(1) 분석모형의 설정
국내외 선행연구와 모형을 종합하여 본고는 환노출(foreign ex-change rate exposure) 추정모형을 식 (1)로 설정하였다. 환노출을 측 정하는 이론적 기초를 제공한 Adler and Dumas(1983)의 모형을 토대 로 Solnik(1974, 2009), Solnik and McLeavey(2007) 및 송민규·조성 빈(2010) 등의 선행연구를 참고하여 자본자산가격 결정모형(CAPM) 을 기본모형으로 설정하고, 기업 주가의 환율에 대한 민감도를 추정 한다. 환율 이외에 기업의 주가지수 수익률에 영향을 미칠 수 있는 다 른 거시경제변수들의 영향을 통제하기 위해 독립변수에 종합주가지 수를 포함시켜 모형을 설정한다.
(1)
: 무위험 수익률을 차감한 j기업의 t기 주가 수익률 : 한국의 t기 무위험 수익률(3년 만기 국고채 수익률)
: t기 외환리스크 프리미엄
: 무위험 수익률을 차감한 t기 KOSPI지수 수 익률
예상치 못한 환율의 변화율을 의미하는 외환리스크 프리미엄은 식 (2)와 같이 외국통화(달러)에 대한 원화 환율의 변화율에 해외 및 국 내 무위험 수익률 차이를 더하여 구한다.
(2)
: 미국 통화에 대한 t기 원화 환율 변화율
: 미국의 t기 무위험 수익률 ― 한국의 t기 무위험 수익률
국내외 선행연구를 종합하여 보면 환노출 추정모형을 설정 및 추 정하는 데 있어 몇 가지 고려해야 하는 이슈가 있다. 첫째, 환율과 주 가의 수준변수를 적용할 것인지 혹은 변화율을 적용할 것인지의 문 제이다. 그러나 주가와 환율은 단위근(unit root)을 지니는 불안정한 (non-stationary)한 시계열이므로 수준변수 모형은 가성회귀(spurious regression) 문제를 야기한다. 이러한 가성회귀 문제를 해소하기 위해 주가 수익률과 환율 변화율 간의 관계를 추정한다.
둘째, 설명변수에 시장수익률(주가지수 변화율)을 포함시킬 것 인지 여부이다. Adler and Dumas(1983)는 주식시장 전체의 수익률 이 개별 기업의 주가수익률에 미치는 영향을 통제한 후, 예상치 못 한 환율의 변화율(외환리스크 프리미엄, ERP)이 개별 기업의 주가 수익률에 미치는 영향을 추정하는 모형을 제안하였다. Bodnar and
Wong(2000)은 환노출을 총노출(total exposure)과 잔여 노출(resid-ual exposure)로 구분하고, 잔여 환노출이 순수한 환노출이라고 주 장하였다. 총노출은 시장수익률을 설명변수에 포함시키지 않을 경우 의 환노출이며, 잔여 노출은 시장수익률을 포함시킬 경우의 환노출이 다. Bodnar and Wong(2000)에 따르면 시장수익률을 설명변수에 포 함시키지 않을 경우 환노출 추정치가 이론과는 다르게 유의하지 않거 나 반대로 나오는 경우가 나온다. 그 이유는 추정 값에 기업가치와 환 율 간의 관계 이외의 다른 변수의 영향도 포함되기 때문이다. Bodnar and Wong(2003)은 1977년에서 1996년까지의 미국기업의 환노출을 분석하였는데, 시장수익률을 통제변수로 사용하는 경우 환노출 계수 는 기업 전체 환노출 탄력성에서 기업의 시장베타가 조정된 시장노 출간의 차이라고 하였고, 환노출 계수가 0이면 환노출이 없다는 의미 가 아니라 시장 포트폴리오와 같은 수준의 환노출이 있다는 의미라 고 설명하였다.
이러한 논의를 고려하여 식 (1)에는 KOSPI 수익률을 설명변수로 포함시켰다. KOSPI 수익률은 거시경제 전반의 변화를 반영하는 것 으로서 이 변수가 개별 기업 주가에 미치는 영향을 통제하지 않을 경 우에 변수누락(omitted variable)으로 인해 환노출 추정결과가 일치성 (consistency)을 상실할 수 있으며, 추정된 환노출 계수값은 총노출에 해당하여 순수한 의미의 환노출을 파악하기 어렵다.
셋째, 주가 수익률과 환율 변화율에서 무위험 자산 수익률을 차 감하는 CAPM 모형을 적용할 것인지 혹은 무위험 자산 수익률을 차 감하지 않는 일반적 모형을 적용할 것인지인데, 최근 연구는 대부분 CAPM 모형을 적용하고 있다. CAPM 모형은 단순 환율 변화율이 아
니라 유위험 이자율 평가로부터의 이탈, 즉 외환리스크 프리미엄(risk premium)을 설명변수로 고려한다. 따라서 이 모형에서 환노출은 예 상치 못한 환율변동에 대한 주가 수익률의 민감도로 정의된다. 환율 이 예상치 못하게 상승하는 경우 주가 수익률이 상승하면 양(+)의 환 노출 기업이며, 하락하면 음(-)의 환노출 기업으로 파악된다.
넷째, 명목환율, 실질환율, 명목실효환율, 실질실효환율 중 어떤 환 율을 적용할 것인지와 환율의 과거 시차를 설명변수에 포함시킬지이 다. 명목실효환율을 이용할 경우 무위험 자산 수익률을 별도로 계산 해야 하나, 자료와 시간의 제약으로 명목환율을 이용하기로 하고 국 내와 세계 경제에서 중요한 역할을 담당하고 있는 달러화 환율을 대 표로 선정하였다. 원/달러 명목환율은 실질환율, 명목실효환율, 실질 실효환율과 매우 높은 상관관계를 지니고 있으므로 다른 환율들을 이 용하는 경우와 추정결과에 큰 차이는 없을 것으로 추론된다. 다음으 로 J-curve 효과 등을 감안하면 주가가 과거 환율의 의해 영향을 받을 수도 있으며, 이 점을 고려하여 과거 환율 변화율 시차를 설명변수에 포함시켜 보았으나, 대부분의 기업에서 10% 수준에서 통계적으로 유 의성이 없어 최종 모형에서는 제외하였다. 이는 개별 기업 주가에 대 한 환율의 영향이 매우 빠르게 반영되어 월간 단위에서는 과거 시차 의 영향이 거의 없기 때문인 것으로 해석된다.
(2) 자료설명
본 연구는 우리나라에 상장되어 있는 기업을 대상으로 환율변동이 기업 주가에 미치는 영향을 분석한다. 추정기간은 2004년 1월~2012
년 12월이며, 글로벌 금융위기 전후의 변화모습을 비교 분석하기 위 해 2004년 1월~2007년 12월과 2009년 1월~2012년 12월의 두 기간으 로 나누어 분석하였다. 분석대상 상장기업은 총 696개(2013년 3월 기 준)이나, 이 중 2005년 7월까지의 주가 자료가 있는 573개 기업만 추 정에 포함하였다. KOSPI 전체 상장기업의 주가와 KOSPI 주가는 KIS-VALUE의 자료를 사용하였다. 본 연구는 KOSPI의 업종분류를 따라 22개 업종별로 환율과 주가 수익률 간의 관계를 조사한다.
무위험 자산 수익률은 3년물 국고채 수익률을 사용하였는데 한국 은 한국은행의 경제통계시스템(ECOS), 미국은 연방준비제도이사회 (FRB)의 자료를 사용하였다. 원/달러 명목환율은 한국은행 경제통계 시스템(ECOS)을 통해 구하여 CAPM모형에 사용할 외환리스크 프리 미엄을 구하였다.
(3) 추정결과
추정된 DW 통계치를 보면 대부분의 경우 잔차항의 1차 자기상관 문제는 없는 것으로 드러난다. 그러나 추정계수의 유의성이 향상되 는지를 판별하기 위해 White’s heteroscedasticity and autocorrelation consistent estimator를 구해 OLS를 적용한 결과와 비교한 결과, 후 자의 경우에 대부분 유의성이 향상되었다. 따라서 본고는 White의 HACE를 기본으로 추정결과를 요약 설명하되, 10% 수준에서 White 추정에서는 유의성이 없었으나 OLS 추정치는 유의성이 있는 경우는 OLS 추정결과를 적용하였다. 대상 기업이 많으므로 개별 기업의 추정 치에 대한 설명은 생략하고 업종별 및 시기별로 구분하여 유의한 환
노출을 보이는 기업 수 위주로 설명한다.
10)
업종은 총 22개이며, 전반 기는 2004년 1월부터 2007년 12월까지의 4년이고,후반기는 2009년 1 월부터 2012년 12월까지의 4년이다. 유의성은 10%의 유의수준을 기 준으로 판단하였다.먼저 2004년 1월~2012년 12월의 전체 기간을 대상으로 할 경우, 유 의한 환노출을 보인 기업은 총 129개로 전체 기업의 22.5% 정도였다.
이 중 유의한 양의 환노출은 11%(59개), 음의 환노출은 12%(70개)로 서 양과 음의 환노출을 보인 기업의 비중이 거의 비슷하였다.
업종별로 보면 화학, 의약품, 전기전자, 의료정밀, 유통업, 통신업, 금융업의 경우 양의 환노출 기업 비중이 음의 환노출 기업 비중보다 더 높았고, 특히 의료정밀과 통신업의 경우에는 양의 환노출 기업만 나타났다. 음의 환노출 기업 비중이 양의 환노출 기업 비중보다 더 높 은 업종은 음식료업, 섬유의복, 비금속광물, 철강금속, 기계, 운수장 비, 전기가스업, 건설업, 운수창고, 서비스업이며, 특히 섬유의복과 운
10) 개별기업에 대한 상세한 추정결과는 [부표 1] 기업별 환노출 계수와 유의수준과 [부표 2] 기 업별 KOSPI지수의 계수와 유의수준을 참조. [부표 2]에서 확인되듯이 전반적으로 종합주 가지수는 개별기업의 주가에 대부분 유의한 양(+)의 영향을 미친다. 이러한 추정결과는 개 별기업의 주가에 종합주가지수가 중요한 영향을 미친다는 기존의 연구결과를 재확인해줄 뿐만 아니라 환노출을 추정하는 데 종합주가지수를 포함해야 한다는 점을 확인시켜 준다.
<표 4-2> 유의한 환노출 기업 수와 비중
전반기 후반기 전체 기간
기업 수 비중(%) 기업 수 비중(%) 기업 수 비중(%)
양의 환노출 91 15.5 47 8.2 59 10.3
음의 환노출 22 4.2 61 10.6 70 12.2
합 계 113 19.7 108 18.8 129 22.5
수창고업의 경우에는 음의 환노출 기업만 나타났다(<표 4-3> 참조).
의한 양의 환노출은 15.8%(91개)이나 음의 환노출은 4.2%(22개)에 불
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