• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권6호
• /
• pp.1387-1395
• /
• 2015

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국 위안화의 점진적인 국제화로 역내와 역외시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화가 형성되었다. 본 연구는 위안화 국제화와 중국 외환시장 규제 완화에 따라 변화하는 중국 역내 외 위안화 환율시장사이의 상호 연계성에 대해 실증적으로 분석하였다. 벡터자기회귀모형에 기초를 둔 그랜저인과관계분석과 충격반응함수분석을 실시하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 역내 위안화 현물환율시장과 역외 위안화 현물시장은 상호 연동되어 같은 방향으로 움직이고 두 환율사이에는 피드백적인 영향력이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중국 역외 위안화 시장은 자본 유출입에 따른 리스크는 통제하면서 자본계정 자유화의 효과를 가질 수 있기 때문에 중국 역외 위안화 시장의 안정된 수급으로 인해 역내 외 환율간의 차이가 줄어들고 있다. 이는 중국 역외 위안화의 자유화 확대로 인한 역외 위안화 예금 및 결제 증가, 자유변동환율제도 그리고 역외 위안화 파생상품시장의 거래량 및 유동성 증가 등의 요인 때문으로 여겨진다. 셋째, 중국 역외 위완화변화율은 역내 위안화 변화율에 강한 인과적인 영향을 미치는 반면 역내 시장의 변화율은 역외 변화율에 상대적으로 약한 인과적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면 중국 역외 위안화 시장은 역내 위안화 시장에 비해 규모도 상대적으로 작고 발전기간도 5년으로 짧지만, 해외경제 금융동향과 위안화시장의 공급과 수요를 정확히 반영한다는 점에서 중국중앙은행의 정책 영향을 많이 받는 역내 위안화 시장을 이끄는 모습을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권2호
• /
• pp.327-335
• /
• 2016

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망을 결합한 MLP-GARCH 모형과 GARCH모형과 기계학습의 일종인 딥러닝 (deep learning)을 통합한 DL-GARCH을 가지고 위안화 변동성예측을 비교 실험과 분석을 하였다. 비교분석 결과 DL-GARCH 모형은 MLP-GARCH보다 모형 위안화 역내 외 환율변동성 예측 면에서 더욱 더 개선된 예측값을 제공하였다. 그래서 이분산시계열모형을 딥러닝과 결합한 DL-GARCH 모형은 시계열의 환율 변동성 예측 문제에 딥러닝을 응용할 수 있음을 확인하였다. 향후 이분산시계열과 결합된 딥러닝 모형은 다른 금융시계열 데이터에 응용하여 그 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.