금-은 가격을 이용한 경제활동의 예측에 대한...

통계연구(2014), 제19권 제2호, 127-146

금-은 가격을 이용한 경제활동의 예측에 대한 연구1)

김진호2) · 서병선3)

요약

본 연구는 금과 은 가격을 이용하여 경제활동의 예측에 대하여 분석하였다. 최근 국제금융시장

에서 금과 은의 거래 규모와 가격 변동성이 증가하는 추세이며, 국내에도 2014년 3월 한국거래

소 금시장이 개설된 이후 거래량이 증가하고 있다. 금융시장의 상황과 관련을 보이는 금-은 가

격 스프레드는 경제 예측지표로 사용된다. 하지만 금과 은 가격은 거시경제변수와 갖는 연계성

이 서로 다르고 거시경제 상태에 따라 변동이 커지므로 금-은 스프레드는 비정상적 시계열 특성

을 갖고 이를 이용한 경제 예측은 가성적 회귀의 위험을 갖는다. 따라서 본 연구는 금과 은 가

격과 함께 경제활동변수와 이자율을 포함하여 장기균형관계를 분석하고 여기서 얻은 균형관계로

경제활동에 대한 예측력을 측정하였다. 1990년 1월∼2011년 12월 월간자료로 분석한 결과, 산업

생산은 장기균형관계의 이탈에 대하여 유의한 반응을 보이며 산업생산이 장기균형관계를 초과하

는 경우 산업생산이 하락하는 경향을 발견하였다. 그리고 경제활동의 예측에서 장기균형관계는

예측력을 향상시키는 정보 효과를 찾을 수 있었다. 또한 금과 은 가격을 포함한 장기균형관계는

산업생산과 함께 개인소비에 대하여도 예측력을 향상시키는 결과를 얻었다.

JEL Classification: G15, G11

주요용어: 경제활동, 금-은 스프레드, 예측력, 장기균형관계

1. 서론

본 연구는 과 은 가격을 이용하여 경제 활동에 한 측가능성을 분석하고자

한다. 과 은은 장식용 귀 속, 는 각종 공업에서 활용되는 원자재 상품으로서의

성격과 함께 융 투자자산으로서의 특성을 동시에 갖고 있다. 세계 경제 규모의 확

장에 따라 속에 한 수요가 증가하고, 통 인 융자산인 주식이나 채권의 체

융자산으로 의 수요가 늘면서 최근 국제 융시장에서 과 은의 거래 규모와 가

격 변동성이 증가하는 추세이다. 한 주요 국가들이 경쟁 으로 통화정책의 양 완

화와 리 정책을 수행하고 이에 연동하여 과 은의 수요와 가격이 변동하면서 거

시경제변수와의 연계성이 차 커지고 있다. 특히 융 기와 신용 경색의 시기에는

에 한 수요의 증가로 가격이 등하는 상으로 인해 -은 가격 스 드는

융시장의 측지표로 흔히 사용되고 있다. 하지만 과 은 가격은 거시경제변수와

1) 본 논문은 제1 자의 석사학 논문 일부를 발 시켜 완성되었다. 유익한 논평을 주신 심사

원에게 감사한다. 고려 학교 특별연구비에 의하여 수행되었음.

2) 제1 자: 한국개발연구원, 융경제연구부 문연구원. 고려 학교 학원 졸업. E-mail: jinhokim

@kdi.re.kr.

3) 교신 자: 고려 학교 교수. 서울시 성북구 안암동 고려 학교 생명과학 학 식품자원경제학과.

Phone: 02) 3290-3032 E-mail: [email protected].

128 김진호 ․ 서병선

갖는 연계성이 서로 다르고 -은 스 드는 거시경제 상태에 따라 변동하기 때문에

-은 가격 스 드를 이용하여 직 경제활동을 측하는데 어려움이 따른다. 그리

고 -은 스 드는 비정상 시계열 특성을 갖기 때문에 이를 이용하여 측력을

직 분석하는 것은 가성 회귀의 험을 갖는다. 본 연구는 과 은 가격과 함께

이들과 련된 거시경제변수로 산업생산지수와 이자율을 포함하여 장기균형 계를 분

석하고 여기서 얻은 균형 계로 경제 활동에 한 측가능성을 분석하고자 한다.

역사 으로 과 은이 갖는 귀 속으로 가치, 험 분산의 기능, 상호 체 계

로 인하여 과 은 가격은 동조성을 갖는 것으로 알려져 있다. 과 은 가격의 계를

분석한 많은 연구에서 가격 동행성을 발견하 다(Shishko(1977), Money, Affleck-Graves

and Money(1982), Sherman(1982), Aggarwal and Sonen(1988), Johnson and Soenen(1997),

Adrangi, Chatrath and David(2000)). 한 Solt and Swanson(1981)에서는 과 은 가

격의 동조성을 이용하여 과 은 가격에 한 가격 발견기능을 제시하 다. Wahab,

Cohn and Lashgari(1994)는 물가격과 선물가격 간의 공 분(Cointegration) 계에

근거한 측치를 활용하여 과 은 시장 사이에서 차익거래 가능성을 분석하 다.

Ma(1995)는 과 은이 서로 한 체재이며 과 은의 가격이 각각의 균형가격으

로 부터 멀어질 때 상당한 거래이익이 발생하며 과 은 가격 사이에 장기 으로 균

형 계가 존재함을 밝혔다.

Escribano and Granger(1998)의 연구에서는 월간 자료를 사용하여 1971년과 1995

년 사이의 과 은 가격 사이의 공 분 계가 있음을 확인했지만 1990년 이후에는

과 은 사이의 공 분 계가 약화되고 이는 두 시장 간의 분리가 이 졌다고 분석

했다. Ciner(2001)의 연구에서 1992년부터 1998년 사이의 도쿄 상품거래소의 과 은

선물가격 일간 자료를 이용하여 분석한 결과 기간 내에서 과 은 가격의 공 분

계를 확인할 수 없었다. 따라서 1990년 이 에 존재했던 과 은 사이의 안정 인

계가 1990년 이후 사라졌음을 보이고 있다. Ciner(2001)의 연구에 따르면 과 은

은 서로 다른 경제 용도로 사용되고 서로 다른 경제 기본요인에 의해서 향을

받기 때문에 과 은은 유사한 형태의 험을 헤징하기 한 체재가 아님을 의미한

다. Lucey and Tully(2006) 역시 1978년부터 2002년까지의 과 은 가격의 공 분 분

석을 통하여 부분 기간에서 공 분 계가 약화되거나 존재하지 않음을 보 다.

최근 경제 기와 국제 융 기가 발생하면서 주요 국가들이 경쟁 으로 양 완화

와 리 정책을 수행하여 채권이나 주식의 체 융자산으로 의 수요가 증가하

다. 세계 각국의 앙은행 역시 안정 가치를 갖는 비자산으로 의 보유를 늘

리고 있다. 반면 세계 경제의 발 과 함께 국제상품시장에서 산업용 은의 수요가 증

가하고 있어 은 가격은 상 으로 경제활동과 한 계를 갖는다. 따라서 경기변

동과 경제활동의 변화는 과 은 가격에 상반되거나 비 칭 방향으로 향을 미치

므로 이에 따라 -은 가격의 동조성은 약화되고 있다. 거시경제 변수와 , 은 가격

과의 계를 분석한 연구로 Dooley, Isard and Taylor(1995), Christie-David and

Mukesh Koch(2000), Adrangi, Chatrath and Raffiee(2003)가 있다. 특히 Adrangi et

al.(2003)에서는 -은 가격과 거시경제변수로 물가상승률을 포함하여 이들의 계를

분석하 다. 가격이 기 인 이션과 정(+)의 계가 있음으로 보이고 에 한

금-은 가격을 이용한 경제활동의 예측에 대한 연구 129

투자가 장기와 단기에 안정 인 인 이션 헤지 기능이 존재함을 밝혔다. 본 연구에

서는 융시장에서 통 융자산인 주식과 채권의 체 투자자산으로 의 역할이

커지고 있음에 주목하여 이자율을 포함하고 한 과 은 가격이 거시경제 상태에 따

라 변동하므로 경제활동변수를 포함하여 -은 가격과 거시경제변수와의 계를 분석

하고자 한다.

-은 가격과 다른 시장의 계를 분석한 선행 연구로 Chan and Faff(1998)에서는

호주의 다양한 산업군을 상으로 가격이 주식 수익률에 미치는 효과에 하여 분

석하 다. Chan and Faff(1998)의 연구에 따르면 가격은 자원 산 부분의 주

식 수익률과 정(+)의 상 계를 갖지만 소비재와 융, 산업 부분에서는 부(-)의

계를 갖는 것으로 나타났다.4) Tufano(1998)에서는 채굴량은 가격과 부(-)의

계를 갖고 산산업의 헤징 활동이 시간에 따라 증가하기 때문에 채굴 회사의 채

굴량은 기간과 회사에 따라서 매우 다양하게 나타난다고 분석하 다.

실물 경제 활동에 한 측은 기업과 개인 투자자 등 경제 주체들이 의사결정과

정에서 우선 으로 고려해야 할 사항이다. 미래의 실물경제활동에 한 측력 있는

정보지표로 자주 언 되는 장단기 리 스 드에 한 연구5)는 국내외에서 활발히

이루어지는 추세이다. 과 은 가격은 통 으로 융자산으로의 기능과 함께 경기

변동과 경제활동의 변화에 하여 신호기능을 갖고 있으므로 이를 이용한 경제활동

측에 한 연구가 필요하다. 최근 과 은이 국제상품시장과 융시장에서 차지하

는 비 과 향력이 확 되고 있음에도 불구하고 재 -은 가격을 이용한 경제활동

측에 한 국내외 연구는 부족한 상황이다. 특히 국내에도 2014년 3월 한국거래소

시장이 개설된 이후 거래량이 증가하고 있으며 국내외 융시장과의 연계성도

높아질 망이다. 따라서 본 연구에서는 최근 거래 규모와 가격 변동성이 증가하는

과 은 가격을 이용하여 경제활동, 특히 산업생산 소비에 미치는 향과 측력

을 실증 으로 분석하여 이 분야의 부족한 문헌을 채우는데 기여하고자 한다.

2. 금-은 시장과 가격의 동향

2.1 금 시장의 현황

은 주요 귀 속(precious metals)으로 분류되어 장식과 산업용도, 그리고 앙

4) 과 다른 속 산업에서의 추정계수는 5% 유의 수 에서 통계 으로 유의함을 보 으며

다음의 열거된 산업의 추정계수값 역시 5% 유의수 에서 통계 유의성을 확보하 다(건축

재, 담배, 주류, 식품, 엔지니어링, 소매품, 교통, 미디어, 은행, 보험, 투자 융 서비스, 부

동산 개발, 기타 산업).

5) 장단기 이자율 스 드가 향후 경기 측에 요변수라고 주장한 Stock and Watson(1989)

의 연구에 따르면 55개의 거시경제 변수 7개의 변수로 구성된 조합을 만든 다음 경기 측

가능성을 분석한 결과 두 가지 형태의 리 스 드(만기 10년 국채수익률-만기 1년 국채수

익률, 만기 6개월 CP수익률-6개월 재무성 증권 수익률)가 경기 측력에 요한 역할을 한다

는 것을 밝혔다.


은행의 보유와 같은 가치 장수단 뿐만 아니라 경제 혼란 시기에는 물가상승

험에 한 요한 헤징수단으로 여겨져 왔다. <표 2.1>을 보면 의 수요와 공 을

나타내는데 에 한 총수요 보석류에 한 수요가 부분을 차지하고 있음을 알

수 있다.

<표 2.1> 의 수요와 공

용도 2002년 2003년 2004년 2005년 2006년 2007년 2008년 2009년 2010년 2011년

공

총 산

생산량2,206 2,332 2,055 2,457 2,074 2,029 2,058 2,353 2,689 2,822

공식부문

매량547 620 479 663 370 501 236 34 -76 -440

스크랩

(재생 )872 985 878 898 1,129 967 1,316 1,695 1,645 1,612

수

요

보석류 2,662 2,484 2,616 2,719 2,300 2,423 2,304 1,814 2,017 1,963

산업

치과용358 386 419 438 468 476 461 410 466 464

주화

소매투자352 302 347 394 414 434 868 779 1,200 1,487

ETFs

생상품3 39 133 208 260 253 321 617 338 154

주: 단 (톤)

자료: Thomson Reuters GFMS, 세계 원회(www.gold.org)

그러나 2000년 반 이후 융투자 상품으로 수요가 증가하고 있다. 특히 융

기 이후 세계 인 리 상으로 인해 풍부해진 유동성과 달러가치의 하락으

로 인해 상품시장에 한 체투자가 증가하 다. 경기 불황일 때 투자자들의 안 자

산 선호 상이 강해지면서 에 한 투자 수요가 높아져 <그림 2.1>에서와 같이

의 가격이 오르는 경향이 있으며 세계의 앙은행들도 을 확보해 놓으려는 움직

임이 늘어나고 있다.6) 아시아 주요 국가를 심으로 앙은행들이 미국 재무부의 달

러표시 채권 혹은 유로화 비자산의 비율을 조정하고 의 보유비율을 제고하려는

략7)을 취하면서 에 한 수요가 증가한 것으로 보인다.

6) 세계 원회(www.gold.org)의 통계에 따르면 2012년 3월 기 으로 미국 앙은행의 보

유량은 약 8,134톤에 달하며 다음으로 독일 3,396.3t, 국제통화기 (IMF) 2,814.1t, 이탈리아

2,451.8t이고, 랑스는 2,435.4t을 보유한 것으로 나타났다. 아시아권에서는 국(1,054t)이 가

장 많았고 일본은 765.2t 을 보유해 세계 8 에 올랐고 한국은 54.5t으로 세계 43 를 기록

했다.

7) 상품으로서 의 국제거래가 이루어지면 국제수지 항목의 경상계정에 처리되지만 공 기

에 의해 이동되면 화폐용 으로 융계정에 처리된다. 이와 같은 은 상품과 화폐 역할을

동시에 갖기 때문에 이를 의 이 역할(dual role)이라고 한다.


자료: Bloomberg

<그림 2.1> 가격 추이

2.2 은 시장의 현황

은의 수요와 공 을 나타낸 <표 2.2>를 보면 2011년 기 으로 총 수요량 10억

3,900만 온스 산업용이 47%(4억 8,800만 온스), 장신구용이 18%(1억 8,700만 온스),

필름제조용이 6%(6,600만 온스) 다. 그 밖에 생산자 헤징과 순투자에 해당하는 기타

항목이 13%(1억 3,200만 온스)를 차지하 다. 부분의 은이 산업용과 장신구용으로

이용되고 있는 것을 확인할 수 있다.

<표 2.2> 은의 수요와 공

용도 2002년 2003년 2004년 2005년 2006년 2007년 2008년 2009년 2010년 2011년

공

산

생산량594 597 613 637 642 665 682 718 753 757

정부

순 매59 89 62 66 79 43 29 16 44 12

재생은 196 194 195 199 203 199 194 188 229 258

기타 19 2 10 28 - - - 61 50 12

수

요

산업용 355 368 387 432 454 491 493 404 501 488

사진 204 193 179 160 142 118 101 79 72 66

보석 169 179 175 174 166 164 158 159 193 187

식기류 84 84 67 68 61 59 57 58 53 48

주화,

속류32 36 42 40 40 40 65 79 99 118

기타 25 21 29 56 60 37 30 143 158 132

주: 단 (백만 온스)

자료: World Silver Survey 2011(www.silverinstitute.org)

이처럼 산업생산과 한 계가 있는 은은 경기 침체 때 수요 부진으로 가격이


하락하는 반면 경기 회복기에는 강한 상승을 보인다. <그림 2.2>를 보면 2011년 말

은의 가격 상승세가 다소 주춤한 모습으로 보이고 있지만 로벌 자산 가격이 이

었던 2008년 10월 말과 사상 최고가격을 기록한 2011년 4월을 비교하면 은의 가격 상

승률은 310%를 나타냈다. 동기간 의 가격 상승률은 82%로 나타났다. 은 한 과

함께 귀 속(precious metal)이라는 에서 공통 이 있으며 체 계로 인하여

과 은의 가격 추이는 매우 한 상 성을 갖고 움직인다. 그러나 과 비교해서 은

은 귀 속에 속하지만 처럼 융상품이나 통화로 사용되는 비 은 크지 않으며 오

히려 산업 인 용도로 범 하게 사용된다.8) 따라서 은의 가격은 경제활동과 한

계를 갖고 거시경제 상태와 동조하여 변동하는 경향을 보인다.

자료: Bloomberg

<그림 2.2> 은 가격 동향

2.3 금-은 가격 스프레드의 동향

Wahab et al.(1994)의 연구에서와 같이 -은 스 드(이하 GS)는 다음과 같이

정의한다.

log log (2.1)

여기서 GOLD는 가격, SILV는 은 가격을 의미한다. 체 으로 융시장이 회

복될 경우 은의 가격이 강하게 상승한다. 하지만 경제 기 는 융시장이 침체에

빠질 경우 가격이 상승하므로 -은 가격 스 드는 융시장의 주요 측지표로

활용되고 있다.

<그림 2.3>은 -은 스 드의 동향을 나타낸다. 2000년 가격의 변동은 상

8) Solt and Swanson(1981)의 연구에 따르면 기업들이 여러 분야에서 핵심 산업 원자재로서

은을 사용하고 있으며 비록 많은 정부들이 은화(silver coin)를 주조하고 있지만 은화(silver

coin)의 주조 규모는 화(gold coin)의 주조량보다 훨씬 다고 밝히고 있다.


승의 기간이나 상승의 폭으로 볼 때 일시 상이라기보다는 세계경제의 구조 변

화에 기인하며 -은 스 드는 이러한 변화를 반 하고 있다. 융 기 이 유동

성 과잉으로 인해 융시장의 버블 상이 발생하고 국제 유가 등 상품가격이 상승하

다. 로벌 불균형에서 비롯된 2008년 국제 융 기 이후 주가 락, 각국 환율의

등락, 유럽 발 재정 기 등 세계경제가 침체와 회복을 거듭하는 가운데 불확실성

이 크게 증가하면서 에 한 투자가 증가하기 시작했다. 실제 에 한 수요나 투

자 측면에서 에 한 선호도가 높아져 가격이 반 으로 상승세를 보이고 로

벌 경제 기 이후에는 이러한 경향이 더 강해지고 있는 추세이다.

반면 은에 한 수요는 주로 산업 인 용도로 사용되는데 2000년 까지는 5 $/온

스 수 을 유지하다 증가하는 추세를 보이는데 2008년 로벌 융 기 때는 세계경

제 침체를 반 하여 은 가격이 격히 하락하 다. 이러한 과 은의 가격 추이를 반

하여 <그림 2.3>에서와 같이 2008년 -은 스 드가 속도로 증가하 다. 2010

년 이후 세계 경기 회복에 따라 은 가격이 상승하면서 -은 가격 스 드는 격히

감소하여 -은 스 드는 거시경제 상태에 따라 변동을 보이는 것으로 나타났다.

<그림 2.3> -은 가격 스 드

3. 분석 모형

분석모형에 사용되는 , 은 가격과 경제활동변수, 주식 채권시장의 변수들은

기본 으로 단 근을 갖고 비정상 시계열 특성을 갖기 때문에 단순한 회귀분석에

의존할 경우 가성 회귀로 인하여 타당한 결과로 보기 어렵다. 실증분석에서는 ,

은 가격과 이자율 그리고 경제활동변수에 한 공 분 검정을 통하여 장기균형 계를

보이고 이를 이용하여 경제활동에 한 측력을 분석하고자 한다.

실증분석에서는 식(3.1)부터 식(3.3)까지 3가지 측모형을 고려한다. 측을 한

모형 1과 모형 2는 각각 임의보행(Random Walk) 모형과 AR 측 모형을 의미하며,


측변수 는 경제활동과 거시경제 상태를 나타내는 산업생산지수 (m=1),

실질개인소비 (m=2), 주가지수 (m=3), 소비자물가지수 (m=4)를 각

각 의미한다.

모형 1 (임의보행)

∆ (3.1)

모형 2 (AR)

∆

∆ (3.2)

모형 3 (VECM)

∆

∆ (3.3)

모형 3은 VECM(Vector Error Correction Model) 측모형으로 식(3.3)에서

는 공통 으로 ( , , ) 3개의 변수를 포함하며 측변수 (m=1),

(m=2), (m=3), (m=4)를 각각 추가하여 총 4개의 변수로 구성된다.

한 는 측구간, 는 상수항을 의미하고 는 오차이다. 여기에서 는 t

시 에서 ( , , )와 함께 각각 사이의 장기균

형 계로 정의한다. 과 은의 가격은 단 근을 갖는 비정상 시계열이고 두 변수간

의 장기균형 계가 존재하지 않기 때문에 측력분석에 있어서는 에서 각각 4개의

변수로 정의한 장기균형 계, 를 이용한다.

4. 분석 결과

4.1 분석자료

실증분석에서는 런던 귀 속거래소에서 거래되는 (GOLD)과 은(SILV)의 물가

격과 함께 S&P500주가지수(SP500)와 1년 만기 미국 재무성채권 수익률(TB)을 각각

주식시장과 채권시장의 변수로 이용하 다. 경제활동과 련된 변수로는 미국 산업생

산지수(IND)와 소비자 물가지수(CPI), 그리고 실질 개인소비 지출(RPC) 자료를 사용

하 다. 분석모형에서 사용된 과 은 가격, 주가지수, 채권수익률은 모두 Bloomberg

에서 받은 일일 데이터를 평균하여 월(month) 단 로 환산하여 특이 측이나 측주

기의 차이에 의한 향을 최소화하 다. 국채 수익률(TB)을 제외한 모든 변수에는 자


구 분ADF 검정 PP 검정

검정통계량 p-value 최 시차 검정통계량 p-value 역폭

수

GOLD -0.3675 0.9883 0 -0.3010 0.9903 4

SILV -1.7504 0.7259 1 -1.5705 0.8021 5

GS -2.5863 0.0971 1 -2.3869 0.1464 5

TB -1.6980 0.4311 1 -1.5129 0.5257 8

IND -1.7653 0.7188 4 -1.1227 0.9222 10

RPC -0.1349 0.9940 1 -0.2215 0.9922 6

SP500 -1.4352 0.8485 1 -1.3685 0.8679 7

CPI -4.2425 0.0045 1 -3.1761 0.0916 0

차

분

∆GOLD -15.3926 0.0000 0 -15.3689 0.0000 4

∆SILV -13.7733 0.0000 0 -13.7050 0.0000 4

∆GS -13.0218 0.0000 0 -12.9534 0.0000 4

∆TB -9.4351 0.0000 0 -9.3276 0.0000 2

∆IND -4.2254 0.0047 3 -14.5781 0.0000 10

∆RPC -18.1283 0.0000 0 -17.5908 0.0000 7

∆SP500 -12.7127 0.0000 0 -12.7363 0.0000 4

∆CPI -10.6862 0.0000 0 -10.0151 0.0000 8

연 로그를 취하여 분석에 사용하 다. 분석기간은 1990년 1월부터 2011년 12월까지이

며 실질개인소비지출9)의 경우에는 자료 제공이 1995년 이후이므로 1995년 1월부터

2011년 12월까지의 자료를 사용하 다.

4.2 주요 분석결과

4.2.1 단위근 검정

단 근 검정을 실시하여 얻은 검정결과를 <표 4.1>에 정리하 다. 단 근 검정은

Augmented Dickey-Fuller(ADF) 검정과 Phillips-Perron(PP) 검정을 이용하 다. 모

형에 상수항을 포함하고 -은 스 드와 이자율을 제외하면 모두 선형 추세를 고려

하 다. 검정 결과 GOLD, SILV, GS, TB, IND, RPC, SP500 등 주요 변수에 한 단

근 가설을 기각시킬 수 없었다. 소비자물가지수의 경우 ADF 검정에는 단 근이 기

각되었으나 PP 검정은 단 근을 갖는 것으로 나타났다. 각각의 차분변수에 해서는

단 근이 존재한다는 가설을 기각하 다. 단 근 검정에 있어 정 시차의 선정은

ADF 검정의 경우 BIC 기 을 용하 다.

<표 4.1> 단 근 검정

9) 산업생산지수, 실질개인소비지출, 소비자물가지수 자료는 미국 FRB 데이터베이스(http://research.

stlouisfed.org/fred2) 에서 얻음.


4.2.2 장기균형 검정 -은 스 드가 측력을 갖는지 검증하기 해서는 과 은 가격의 장기균형

계를 우선 확인하여야 한다. 본 연구에서는 , 은 가격으로 구성된 두 변수에 한

경우와 함께 이자율과 경제활동변수를 포함한 경우 장기균형 계가 존재하는지 검정

하려고 한다.

단 근(Unit Root)을 갖고 있는 비정상 시계열로 구성된 선형결합이 정상성을

만족하는 경우 공통의 확률 추세를 갖고 이들은 장기균형 계를 갖는다. 그러나 정

상성을 만족하지 않는 선형결합에 한 회귀분석은 가성 회귀로 인하여 추정량이

일치성을 충족하지 못하고 잘못된 추론을 유도한다.

주요 경제변수로 고려하는 이자율, 주가, 산업생산, 소비 변수들은 단 근을 갖기

때문에 이들 변수들 사이에 공통의 확률 추세가 존재하는지를 Johansen 장기균형검

정으로 분석하 다. Engle-Granger(1987)의 공 분 검정의 경우 회귀분석에 기 하므

로 하나의 균형 계를 가정하며, 변수간 인과 계의 임의 설정이나 2단계 추정으로

인하여 근 편의가 발생한다. Johansen(1988)의 공 분 검정방법은 VAR 모형에

기 하기 때문에 이러한 문제를 해결하며 추정과 검정이 동시에 이루어지고 하나 이

상의 균형 계 검정이 가능하다.

<표 4.2> 장기균형 검정

변수 가설 고유값 통계량 임계값 p-value

(GOLD, SILV)rank=0 0.007 10.605 15.495 0.237

rank≤1 0.002 2.095 3.841 0.148

(GOLD, SILV, IND, TB)

rank=0 0.102 48.422 47.856 0.044

rank≤1 0.049 20.671 29.797 0.379

rank≤2 0.026 7.534 15.495 0.517

rank≤3 0.003 0.839 3.841 0.360

(GOLD, SILV, RPC, TB)

rank=0 0.193 62.146 47.856 0.001

rank≤1 0.069 19.517 29.797 0.456

rank≤2 0.020 5.308 15.495 0.775

rank≤3 0.006 1.225 3.841 0.268

(GOLD, SILV, SP500, TB)

rank=0 0.026 46.818 47.856 0.062

rank≤1 0.012 16.260 29.797 0.694

rank≤2 0.002 2.794 15.495 0.975

rank≤3 0.001 0.764 3.841 0.382

(GOLD, SILV, CPI, TB)

rank=0 0.100 48.892 47.856 0.040

rank≤1 0.060 21.496 29.797 0.327

rank≤2 0.021 5.466 15.495 0.758

rank≤3 0.000 0.032 3.841 0.858

<표 4.2>에서 장기균형검정을 한 Trace 통계량과 유의도를 보여 다. 과 은에

하여는 장기균형 계를 찾을 수 없었다. 이는 90년 이 에 존재했던 과 은 사


이의 안정 인 계가 90년 이후 사라졌음을 밝힌 Ciner(2001)의 연구결과와 일치

한다. 반면에 과 은, 이자율과 함께 IND(산업생산지수), RPC(실질개인소비), SP500,

CPI를 추가 으로 고려했을 때 이들 4개의 변수들 사이에서 공통의 확률 추세가 존

재함을 확인할 수 있었다. 장기균형검정에는 VECM에 주요 변수들이 공통의 확정

추세를 갖도록 상수항을 포함하 다. Engle-Granger(1987)의 공 분 검정에서도 이들

네 개의 변수에서 장기균형 계를 얻었으며 여기서 얻은 결과와 다르지 않았다.

<표 4.3> VECM 장기균형 계 추정

변수 경제활동변수

IND RPC SP500 CPI

(GOLD) 1 1 1 1

은 (SILV) -0.8806***

(0.0408)

-0.8096***

(0.0789)

-0.8726***

(0.0317)

-1.1580***

(0.1280)

경제활동변수 1.0763***

(0.1402)

1.4535***

(0.3875)

0.3114***

(0.0353)

2.2556***

(0.5505)

이자율 (TB) 0.0152

(0.0106)

0.0254

(0.0220)

0.0322***

(0.0082)

-0.3214

(2.8760)

상수항 -9.2128 -17.6479 -6.6494 -15.4941

주: 호 안은 표 오차임. ***,**,*은 각각 1%, 5%, 10%에서 유의함을 나타냄.

<표 4.2>의 공 분 검정 결과를 바탕으로 , 은, 채권수익률을 공통변수로 포함하

고 산업생산지수, 소비, 주가, 물가에 한 각각의 VECM에 하여 장기균형 계를

추정한 결과를 <표 4.3>에서 보여주고 있다. VECM 추정에 있어서 BIC(Bayesian

Information Criterion) 기 에 따라 각 모형의 최 시차를 선택하 으며 사후 검정으

로 모형의 정성을 검토하고 측에 사용하 다.

<표 4.3>에서 얻은 VECM 추정 결과에 따라 측력 분석 모형에서 사용되는 장

기균형 계는 다음과 같이 추정되었다.

× × × (4.1)

× × × (4.2)

× × × (4.3)

× × × (4.4)

장기균형 계에서 과 은 가격은 정(+)의 계를 보이며 은 가격의 계수는 1에

가깝게 추정되었다. 하지만 경제활동변수로 사용한 소비자물가지수(CPI)를 제외하면

은 가격의 계수가 1과 같다는 귀무가설은 기각되었다. 그리고 가격은 경제활동변

수와 부(-)의 계를 갖는 것으로 추정되었다. 이는 경제활동이 침체 상태로 축될

경우 가격은 상승하는 경향이 있음을 의미한다. 산업생산, 개인소비, 주가를 경제

활동변수로 할 경우 가격은 이자율과 부(-)의 계를 갖는 것으로 추정되었다. 그


러나 소비자물가지수를 경제활동변수로 사용한 경우 가격은 이자율과 정(+)의

계를 갖는 것으로 나타났으나 유의하지는 않았다.

<그림 4.1>은 식(4.1)∼식(4.4)에서 얻은 장기균형 계 의 추이를 보여

다. 1997년 동아시아 기와 2008년 국제 융 기가 발생하면서 가격의 상승에 따

라 일시 으로 증가하지만 경제활동변수들이 축되고 이에 따라 장기균형 계도 균

형 이하로 하락한 것으로 나타났다.

<그림 4.1> 장기균형 계

4.2.3 예측력 분석결과

VECM 측모형은 공통 변수 (GOLD, SILV, TB)와 함께 IND, RPC, SP500, CPI

변수를 각각 추가하여 구성된다. 이들이 갖는 장기균형 계( )가 시

에서 정보력을 갖는지 추정한 결과를 <표 4.4>에 정리하 다. 산업생산지수와 개인소

비의 경우 장기균형 계의 계수는 1% 유의수 에서 통계 유의성을 보 다. 따라서

산업생산지수는 경제변수 (GOLD, SILV, TB, IND)로 구성된 장기균형 계

에 하여 유의한 반응을 나타낸다. 개인소비지출 역시 경제변수 (GOLD, SILV, TB,

RPC)로 구성된 장기균형 계 에 하여 유의한 반응을 보인다.

<표 4.4> VECM 모형의 단기조정계수

측변수

계수 IND RPC SP500 CPI

-0.0107***

(0.0038)

-0.0052***

(0.0014)

-0.0028

(0.0277)

0.0001

(0.0002)

주: ***, **, *은 각각 1%, 5%, 10%에서 유의함을 나타내고 호 안은 표 오차를 의미함.


단기조정계수가 유의한 값을 갖는 경우 경제활동에 한 측에서 과 은 가격,

이자율, 경제활동변수로 구성된 장기균형 계의 변화에 하여 경제활동변수가 유의

한 반응을 나타내고 이는 측에 유용한 정보로 활용될 수 있음을 의미한다. 주가의

경우 장기균형에 하여 유의한 반응을 나타내지 않으며 이는 효율 시장가설에 따

른 주가의 외생성(exogeneity)을 반 한 것으로 보인다. 소비자물가지수 역시 장기균

형에 하여 유의한 반응을 보이지 않았다.

<표 4.5>는 Random Walk 모형과 AR 측모형, 그리고 VECM 측모형에 한

측력 분석결과를 나타낸다. 각 모형의 측력은 RMSE(Root Mean Squared Erro

r)10)과 MAE(Mean Absolute Error)11)를 통하여 측정하 다. 그리고 측구간 h=1로

하여 얻은 결과이다.

장기균형 계를 고려한 VECM 측모형 3의 RMSE와 MAE 값은 Random Walk

모형 1과 AR 모형 2와 비교했을 때 가장 낮은 값을 나타낸다. AR 모형의 측은

Random Walk 모형의 측과 비교하여 RMSE와 MAE 값이 작지만 차이는 크지 않

은 것으로 보인다. 하지만 VECM 모형의 측은 Random Walk 모형의 측과 비교

하여 RMSE와 MAE 값이 작고 차이는 크게 나타난다. 따라서 VECM 측모형 3의

장기균형 계를 고려하 을 때 각각 IND(산업생산지수), RPC(실질개인소비), SP500

(주가), CPI(소비자 물가지수) 측에 해 추가 인 정보력이 존재함을 확인할 수 있

었다. MAE 기 에 의하면 주가와 소비자물가지수에 한 VECM 측은 AR 측에

비교하여 큰 차이를 보이지 않는다. 하지만 산업생산지수와 실질개인소비의 경우

RMSE와 MAE 모두 VECM 측이 AR 측에 비교하여 측력 향상을 보여 다.

<표 4.5> 측력 분석

모형

측변수

VECM AR Random Walk

RMSE MAE RMSE MAE RMSE MAE

IND0.0062

(0.9224)

0.0045

(0.9303)

0.0065

(0.9651)

0.0047

(0.9756) 0.0067 0.0048

RPC0.00361

(0.9198)

0.0027

(0.9115)

0.0039

(0.9865)

0.00291

(0.9898) 0.0039 0.0029

SP5000.0365

(0.9681)

0.02581

(0.9705)

0.0366

(0.9708)

0.0259

(0.9739) 0.0377 0.0266

CPI0.0030

(0.9027)

0.0022

(0.9685)

0.0031

(0.9219)

0.00214

(0.9632) 0.0033 0.0022

주: 호 안은 임의보행 모형의 RMSE와 MAE를 기 으로 각각 나눠 숫자를 의미함. 측구

간, h=1을 용함.

10) RMSE

11) MAE


다음은 Diebold and Mariano(1995) 검정을 이용하여 두 모형의 측력을 비교분석

하 다. Diebold-Mariano 검정은 식(4.5)와 같이 비교모형 A와 기 모형 B의 정확성

을 비교하기 한 측오차 제곱의 격차(difference in loss)를 기 로 한다.

(4.5)

Diebold-Mariano 검정의 귀무가설과 립가설은 다음과 같다.

(4.6)

Diebold-Mariano 검정에서의 측력 검정 통계량은 식(4.7)과 같이 정의할 수 있

다. 측오차에 이분산성과 계열상 이 존재할 수 있으므로 이들을 조정하기 하여

Newey-West 방식으로 얻은 표 오차를 용하 다.

(4.7)

식(4.7)에서 는 다음과 같이 정의한다.

(4.8)

<표 4.6>은 Diebold-Mariano 검정을 수행한 결과를 나타낸다. 임의보행에 의한 모

형 1을 비교모형으로 하고 AR 모형에 의한 모형 2를 기 모형으로 할 경우 네 개의

경제활동변수에 한 측력 향상은 5% 유의수 에서 유의하지 않다. 임의보행에 의

한 모형 1을 비교모형으로 하고 VECM 모형에 의한 모형 3을 기 모형으로 할 경우

개인소비에 한 측력 향상은 5% 유의수 에서 유의한 것으로 나타났다. 산업생산

지수와 다른 경제활동변수에 한 측력은 10% 유의수 에서 유의하게 나타났다.

AR 모형에 의한 모형 2를 비교모형으로 하고 VECM 모형에 의한 모형 3을 기

모형으로 할 경우 개인소비에 한 측력 향상은 5% 유의수 에서 유의한 것으로

나타났다. 산업생산지수에 한 측력은 10% 유의수 에서 유의하게 나타났다. 다른

경제활동변수들에 한 측력은 유의하지 않았다. 따라서 Diebold-Mariano 검정으로

측력을 측정한 결과 과 은 가격, 이자율과 경제활동변수로 구성된 장기균형 계

를 이용하여 산업생산지수(IND)와 실질개인소비(RPC)에 해 측력이 향상되는 결

과를 얻었다.


<표 4.6> Diebold-Mariano 검정

추정결과

변 수 표 오차 t-통계량 p-value

모형 1

&

모형 2

IND × × 1.07 0.14

RPC × × 0.55 0.29

SP500 × × 1.45 0.07

CPI × × 1.35 0.09

모형 1

&

모형 3

IND × × 1.54 0.06

RPC × × 2.31 0.01

SP500 × × 1.54 0.06

CPI × × 1.32 0.09

모형 2

&

모형 3

IND × × 1.63 0.05

RPC × × 2.30 0.01

SP500 × × 0.68 0.25

CPI × × 0.96 0.17

주: 추정계수의 표 오차의 추정은 Newey-West 방법을 사용함.

4.2.4 표본외 예측 결과

본 연구에서는 경제활동에 한 측을 하여 , 은 가격을 포함한 VECM 측

모형으로 과 은 가격이 제공하는 새로운 정보를 얻고자 하 다. 표본내 측과 함

께 여기서는 추정기간과 측기간을 분리하여 측모형의 표본외(out-of-sample)

측력을 측정하고자 한다.

표본외 측을 하여 축차 측(recursive forecasting) 방법을 사용하 다.

1990년 1월부터 1999년 12월을 처음 추정기간으로 설정하여 1개월씩 추가하면서 모형

을 추정하고 2000년 1월부터 2011년 12월 산업생산 등 주요 경제활동 변수에 한

측을 구하 다. 개인소비에 한 측에는 자료가 제공되는 기간인 1995년 1월부터

1999년 12월을 최 추정기간으로 하 다. <표 4.7>에는 축차 측에 의한 측력

비교를 보이고 있다. 측구간을 1로 하 을 때, 장기균형 계를 사용한 VECM 측

모형이 산업생산과 개인소비를 측할 때 가장 우수한 측력을 보 다. 측구간을

2로 하 을 때에도 동일한 결과를 보여 다. 따라서 표본내 측과 함께 표본외 측

에서도 과 은 가격은 산업생산과 개인소비를 측하는데 있어 추가 인 정보를 제

공한다. 그러나 주가와 소비자물가지수에 한 표본외 측에서는 AR 모형에 의한

측이 가장 낮은 RMSE와 MAE 값을 보 다.


<표 4.7> 표본외 측

모형

측변수

VECM AR Random Walk

RMSE MAE MSE MAE RMSE MAE

h = 1

IND0.0073

(0.9445)

0.0052

(0.9627)

0.0075

(0.9664)

0.0052

(0.9759) 0.0078 0.0054

RPC0.0040

(0.9550)

0.0030

(0.9846)

0.0042

(1.0069)

0.0031

(1.0245) 0.0042 0.0031

SP5000.0429

(0.9890)

0.0301

(0.9840)

0.0421

(0.9699)

0.0297

(0.9727) 0.0434 0.0306

CPI0.0039

(0.9240)

0.0029

(0.9618)

0.0039

(0.9221)

0.0028

(0.9367) 0.0042 0.0030

h = 2

IND0.0073

(0.9357)

0.0051

(0.9572)

0.0075

(0.9632)

0.0052

(0.9744) 0.0078 0.0054

RPC0.0040

(0.9603)

0.0030

(0.9932)

0.0042

(1.0165)

0.0032

(1.0316) 0.0042 0.0031

SP5000.0434

(0.9957)

0.0302

(0.9837)

0.0423

(0.9700)

0.0298

(0.9711) 0.0436 0.0307

CPI0.0040

(0.9392)

0.0030

(0.9746)

0.0039

(0.9279)

0.0029

(0.9413)0.0042 0.0030

주: 호 안은 임의보행 모형의 RMSE와 MAE를 기 으로 각각 나눠 숫자를 의미함. 측구

간 h=1, h=2을 용함.

5. 결론

본 연구에서는 과 은 가격을 이용하여 경제활동에 한 측을 수행하 다. -

은 가격 스 드를 사용하여 경제 측을 한다면 이들이 거시경제 상황에 따라 변동

하기 때문에 자체 으로 장기균형 계를 갖지 않고 측력 분석은 가성 회귀로 인

하여 타당한 결과를 얻지 못한다. 따라서 과 은 가격과 함께 거시경제변수로 채권

수익률(TB)과 경제활동변수를 고려한 장기균형 계로 경제활동에 한 측력을 측

정하 다. 경제활동에 한 측모형에 장기균형 계를 포함할 경우 산업생산과 개인

소비에 한 측에서 유의한 측력의 향상을 발견하 다.

과 은 가격 두 변수에는 장기균형 계를 찾을 수 없고 -은 스 드는 비정상

시계열 특성을 갖기 때문에 경제활동변수와 이자율을 추가하여 가성 회귀의 문


제를 해결하고 장기균형 계에 의한 경제활동 측가능성을 발견한 에서 본 연구의

기여를 찾을 수 있다. 한 경제활동에 련하여 주요한 변수인 산업생산, 개인소비,

주가지수, 소비자물가지수에 하여 장기균형 계의 측 가능성을 측정하 으며

Diebold-Mariano 검정을 통하여 장기균형 계가 갖는 경제활동 측을 한 정보력

을 평가하 다.

본 연구는 국제상품시장과 융시장에서 심이 높아지는 -은 가격을 이용하여

경제활동에 한 측가능성을 실증 으로 분석하 다. 최근 과 은에 한 국내외

융시장의 연계성이 높아지고 있는 상황에 비추어 정교한 이론 모형으로 이러한

결과를 뒷받침하는 연구가 필요하며 이는 추후 과제로 남긴다.

(2014년 7월 23일 수, 2014년 8월 26일 수정, 2014년 9월 24일 채택)


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Forecasting Economic Activity using the Gold and Silver Price Information

Jinho Kim1) · Byeongseon Seo2)

Abstract

This paper provides an assessment of the predictive information contained in the gold and silver prices in forecasting economic activity. The gold-silver spread has been used as an indicator of forecasting economic variables. However, the gold and silver prices have different market drivers and determinants, and thus the cointegrating relationship cannot be found. In this paper, we include interest rate and economic activity variables along with the gold and silver prices, and we find one stable cointegrating relationship. The forecasting ability of the long-run cointegrating relationship is found significant, which evidences the predictive ability of the long-run relationship based on the gold and silver prices in forecasting economic activity such as industrial production and personal consumption.

JEL Classification: G15, G11Key words : Cointegration, Economic Activity, Forecasting, Gold-Silver Spread

1) Senior Research Associate, Korea Development Institute, Dept. of Financial Policy, E-mail:

[email protected].

2) (Corresponding author) Korea University, Professor, Dept. of Food and Resource

Economics, Anam Dong, Seongbuk Ku, Seoul, 136-701. Phone: 02)3290-3032, E-mail:

[email protected].

금-은 가격을 이용한 경제활동의 예측에 대한...

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