▶ 본 연구는 기존 정형화된 환율 예측모형과 더불어 외환시장의 시장심리지수가 환율 예측에 미치는 영향을 분석
- Meese and Rogoff(1983)의 연구 이래 환율은 일반적으로 기초여건(거시변수)들을 사용하여 예측하기 어려운 것으로 알려져 있으며 경제이론과 실증연구에 괴리가 존재(Meese and Rogoff Puzzle)
- 최근 외환시장의 미시적 정보를 고려하여 환율을 예측하는 미시적 접근방법이 대두되는 한편 시장 참여자들의 심리(sentiment)의 중요성도 강조되고 있음.
▶ 시장심리의 환율 예측능력을 분석한 결과 단기적으로 유로화에 대하여 예측력이 매우 뛰어난 것으로 나타난 데 반해 이외의 통화에서는 환율 예측력이 유의하지 않은 것으로 나타남.
- 다만 시장심리지수와 전통적인 환율 예측모형을 동일선상에서 비교하기 위하여 일별 자료인 시장심리지수를 월별 자료로 변환하였는데 변환 과정에서 정보 손실이 있었을 것으로 예상
▶ 또한 기존 외환투자자들이 사용하는 투자전략인 반대의견 이론과 더불어 최근 부상하고 있는 기계학습 모형 등을 활용하여 환율 예측력을 높일 수 있는지 점검
- 반대의견 이론에 기반하여 환율 예측력을 분석한 결과 현재 환율의 상대적 위치를 활용한 모형의 경우 거의 모든 환율 예측기간에 대해서 이 변수와 환율의 수익률 사이에 선형관계가 통계적으로 유의한 것으로 추정
- 또한 여러 가지 기계학습 모형을 기반으로 환율 예측모형을 구성한 결과 전반적으로 UIRP와 시장심리지수 자료를 활용한 기계학습 모형이 환율 예측에 있어서 상수항이 없는 확률보행 모형보다 더 나은 예측력을 보임.
- 이러한 결과는 기존 연구와 차별화되며 Meese and Rogoff 퍼즐을 해결하기 위한 실마리를 제공한다는 측면에서 의의가 있음.
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