일관성 있고 일목요연하게 정리하는 것은 매우 어려운 과정이었으며, 정리된 결과에 따라 추가적인 검증의 필요성 여부를 확인하지 못한 점은 여전히 아쉬운 부분으로 남는다.

< 별첨 >

[그래프 1: 글로벌 금융위기 시 환율변동성]       [그래프 2] 포트폴리오 투자수지 추이

(출처: 한은금요강좌 2013.02.22.)                             (출처: 재인용 유덕룡.오승환.김소영 2010.06)

[표 1] 외환 및 장외 파생금융상품의 일일 거래 규모      [그림 1] 우리나라 외환시장의 구조

(출처: BIS 재인용)                                         (출처: 한국은행, modified)

[그림 2] 우리나라 외환시장의 구조

[표 2 ] 장외파생상품 거래량 추이                         [표3] 실증검증을 위한 연구가설

(출처: BIS 재인용)

[표4] 가설에 따른 변수구성                        [표5] 분석모형 및 데이터의 구성방법

[표6] 은행변수 일람표 및 영문표기              [표7] 시장변수들이 산출방법 및 영문표기

[3.1 가설별 회귀분석 모형/패널]

<가설1 모형1>

[eqn: lnderl _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} bjil _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````i`=`1,2,.......,`n```# ``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````````(1.1)]

[eqn: lndera _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} bjil _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````i`=`1,2,.......,`n```# ``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````````(1.2)]

여기서 [eqn: y]는 로그전환 장외파생자산/부채(종속변수), [eqn: alpha]는 상수항, [eqn: beta]는 로그전환 본지점부채(설명변수)이다. [eqn: n]은 패널개체의 수, [eqn: T _{i}]는 개체 [eqn: i]의 포괄기간을 말한다. 만약 [eqn: T _{i} `=`T]의 관계가 성립되면 균형패널(balanced panel)이며, 전체 관측 수는 [eqn: n``` TIMES `T] 로 계산된다. 여기서 전체 데이터의 포괄기간은 134개의 시계열이며 균형패널이다. 본 모형에서 오차항 [eqn: epsilon _{it ` _{i`t`}}]에서 패널개체(은행)간에 이분산성이 존재한다고 가정한다. 시점 [eqn: t]의 공분산 행렬을 식 1.3와 같이 산출된다. 아래 식에서는 모든 [eqn: t]에서 [eqn: var( epsilon _{i`t`} )`=` sigma _{i} ^{2}]  라고 가정하고 있다. 모형에 적용될 개별 가설과 각각의 가설에 대한 [eqn: y,` beta `,`T``,``i`] 등 상세 내용은 아래 [표 3-7] 과 같다.

[eqn: OMEGA _{t} = LEFT [ eqalign{` sigma _{1} ^{2} ``0```` CDOTS 0# `0````` sigma _{2} ^{2} ` CDOTS 0# VDOTS VDOTS DDOTS ` VDOTS # `0`````0 CDOTS sigma _{n} ^{2} `} RIGHT ] ``````````````````````````````````````````````````````````````(1.3)]

<가설1 모형2>

[eqn: lnderl _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} bjil _{i`t _{it}} `+ln alpha _{0} bjia _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{1} cala _{i`t _{it}} ``# ````````````````````````````````````+ln alpha _{2} call _{i`t _{it}} ```````+ln` alpha _{3} lobl _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{4} loba _{i`t _{it}} +` epsilon _{i`t _{it}} `,````# `````# ```````````````````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n`````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ````````````````````(1.4)]

[eqn: lndera _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} bjil _{i`t _{it}} `+ln alpha _{0} bjia _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{1} cala _{i`t _{it}} ``# ````````````````````````````````````+ln alpha _{2} call _{i`t _{it}} ```````+ln` alpha _{3} lobl _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{4} loba _{i`t _{it}} +` epsilon _{i`t _{it}} `,````# `````# ````````````````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n`````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ``````````````````````(1.5)]

<가설2 모형1>

[eqn: lnderl _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} yencont _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````i`=`1,2,.......,`n```# ``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````````(1.6)]

[eqn: lndera _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} yencont _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````i`=`1,2,.......,`n```# ``````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````````(1.7)]

<가설2 모형2>

[eqn: lnderl _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} yencont _{i`t _{it}} `+ alpha _{0} callvol _{i`t _{it}} `+` alpha _{1} kospivol _{i`t _{it}} ``# ````````````````````````````````````+ alpha _{2} wonyvol _{i`t _{it}} ```````+` alpha _{3} wondvol _{i`t _{it}} ``+` epsilon _{i`t _{it}} `,````# `````# ````````````````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n`````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````(1.8)]

[eqn: lndera _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} yencont _{i`t _{it}} `+ alpha _{0} callvol _{i`t _{it}} `+` alpha _{1} kospivol _{i`t _{it}} ``# ````````````````````````````````````+ alpha _{2} wonyvol _{i`t _{it}} ```````+ alpha _{3} wondvol _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````# `````# ```````````````````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n`````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ``````````````````````(1.9)]

<가설3-1 모형1>

[eqn: kospivol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````# ``````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ````````````````````````````````````(1.10)]

<가설3-1 모형2>

[eqn: kospivol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{0} kpcont _{i`t _{it}} `# ````````````````````````````````````````````+ln` alpha _{1} dollcont _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{2} yencont _{i`t _{it}} `+ alpha _{3} callvol _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,`# `# `````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n```````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} `````````````````````````````````````````````(1.11)]

<가설3-2 모형1>

[eqn: wonyvol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````# ``````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} `````````````````````````````````````````(1.12)]

<가설3-2 모형2>

[eqn: wonyvol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{0} kpcont _{i`t _{it}} `# ````````````````````````````````````````````+ln` alpha _{1} dollcont _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{2} yencont _{i`t _{it}} `+ alpha _{3} callvol _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,`# `# `````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n```````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ````````````````````````````````````````(1.13)]

<가설3-3 모형1>

[eqn: wondvol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,````# ``````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} ```````````````````````````````````````````````(1.14)]

<가설3-3 모형2>

[eqn: wondvol _{i`t _{it}} `=` lambda `+ln` beta _{1} derl _{i`t _{it}} `+`ln` beta _{2} dera _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{0} kpcont _{i`t _{it}} `# ````````````````````````````````````````````+ln` alpha _{1} dollcont _{i`t _{it}} `+ln` alpha _{2} yencont _{i`t _{it}} `+ alpha _{3} callvol _{i`t _{it}} `+` epsilon _{i`t _{it}} `,`# `# `````````````````````````````````````````````````i`=`1,2,.......,`n```````t=`1,2,.......,`T _{i _{}} `````````````````````````````````````````(1.15)]

가설 1과 2에서와 마찬가지로 오차항의 이분산성에 대한 가정은 식 (1.3)과 같다.

[3.2 가설별 회귀분석 모형/비패널]

<가설1 모형1 >

[eqn: lnderl _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{i} `+` epsilon _{i```} ````````(2.1)]

[eqn: lndera _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````(2.2)]

<가설1 모형2>

[eqn: lnderl _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{i} `+ln alpha _{0} bjia _{i} `+ln alpha _{1} cala _{i} +ln alpha _{2} call _{i} +` epsilon _{i```} ``(2.3)][eqn: lndera _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{i} `+ln alpha _{0} bjia _{i} `+ln alpha _{1} cala _{i} +ln alpha _{2} call _{i} +` epsilon _{i``} ``(2.4)]

<가설1 모형3>

[eqn: lnderl _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{t} `+ln alpha _{0} bjia _{t} `+ln alpha _{1} cala _{t} +ln alpha _{2} call _{t} +` epsilon _{t``} ``(2.5)]

[eqn: e _{t} `=` rho e _{t-1`} `+`v _{t}] 으로 AR(1) 과정을 적용한다.

[eqn: lndera _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} bjil _{t} `+ln alpha _{0} bjia _{t} `+ln alpha _{1} cala _{t} +ln alpha _{2} call _{t} +` epsilon _{t``} ``(2.6)]

<가설2 모형1 >

[eqn: lnderl _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{i} `+ln beta _{2} dera _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.7)]

[eqn: lndera _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{i} `+ln beta _{2} derl _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.8)]

<가설2 모형2>

[eqn: lnderl _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{i} `+`ln beta _{2} dera _{i} + alpha _{0} callvol _{i} `# `````````````````````````````````+ alpha _{1} kospivol _{i} + alpha _{2} wonyvol _{i} + alpha _{3} wondvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``(2.9)][eqn: lndera _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{i} `+`ln beta _{2} derl _{i} + alpha _{0} callvol _{i} `# `````````````````````````````````+ alpha _{1} kospivol _{i} + alpha _{2} wonyvol _{i} + alpha _{3} wondvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``(2.10)]

<가설2 모형3>

[eqn: lnderl _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{t} `+`ln beta _{2} dera _{t} + alpha _{0} callvol _{t} `# `````````````````````````````````+ alpha _{1} kospivol _{t} + alpha _{2} wonyvol _{t} + alpha _{3} wondvol _{t} `+` epsilon _{t```} ``(2.11)]

[eqn: e _{t} `=` rho e _{t-1`} `+`v _{t}] 으로 AR(1) 과정을 적용한다.

[eqn: lndera _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} yencont _{t} `+`ln beta _{2} derl _{t} + alpha _{0} callvol _{t} `# `````````````````````````````````+ alpha _{1} kospivol _{t} + alpha _{2} wonyvol _{t} + alpha _{3} wondvol _{t} `+` epsilon _{t```} ``(2.12)]

<가설3-1 모형1 >

[eqn: kospivol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.13)][eqn: kospivol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.14)]

<가설3-1 모형2>

[eqn: kospivol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} `````````````(2.15)][eqn: kospivol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.16)]

<가설3-1 모형3>

[eqn: kospivol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.17)]

[eqn: e _{t} `=` rho e _{t-1`} `+`v _{t}] 으로 AR(1) 과정을 적용한다.

[eqn: kospivol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.18)]

<가설3-2 모형1 >

[eqn: wonyvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.19)][eqn: wonyvon _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.20)]

<가설3-2 모형2>

[eqn: wonyvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.21)][eqn: wonyvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.22)]

<가설3-2 모형3>

[eqn: wonyvol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.23)]

[eqn: e _{t} `=` rho e _{t-1`} `+`v _{t}] 으로 AR(1) 과정을 적용한다.

[eqn: wonyvol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.24)]

<가설3-3 모형1 >

[eqn: wondvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.25)][eqn: wondvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} `+` epsilon _{i```} ```````````````(2.26)]

<가설3-3 모형2>

[eqn: wondvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.27)][eqn: wondvol _{i} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{i} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{i} `+`ln alpha _{1} dollcont _{i} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{i} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{i```} ``````````````````````(2.28)]

<가설3-3 모형3>

[eqn: wondvol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} derl _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.29)]

[eqn: e _{t} `=` rho e _{t-1`} `+`v _{t}] 으로 AR(1) 과정을 적용한다.

[eqn: wondvol _{t} `=` lambda `+`ln beta _{1} dera _{t} ``+`ln alpha _{0} kpcont _{t} `+`ln alpha _{1} dollcont _{t} `# `````````````````````````````````````````+ln alpha _{2} yencont _{t} + alpha _{3} callvol _{i} `+` epsilon _{t```} ``````````````````````(2.30)]

[표8] 그랜져인과관계 변수

[표9 패널분석결과]

[표10 가설 2: 외은지점과 국내은행의 패널분석 결과]

[표11 비패널 통합분석 결과:  가설 1]

[표12 비패널 통합분석 결과 :  가설 2]

[표13 비패널 통합분석 결과 :  가설3]

[표13 외은지점의 가설별 그랜져인과 관계 분석표]

[표13-1 외은지점의 설명변수와 통제변수 간의 그랜져인과 관계 분석표]

[표14 국내은행의 그랜져인과관계 분석표]

[표14-1 국내은행의 설명변수와 통제변수 간의 그랜져인과 관계 분석표]

[그림3 외은지점의 개별은행 변수 추이]

[그림4 국내 개별은행 변수 추이]

[그림5 외은지점 변수 ]

[그림6  국내은행 변수 ]

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STATA Version 11

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