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권 제 1 호

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제9권 제1호

9

권 제 1 호

탄소배출권 가격과 철강기업 주가의 인과관계 / 임청룡·김태균

실물옵션(Real Option) 분석을 통한 발전차액기준가격(Feed-in Tariff) 산정 - 모델 개발 및 태양광 사업에 적용 /

전영신·김형택

토지이용정책과 교통에너지소비: 도시동태모형의 구축 / 남기찬·김지소·김호석

스마트그리드 국가로드맵에 따른 유관법령 개선 방향 / 김현제·박찬국

후회비용 분석과 전력수급계획 연구 / 노동석·최기련

선형계획기법을 적용한 우드에너지의 최적 수급 분석 / 배 정 환

기후변화대응정책의 정책네트워크 연구

- 탄소배출권거래제 도입결정 과정을 중심으로 / 변 종 립

Korean Energy Economic Review

KOREAN RESOURCE ECONOMICS ASSOCIATION KOREA ENERGY ECONOMICS INSTITUTE

Korean Energy Economic Review

2010. 3

March 2010 Volume 9, Number 1

An causality of the CO2price and the stock prices of steel corporations /

Lin Qing-long and Kim Tae-kyun

Feed-in Tariff calculation using real option approach

: model derivation and application to photovoltaic generation /

Young-Shin Jeon and Hyung-Taek Kim

Land Use Policy and Transportation Energy Consumption : Developing an Urban Dynamic Model /

Kichan Nam, Jyso Kim and Hoseok Kim

Establishment of related legal and institutional systems for implementing Smart Grid National Roadmap /

Hyun Jae Kim and Chankook Park

Mini-Max Regret Analysis for Increasing Electricity Supply Security /

Dong-Seok Roh and Ki-Ryun Choi

Anaylsis of Optimal Supply and Demand for Wood Energy Applying Linear Programming /

Jeong-Hwan Bae

A Study on the Policy Network of Climate Change Policy

: Case Study of the Introduction of Emission Trading System in Korea /

Byun, Jong-RiP

2 0 1 0

· 3

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제9권 제1 호 ISSN 1599-7057

발 행 인 편 집 인 등록번호 발 행 처 인 쇄 처 발 행 일

문의 : 전화 : 주소 :

에너지경제연구원 기획조정팀(김종익 연구원)

031-420-2263 / 팩스 : 031-420-2110 / E-mail : journal@keei.re.kr 437-713 경기도 의왕시 내손2동 665-1

김 진 형 · 방 기 열 강 승 진 · 양 의 석 경 기 사 00034 한국자원경제학회 에너지경제연구원

범 신 사

2010년 3월 31일 1987년 6월에 자연자원 및 환경과

관련된 경제이론, 정책, 제도, 산업의 연구 및 그 연구결과의 보급을 목적 으로 설립되어, 학술지의 발간, 국내 및 국제 학술발표회의 개최, 그리고 국내외 관련 학술단체와의 교류 등 설립목적에 부합하는 사업을 지속적 으로 추진하여 왔습니다.

현재 한국자원경제학회는 지식경제 부의 협조로 사단법인으로 등록되어 있으며, 또한 국제에너지경제학회 (IAEE)의 한국지부역할을 하고 있는 이 분야의 유일한 학술연구단체로서 국내의 수많은 에너지정책분야 전문 가들이 참여하고 있습니다.

* 본지에 게재되는 논문의 내용은 저자 개인의 견해이며, 저자의 소속기관이나 본지의 공식 견해를 대변하는 것은 아닙니다.

**「에너지경제연구」는 제5권 제1호부터 한국자원경제학회와 에너지경제연구원이 공동으로 발행하고 있습니다.

국내외 에너지 및 자원에 관한 각종 동향과 정보를 신속히 수집·조사·

연구하고 이를 널리 보급·활용하게 함으로써 국가의 에너지 및 자원에 관한 정책 수립과 국민경제 향상에 이바지하도록 하기 위하여 정부출연 연구기관으로 1986년 9월 설립되었 습니다.

에너지경제연구원은 21세기 국내외 여건변화에 국가·사회가 능동적으 로 대응할 수 있도록 국가에너지 Infra 구축을 위하여 에너지산업구조개편, 기후변화협약, 동북아 에너지협력, 에너지이용합리화, 에너지수급동향 연구를 핵심연구사업으로 추진하고 있습니다.

공동편집위원장

강승진(한국산업기술대학교) 양의석(에너지경제연구원)

편 집 위 원

박희천(인하대학교) 손양훈(인천대학교)

이기훈(충남대학교) 김영덕(부산대학교)

박호정(고려대학교) 엄영숙(전북대학교)

원두환(성신여자대학교) 최성희(계명대학교)

김남일(에너지경제연구원) 이철용(에너지경제연구원)

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제9권 제1호

Korean Energy Economic Review

2010. 3

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에너지경제연구

제9권 제1호

탄소배출권 가격과 철강기업 주가의 인과관계 ··· 1 임청룡․김태균

실물옵션(Real Option) 분석을 통한 발전차액기준가격

(Feed-in Tariff) 산정 ··· 25 - 모델 개발 및 태양광 사업에 적용

전영신․김형택

토지이용정책과 교통에너지소비: 도시동태모형의 구축 ··· 55 남기찬․김지소․김호석

스마트그리드 국가로드맵에 따른 유관법령 개선 방향 ··· 77 김현제․박찬국

후회비용 분석과 전력수급계획 연구 ··· 97 노동석․최기련

선형계획기법을 적용한 우드에너지의 최적 수급 분석 ··· 125 배 정 환

기후변화대응정책의 정책네트워크 연구 ··· 151 - 탄소배출권거래제 도입결정 과정을 중심으로 -

변 종 립

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탄소배출권 가격과 철강기업 주가의 인과관계

임청룡*․김태균**1)2)

요 약

본 논문의 목적은 시계열분석을 이용하여 탄소배출권 가격과 철강기업 주가의 인 과관계를 분석하는 것이다. 탄소배출권 거래에 의한 영향을 감안하여 분석 기간 을 탄소배출권 거래전과 거래후로 구분하였으며, 탄소 의무저감 유무에 따른 영 향을 감안하여 의무저감 지역의 철강기업 ARCELOR와 비의무저감 지역의 철강 기업 POSCO를 선정하였다. 탄소배출권 거래 전의 POSCO와 ARCELOR 주가 사이의 관계 분석결과 두 기업은 장기균형이 존재하였다. 탄소배출권 거래가 시 작된 후의 POSCO와 ARCELOR의 주가 및 탄소배출권 사이의 상호관계 분석결 과 POSCO와 ARCELOR의 주가사이 장기균형이 없어지고, ARCELOR와 탄소가 격사이 장기균형이 존재하는 결과를 얻었다. 인과관계로부터 철강기업이 탄소배 출권 가격에 영향을 주나, 탄소가격으로부터 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

주요 단어 : 공적분검정, 인과관계, 철강기업, 탄소배출권가격 경제학문헌목록 주제분류:C51, L11, Q54

* 경북대학교 농업경제학과 박사과정(주저자). qinglong87@hanmail.net

** 경북대학교 농업경제학과 교수(교신저자). tkkim@knu.ac.kr

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Ⅰ. 서 론

대기 중 온실가스 함량의 증가는 지구 온난화를 유발하는 가장 주요한 원 인이다. 이런 지구온난화현상을 해소하기 위하여 기후변화협정이 체결되었으 며, 온실가스 감축에 관한 교토의정서가 체결되었다. 온실가스 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 이산화탄소의 거래 즉 탄소배출권 거래는 1990년대 말 부터 시작되었으나 2005년 2월 16일 교토의정서가 발효되기 이전까지는 조직 화되고 규범화된 거래소가 아닌 장외거래를 중심으로 이루어졌으며, 2005년 이전의 거래는 현물거래보다는 주로 선도계약에 의한 것이었다. 2005년 4월 유럽기후거래소가(ECX : European Climate Exchange) 출범함으로 인해 탄소 배출권 거래가 본격적으로 시작되었으며 거래량도 급증하였다.

탄소배출권 가격과 철강기업의 주가는 어떤 인과관계를 가질 것인가? 먼저 철강산업은 탄소세나 배출권 거래제 등의 환경규제에 의해 영향을 받는다(김 일중 외, 1997; Kim et al., 2000). 그러므로 철강기업의 주가는 탄소배출권 가 격에 의해 영향을 받을 수 있다. 반대로 철강기업의 주가는 철강산업 및 연관 산업의 변화를 가져오며, 또한 탄소배출권 수요에 영향을 미친다. 그러므로 탄소배출권 가격이 철강기업의 주가에 의해 영향을 받을 수 있다. 이와 같은 인과관계의 분석결과는 철강산업과 탄소배출권 시장의 예측을 위해 매우 중 요한 자료를 제공할 것이다.

본 연구의 목적은 탄소배출권 가격과 철강기업의 주가의 인과관계를 분석 하는 것이다. 먼저 탄소배출권 거래에 의해 어떤 영향을 받았는가를 분석하기 위하여 분석기간을 탄소배출권 거래전과 탄소배출권 거래 후로 분리하였다.

또한 탄소 의무저감 유무에 따른 영향을 분석하기 위하여 의무저감 지역의 철강기업 1개와 의무저감지역이 아닌 한국의 철강기업 1개를 선정하였다. 의

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무저감 지역의 경우 세계 철강 생산 1위인 유럽의 Arcelor-Mittal을, 비의무 저감 지역의 경우 세계 철강 생산 4위인 한국의 POSCO를 선정하였다. 한국 이 탄소배출저감국가로 구분되지 않았으므로 POSCO는 아직은 탄소배출권의 규제를 받지 않으나 탄소배출량이 상당히 많은 한국은 단기 내에 탄소배출저 감지역으로 분류될 것이다. 이런 탄소배출권규제로 인한 탄소배출권은 POSCO의 기대생산비용을 작용할 것이므로 POSCO의 주가와 상관관계가 있 을 것이다.

탄소배출권 거래가 시작된 시간이 길지 않다 보니 탄소배출권에 관한 연구 가 많지 않으며 국내 논문의 수는 더욱 적은 편이다. 탄소배출권 가격과 전력 가격의 상관관계와 가격의 전가효과를 분석한 Sijm et al(2006)과 Honkatukia (2006), 탄소배출권의 편의율과 선물가격을 분석한 Borak et al(2006), 파생상 품 관점에서 가격설정모형을 제시한 Daskalakis et al(2009), 국제 탄소배출권 가격의 일물일가 검정 및 동태적 분석한 모정윤․양승룡․조용성(2005), EU 탄소배출권의 가격발견과정과 인과성을 분석한 김수이․박호정(2008) 등이 있 다. 이들 선행연구의 결과를 철강산업과 탄소배출권 시장 분석을 위해 이용하 는 것은 한계를 가진다.

Ⅱ. 탄소배출권 및 철강기업 동향

1 탄소배출권

기후변화협약은 1990년 제네바에서 열린 제2차 세계기후회의에서 기본적인 협약을 체결하였으며, 1992년 5월 정식으로 체결하였다. 기후변화협약의 구체 적 이행 방안으로 교토의정서는 선진국의 온실가스 감축 목표치를 규정하였 으며, 1997년 12월 일본 교토에서 개최된 기후변화협약 제3차 당사국총회에서

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채택되었으며, 2005년 2월 16일에 발효되었다.

탄소배출권 거래는 교토의정서 제17조에 따라 온실가스 감축의무가 있는 국가들의 배출허용량을 부여한 후 국가간 배출허용량의 거래를 허용하는 제 도이다. 교토의정서에 따르면 대상국가들을 부속서Ⅰ국가와 비부속서Ⅰ국가로 구분하였으며 부속서Ⅰ국가는 유럽․일본․캐나다 등 38개 선진국이다. 교토 의정서에 따라 이들 국가는 2008부터 2012년까지 오염물질 배출량을 1990년 을 기준으로 하여 5.2% 감소해야 한다.

탄소배출권 거래에는 두 가지 형태가 있다. 하나는 각 국가 또는 기업에 할 당된 배출권을 거래(allowance-based transaction)하는 형태와 감축사업을 통 해 획득한 배출권을 거래(project-based transaction)하는 형태이다. EU의 배 출권 거래시장은 할당된 배출권과 감축사업을 통해 획득한 배출권 모두를 거 래하는 혼합방식으로 운영되고 있다. 배출권 거래시장에서 거래되는 배출권의 종류는 교토의정서 부속서 Ⅰ국가에 할당된 배출권(Assigned Amount Unit : AAU), 청정개발체제 사업에 의해 인정받은 배출권(Certified Emission Reduction : CER), 공동이행제도 사업에 의해 인증 받은 배출권(Emission Reduction Unit : ERU)과 국내 산림부문 활동으로부터 발생한 배출권(Removal Unit RMU) 등 4종류가 있다. (주린원 외, 2006).

현재 여러 국가에 기후거래소가 개설되어 있지만 그중에서도 영국에 있는 ECX의 거래가 유럽 전체의 80%를 차지할 정도로 가장 활성화되어 있다.

ECX는 기후거래소(CLE : Climate Exchange Plc)의 100% 자회사로 유럽 내 최대 탄소배출권 시장이다. 2005년 4월 시카고기후거래소(CCX : Chicago Climate Exchange)에 의해 설립됐고 2006년부터 CCX와 함께 CLE의 자회사 로 편입됐다(이세경, 2010).

탄소거래는 2005년 거래가 본격화되면서 거래가격과 거래량이 2006초 까지 는 증가하였으나 초기에 탄소배출 허용량의 과도한 책정으로 인해 탄소거래 물량이 과도하게 시장에 공급되어 2007년에 와서는 거래 가격이 계속 하락하 여 단기선물가격이 거의 0유로에 접근하는 현상이 발생하였다. 이로 인하여

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탄소 허용량은 다시 책정되었으며 탄소거래 시장은 다시 안정적인 상태로 복 귀하였다. 본 논문에서는 탄소 선물거래가격을 사용함에 있어서 배출량이 과 도 책정으로 인한 문제를 해결하기 위해 단기선물이 아닌 2년 만기 선물가격 을 사용하여 분석하였다.

2. 철강기업동향

<표 1>은 2008년 세계철강기업 생산 순위이다. 세계 1위 철강생산기업 ARCELOR1)와 세계 4위 철강생산기업 POSCO는 동일 업종에 종사하는 기업 으로서 회사의 경영상황을 나타내는 주가에는 일정한 상관관계가 있을 것이 며 탄소배출이 많은 철강 기업 또한 탄소배출권 가격과 어느 정도의 상관관 계가 있을 것이다. 본 논문에서는 뉴욕증권거래소에 상장되어 있는 두 기업의 일별 주가와 유럽기후거래소에서 거래되는 탄소선물가격을 이용하여 분석하 려고 한다.

<표 1> 세계 철강 생산 순위

(단위: 백만톤)

순위(2007년 순위) 업체명 2008년 생산량 증감률(%)

1(1) Arcelor-Mittal(룩셈부르크) 103.30 -12.68

2(2) 신일본제철(일본) 36.88 6.45

3(5) 바오스틸(중국) 35.44 19.36

4(4) POSCO(한국) 34.70 5.53

5(3) JFF스틸(일본) 33.80 0.00

6(-) 허베이스틸그룹(중국) 33.28 6.61

7(10) 우한강철(중국) 27.73 27.19

8(6) 타타스틸(인도) 24.39 -8.73

9(7) 사강그룹(중국) 23.30 1.76

10(9) US스틸(미국) 23.22 -1.77

자료: 메틸불리틴

1) 이하 ARCELOR는 Arcelor-Mittal을 가리킨다.

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ARCELOR는 2002년 Usinor(프랑스)가 Arbed(룩셈부르그), Aceralia(스페 인)와 통합으로 탄생하였는데 이후에도 지속적인 M&A를 통한 대형화로 조 강생산능력이 2002년 44백만M/T(당시 세계 1위)에서 2006년 54백만M/T로 증가하였다. 2006년 세계 1위 철강사인 Mittal Steel과 세계 2위 철강사인 Arcelor사가 합병하여 조강생산능력 1억톤을 넘어선 초대형 철강사인 Arcelor-Mittal Steel이 탄생하였으며 세계시장 점유율을 10%로 확대하였으며 조강생산량은 2003년 3,100만 톤에서 2006년 1억 1,800만 톤으로 큰 폭으로 증가하였다. 2007년 4월 Arcelor-Mittal은 멕시코 철강업체인 Sicartsa를 인수 하였으며 이는 북미 건설시장 점유율을 늘리고 멕시코 시장을 확보하기 위한 전략으로 보인다. Arcelor-Mittal의 독주가 예상되는 가운데 세계 조강순위 10위 이내에 있는 철강사들의 본격적 대형화 작업이 진행될 것으로 보이며 Arcelor-Mittal은 향후 5년이내 2억톤까지 생산량을 증가시키기 위해 지속적 으로 인수합병 할 예정이다(이민식, 2008).

POSCO는 1967년 7월 종합제철소 입지를 포항으로의 확정을 시작으로 창 업기를 시작하였으며, 1968년 4월에 포항종합제철주식회사를 창립하였다. 경 제의 지속적인 발전으로 인한 국내의 철강수요를 감당하기 위해, POSCO는 1985년 12월에 광양 1기 착공을 시작으로 1992년 10월 종합준공식까지 제선- 제강-압연 공정을 직결하는 최신예 제철소를 건설하는 한편 최신기술 개발의 필요성에 따라 1986년 12월 포항공과대학교 개교와 1987년 3월의 포항산업과 학기술연구원 창립 등으로 산․학․연 체제를 구축하였다. 1994년 10월 뉴욕증 시에 상장한 POSCO는 지속적인 설비효율화와 생산성 향상을 통해 1999년 3월 조강 2,800만톤 생산체제를 완성하였다. 2000년에 민영화된 POSCO는 해외 생산기지를 확대하고자 베트남, 인도 등 주요 해외 거점에 생산 설비를 증설 하였으며, 2008년 조강 34.7백만 톤을 생산하였다. 성장기에 있는 아시아에서 는 대규모 철강기업들의 M&A는 아직 나타나지 않고 있으나 전략적 제휴 등 을 통해 세계적인 철강사에 대응하고 있다.

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Ⅲ. 분석 자료와 방법

1. 분석자료

본 연구에서는 탄소배출권 거래가격이 철강기업에 미치는 영향이 그 기업 의 주가에 반영될 것이라는 전제하에 기업들의 주가와 탄소배출권 선물가격 을 사용하였다. 사용된 자료들은 뉴욕증권거래소에서 거래되는 ARCELOR와 POSCO의 1997년 8월 7일부터 2009년 4월 21일까지 일별 주가와 2006년 11 월 28일부터 2009년 4월 21일까지 ECX에서 거래되는 2년 만기 EUA선물가격 이다. 그 중 1997년 8월 7일부터 2004년 12월 31일 까지를 탄소배출권 거래가 시작되기 전으로 분류하였다. 이 기간 동안의 두 기업의 주가 추이는 [그림 1]과 같이 나타난다.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

1997-08-07 1997-12-07 1998-04-07 1998-08-07 1998-12-07 1999-04-07 1999-08-07 1999-12-07 2000-04-07 2000-08-07 2000-12-07 2001-04-07 2001-08-07 2001-12-07 2002-04-07 2002-08-07 2002-12-07 2003-04-07 2003-08-07 2003-12-07 2004-04-07 2004-08-07 2004-12-07

날짜

주가(단위: $)

POSCO ARCELOR

[그림 1] 탄소거래 전 두 기업의 주가 추이

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탄소배출권 거래 시작이후는 2006년 11월 28일부터 2009년 4월 21일까지로 구분하였으며, 2년 만기 탄소배출권 선물을 사용하여 분석하였다. 이유는 2년 이하 단기 탄소배출권선물 거래가 2007년에 와서 체재의 미비로 한 때 탄소 단기선물가격이 0유로에 접근하였다. 그 문제점을 해결하기 위하여 2006년 11 월 28일부터의 2년 만기 선물을 사용하였다. 이 기간의 두 기업의 주가 및 탄 소 선물가격추이는 [그림 2]처럼 나타났다.

0 50 100 150 200 250

2006-11-28 2007-01-09 2007-02-16 2007-03-28 2007-05-07 2007-06-14 2007-07-24 2007-08-30 2007-10-09 2007-11-15 2007-12-27 2008-02-06 2008-03-17 2008-04-25 2008-06-05 2008-07-15 2008-08-21 2008-09-30 2008-11-06 2008-12-16 2009-01-28 2009-03-09 2009-04-17

날짜

주가(단위: $)

0 50 100 150 200 250

탄소가격(단위: 유로)

POSCO ARCELOR 탄소가격

[그림 2] 탄소거래 후 기업의 주가 및 탄소가격 추이

[그림 1]에서 ARCELOR주가와 POSCO의 주가는 장기적으로 거의 비슷한 상승과 하락을 이어가고 있음을 알 수 있으며, [그림 2]에서는 ARCELOR주 가와 POSCO주가보다 ARCELOR주가와 탄소가격이 장기적으로 안정적 추세 가 있는 것처럼 보이는데 이에 대한 이론적 검정을 하기 위하여서 본문에서 는 요한슨의 공적분검정을 사용하였다.

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2. 분석과정 및 절차

본 연구에서는 두 가지 부분으로 나누어서 분석하였다. 하나는 탄소배출권 거래가 시작하기 전의 ARCELOR와 POSCO의 일별 주가를 이용하여 VECM 모형을 통한 분석이며, 다른 하나는 탄소배출권 거래가 시작한 후 탄소배출권 가격과 ARCELOR, POSCO의 일별 주가를 이용한 VECM모형 분석을 실시하 였다. 전체적인 분석은 아래 <표 2>와 같이 요약할 수 있다.

<표 2> 분석 절차

순서 이슈 분석

탄소배출권 거래 전/후 같음

1. 시계열의 안정성 여부 확인 단위근 검정

2. 장기 균형여부 확인 요한슨의 공적분 검정

3. 최적 시차 확인 BIC를 이용한 최적시차 결정

4. 모형의 적합도 확인 포트만토 잔차검정

5. 변수사이 인과관계 확인 인과성 검정

3. 분석방법

(1) 단위근 검정과 공적분 검정

일반적으로 단위근 검정에는 Dickey-Fuller (DF) 검정법, Augmented Dickey Fuller (ADF) 검정법, Phillips-Perron(PP) 검정법 등 세 가지 방법이 주로 이 용된다. 본 논문에서는 DF단위근 검정을 사용하였다(Dickey and Fuller, 1979).

단위근이 존재하는 시계열 벡터에 대한 공적분 검정 또한 아주 중요하다.

공적분의 존재여부로 인하여 모형의 사용이 달라지기 때문이다. 보통 공적분 관계가 존재하지 않으면 VAR모형을 사용하고, 존재하면 VECM모형을 사용

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한다. Johansen검정법은 오차수정항 행렬의 차수(rank)는 공적분 벡터수와 같 다는 사실에 기초한다(Johanson, 1988).

(2) 모형의 차수결정과 모형의 진단

모형의 모수를 추정하기 위해서는 이모형의 차수인 가 먼저 알려져야 한 다. 그러나 는 실제로 알 수 없으므로 표본정보로부터 추정해야 하는 또 다른 미지의 모수이기도 하다. 이때 일 변수의 경우에서와 마찬가지로 아카이케 정 보규준(AIC)과 슈바르츠 정보규준(SBC) 또는 하나-퀸(HQ) 등의 도움을 받을 수 있는데, 본 논문에서는 AIC를 보완한 BIC를 이용하여 차수 를 결정하였 으며, 일반적으로 BIC의 최적차수는 AIC의 최적차수를 넘지 않고, 또 AIC는 점근적으로 에 대한 과추정을 만드는 것으로 알려져 있다(Lutkepohl, 1991).

정상벡터시계열 {}가    이고 또 공분산행렬이  

  이면 ≠ 이면 이면, {}을 벡터백색잡음(vector white noise)이라 하고 {}∼  

로 표시한다. 모수의 추정을 통하여 모형이 적합된 후에는 그것이 적절한지를 진단해야 한다. 특히 잔차에 자기종속이나 교차종속이 존재하지 않는지를 확 인한다. 이를 위해서는 일 변수에서와 같은 방법으로 포트만포 검정의 벡터형 을 적용한다(Ljung and Box, 1978).

(3) 오차수정모형

Engle and Granger(1987)는 변수간의 불안정한 관계를 해결하기 위하여 “특 정 변수사이에 공적분이 존재하면 이를 대변하는 오차수정모형(VECM: Vector Error Correction Model)이 존재한다.” 라는 대표정리(representation theorem) 를 제시하였다.

공적분관계가 존재하는 변수들은 장기균형관계를 갖게 된다. 오차수정모형 은 변수들이 가지는 비정상성들을 차분을 이용하지 않고 동적이고 안정적인 장기균형을 도출할 수 있다. 차분은 각 비정상시계열이 갖는 확률추세와 같은

(15)

고유 정보를 상실시킬 수 있으므로 공적분이 존재하는 경우 각 계열들에 대 하여 차분하여 구성되는 VAR모형은 모형설정의 오류가 발생할 수 있다. 따 라서 공적분이 존재하는 경우 새로운 VAR모형인 VECM모형이 이용된다(김 해경․이명숙, 2005).

Ⅳ. 추정 및 해석

1. 탄소배출권 거래 전

(1) 단위근 검정 및 공적분 검정

탄소배출권 거래가 이루어지기 전의 ARCELOR와 POSCO의 일별 주가를 이용하여 DF 검정을 한 결과 두 단일 시계열이 평균이 0와 평균이 0이 아닐 때 및 추세 항이 포함되었을 때 모두 단위근이 존재함을 Rho통계량이나 Tau 통계량을 통하여서 알 수 있다<표 3>. 여기에서 사용되는 데이터는 박스-콕스 변환을 통한 데이터를 사용하였다. POSCO는 root변환을 시행하였고, ARCELOR 는 자연로그로 변환하였다.

<표 3> 단위근 검정 결과

Variable Type Rho Pr < Rho Tau Pr < Tau

POSCO

Zero Mean 0.08 0.7022 0.12 0.7211 Single Mean -7.36 0.2533 -1.66 0.4521 Trend -15.05 0.183 -2.8 0.1979

ARCELOR

Zero Mean -0.13 0.6526 -0.15 0.6321 Single Mean -1.51 0.8352 -0.73 0.8375

Trend 0.41 0.9978 0.19 0.998

(16)

단위근이 존재하는 시계열사이에 공통추세를 나타내는 공적분관계가 존재 하는가에 대한 요한슨의 대각합 공적분 검정과 최대고유치 공적분 검정을 실 시한 결과 모두 공적분관계가 존재한다고 나타났다. 즉 두 회사의 주식이 공 통적인 추세로 움직인다는 것을 알 수 있다<표 4>.

<표 4> 요한슨의 대각합 및 최대 고유값 공적분 검정 H0:

Rank=r

H1:

Rank>r Eigenvalue  Trace 5%

Critical Value

0 0 0.0093 19.4457* 15.34

1 1 0.0011 2.102 3.84

 H0:

Rank=r

H1:

Rank=r+1 Eigenvalue Maximum 5%

Critical Value

0 1 0.0093 17.3437* 14.07

1 2 0.0011 2.102 3.76

* 유의수준 5%하에서 통계적으로 유의함.

(2) 최적 시차 결정 및 모형의 적합성 검정

최적시차는 BIC값이 최소일 때의 차수를 적정차수로 선정하였다. <표 5>

에서 나타나듯이 시차가 3일 때의 BIC 값이 -11.5319로 가장 작게 나타나므 로 최적시차를 3으로 결정하였다.

<표 5> BIC 정보규준 값

Lag MA 0

AR 0 -0.7704

AR 1 -11.5273

AR 2 -11.5301

AR 3 -11.5319

AR 4 -11.5276

AR 5 -11.5247

(17)

모형의 적합성에 대한 검정은 보통 잔차항에 대하여 실시하는데 잔차항 벡 터 {}가 벡터백색잡음(vector white noise)인지 여부를 검정하는 것이다.

<표 6>에서 나타나듯이 포트만토 잔차항 검정 실행결과 시차 3차 이후의 잔 차항이 모두 벡터백색잡음임을 알 수 있다.

<표 6> 포트만토 잔차항 검정

Lag DF Chi-Square Pr> ChiSq

4 4 6.63 0.1566

5 8 9.22 0.3238

6 12 10.4 0.5807

7 16 18.5 0.2954

8 20 21.01 0.3966

9 24 22.6 0.5438

10 28 35.29 0.1615

11 32 36.5 0.2673

12 36 42.44 0.2131

(3) 인과관계 검정

공적분 관계가 존재하므로 VECM(3)을 사용하여 추정한 결과 아래와 같은 결과를 나타냈다. 1%유의수준 하에서 POSCO가 ARCELOR에 영향을 줌을 알 수 있다<표 7>.

<표 7> 그랜저 인과관계 분석 결과

변 수 시차 귀무가설  P-value 인과관계

POSCO

주가 Lag3 PO는 AR에 영향을 주지 않음 21.10 <0.0001 있음**

ARCELOR

주가 Lag3 AR은 PO에 영향을 주지 않음 3.95 0.2664 없음

** 유의수준 1%하에서 통계적으로 유의함.

(18)

치열한 업종 내 경쟁에서 우위를 차지하기 위하여 철강업계 내에서도 크고 작은 M&A가 지속적으로 일어났다. ARCELOR 역시 세계1위 기업으로의 등 극과정에서 크고 작은 M&A 수차례를 겪었다. 규모면에서 POSCO보다 훨씬 크고 또한 대형 M&A를 수차례 거친 경험이 있는 ARCELOR가 POSCO를 M&A대상으로 할 확률이 이와 반대일 확률보다 높다. 그러므로 M&A 대상 인 POSCO의 주가가 ARCELOR에 영향을 미친 것으로 생각된다.

2. 탄소배출권 거래 후

(1) 단위근 검정 및 공적분 검정

탄소배출권 거래가 이루어진 후의 탄소배출권 가격, ARCELOR와 POSCO 의 일별 주가를 이용하여 DF 검정을 한 결과 세 개의 단일 시계열이 평균이 0일 때와 평균이 0이 아닐 때 및 추세항이 포함되었을 때 모두 단위근이 존 재함을 Rho통계량이나 Tau통계량을 통하여서 알 수 있다<표 8>. 즉 원 시계 열이 불안정함을 알 수 있다. 여기에서 사용된 데이터 역시 박스-콕스 변환을 거쳐 가장 적합한 상태로 3개의 단일 시계열 모두 root변환 시켰다.

<표 8> 단위근 검정

Variable Type Rho Pr < Rho Tau Pr < Tau

POSCO

Zero Mean -0.11 0.6572 -0.25 0.5969 Single Mean -3.89 0.5512 -1.38 0.5949 Trend -6.36 0.7146 -2.06 0.5663 ARCELOR 

Zero Mean -0.24 0.6286 -0.52 0.4915 Single Mean -1.47 0.8391 -0.68 0.8485

Trend -3.01 0.9364 -1.33 0.88

탄소가격 

Zero Mean -0.18 0.6413 -0.52 0.4918 Single Mean -3.06 0.6489 -1.07 0.7298 Trend -3.21 0.9277 -1.12 0.9236

(19)

단위근이 존재하는 시계열사이에 공통추세를 나타내는 공적분관계가 존재 하는가에 대한 요한슨의 대각합 공적분 검정과 최대고유치 공적분 검정을 실 시한 결과 3개 시계열사이에 공적분관계 하나가 존재한다고 나타났다<표 9>.

<표 9> 요한슨의 대각합 및 최대 고유값 공적분 검정 H0:

Rank=r

H1:

Rank>r Eigenvalue Trace 5%

Critical Value

0 0 0.0411 31.5633* 29.38

1 1 0.0072 6.6477 15.34

2 2 0.0039 2.3347 3.84

H0:

Rank=r

H1:

Rank=r+1 Eigenvalue Maximum 5%

Critical Value

0 1 0.0411 24.9156* 20.97

1 2 0.0072 4.3131 14.07

2 3 0.0039 2.3347 3.76

* 유의수준 5%하에서 통계적으로 유의함.

기존의 두 철강기업의 주가와 탄소배출권가격사이 공통추세가 있는지를 알 아보기 위하여 각각의 두 시계열에 대하여 공적분 검정을 한 결과 <표 10>

과 같이 나타났다. 탄소거래가 이루어지기전에 공적분관계가 있던 두 철강 회 사 주가사이에는 공적분 관계가 사라지고, 탄소가격과 ARCELOR주가사이에 는 공적분관계가 존재함을 나타냈다. 기타 모든 생상요소가 동일하다고 가정 할 때 탄소시장의 출현으로 비용 면에서 ARCELOR는 POSCO보다 탄소배출 권이라는 생산요소를 더 고려해야하므로 두 기업의 비용추이는 기존의 일정 한 균형을 점차 이탈하게 되며 그 이탈의 정도는 새로운 비용 탄소배출권가 격과 상관될 것이다.

(20)

<표 10> 각 변수들간의 공적분 검정결과

변수 H0:

Rank=r

H1:

Rank>r Eigenvalue  Trace 5%

Critical Value POSCO주가와

ARCELOR주가

0 0 0.0125 9.2562 15.34

1 1 0.0029 1.7345 3.84

POSCO주가와 탄소가격

0 0 0.017 12.8804 15.34

1 1 0.0046 2.724 3.84

ARCELOR주가 탄소가격

0 0 0.0383 25.1186* 15.34

1 1 0.0033 1.9458 3.84

* 유의수준 5%하에서 통계적으로 유의함.

(2) 최적 시차 결정 및 모형의 적합성 검정

최적시차는 BIC값이 최소일 때의 차수를 선정하였다. <표 11>에서 나타나 듯이 시차가 4일 때의 BIC 값이 -13.4501로 가장 작게 나타나므로 최적시차 를 4로 결정하였다.

<표 11> BIC 정보규준 값

Lag MA 0

AR 0 -1.64763

AR 1 -13.4258

AR 2 -13.4394

AR 3 -13.4495

AR 4 -13.4501

AR 5 -13.4278

포트만토 잔차항 검정 실행결과 시차 4차 이후의 잔차항이 모두 벡터백색 잡음임을 알 수 있다<표 12>.

(21)

<표 12> 포트만토 잔차항 검정

Lag DF Chi-Square Pr> ChiSq

5 9 13.28 0.1505

6 18 15.15 0.6517

7 27 22.77 0.6975

8 36 33.1 0.6071

9 45 44.54 0.4913

10 54 48.57 0.6832

11 63 60.38 0.5703

12 72 69.14 0.5738

(3) 인과관계 검정

공적분 관계가 존재하므로 VECM(4)를 사용하여 추정한 결과 아래와 같은 결과를 나타냈다<표 13>.

<표 13> 그랜저 인과관계 분석 결과

변 수 시차 귀무가설  P-value 인과관계

POSCO 주가

Lag4 PO는 AR에 영향을 주지 않음 14.54 0.0058 있음**

Lag4 PO는 탄소에 영향을 주지 않음 26.32 <0.0001 있음**

ARCELOR 주가

Lag4 AR은 PO에 영향을 주지 않음 6.78 0.1480 없음 Lag4 AR는 탄소에 영향을 주지 않음 42.16 <0.0001 있음**

탄소가격

Lag4 탄소는 PO에 영향을 주지 않음 6.57 0.1603 없음 Lag4 탄소는 AR에 영향을 주지 않음 6.92 0.1399 없음

** 유의수준 1%하에서 통계적으로 유의함.

(22)

인과관계의 결과로부터 POSCO주가가 ARCELOR주가에 영향을 줌을 알 수 있다. 이는 탄소배출권 거래전과 마찬가지이다. 비록 두 기업사이 장기균 형관계는 존재하지 않으나 규모면에서 POSCO보다 훨씬 크고 또한 대형 M&A를 수차례 거친 경험이 있는 ARCELOR가 POSCO를 M&A대상으로 할 확률이 이와 반대일 확률보다 높다. 그러므로 M&A 대상인 POSCO의 주가가 ARCELOR에 영향을 미칠 것이다.

POSCO주가와 ARCELOR주가 모두 탄소거래 가격에 영향을 받지는 않지 만, 탄소거래 가격에 영향을 준다는 것을 알 수 있다. 철강기업의 주가상승은 동종업종의 경기호황과 직결되었으며, 철강업종의 호황은 전체 경기의 호황과 직결되고, 경기호황으로 인한 건설, 조선, 에너지, 시멘트 등 자원의 수요증가 는 배출권수요와 직결되므로 철강기업 주가의 상승은 탄소가격에 영향을 준 다고 할 수 있다.

반대로 탄소거래 가격의 증가는 기업의 탄소배출량이 기존에 배분받은 배 출량보다 많아야만 기업에 영향을 줄 수 있다. 그러나 기업에서는 새로운 기 술의 도입 등으로 인한 산출량을 증대하면서도 탄소배출량을 감소시킬 수 있 는 대책이나 해외 CDM사업 등을 이용하여 탄소배출량을 확보할 수 있다. 탄 소배출권의 직접구매가 아닌 다른 대책을 선택할 수 있으므로 탄소거래 가격 은 철강기업에 통계적으로 유의할 정도의 영향을 주지 않는다.

(23)

Ⅴ. 결 론

본 논문에서는 탄소배출권이 철강기업에 미친 영향에 대하여 공적분과 인 과관계 등을 분석하였다. 탄소배출권 거래가 철강기업에 미친 영향을 분석하 기 위하여 탄소배출권 거래가 이루어지기 전과 이루어 진 후로 나누어서 분 석하였다.

탄소배출권 거래가 시작되기 전 ARCELOR와 POSCO의 주가는 공적분 관 계가 존재하였으며 또한 POSCO의 주가가 ARCELOR의 주가에 영향을 미치 고 있었다. 이것은 두 기업의 주가가 일정한 추세에서 같이 움직이고 POSCO 가 ARCELOR에 영향을 주고 있음을 설명한다. 그 원인은 같은 철강 업종의 경쟁기업이고 M&A대상일수도 있기 때문이다.

탄소배출권 거래가 시작된 후 ARCELOR와 POSCO의 주가는 공적분 관계 가 사라지고, ARCELOR의 주가와 탄소거래 가격사이에 공적분 관계가 존재 하였다. 이것은 장기적으로 ARCELOR의 주가가 탄소가격과 같은 추세로 움 직이고 있음을 설명한다. 인과관계로부터 볼 때 탄소거래 후에도 ARCELOR 의 주가는 POSCO주가의 영향을 받고 있었다.

POSCO주가와 ARCELOR주가 모두 탄소거래 가격에 영향을 받지는 않지만, 탄소거래 가격에 영향을 준다는 것은 철강기업의 주가상승은 동종업종의 경기 호황과 직결되었으며, 철강업종의 호황은 전체 경기의 호황과 직결되고, 경기 호황으로 인한 건설, 조선, 에너지, 시멘트 등 자원의 수요증가는 배출권수요와 직결되므로 POSCO주가와 ARCELOR주가의 상승은 탄소가격에 영향을 준다.

따라서 철강기업 주가의 상승은 탄소가격에 영향을 줄 것으로 생각된다.

탄소저감지역에 포함되어 있지 않는 POSCO의 주가가 탄소배출권에 영향을 미치는 것을 기대생산비용 측면에서 해석하면 아래와 같다. 한국은 탄소저감지

(24)

역이 아니었기 때문에 탄소배출권 가격은 POSCO에 대하여 통계적으로 유의 한 영향을 주지 않았을 것이다. 하지만 POSCO는 앞으로 한국이 탄소저감지역 으로 분류될 것이며, 탄소배출권은 기대생산비용의 일부로 될 것이다. 그러므 로 POSCO의 생산량이 증가하면 앞으로 탄소배출이 많이 필요할 것이라는 기 대에 탄소배출권 가격은 상승할 것이고 반대인 경우 가격은 하락할 것이다.

반대로 탄소거래 가격의 증가는 기업의 탄소배출량이 기존에 배분받은 배 출량보다 많아야만 기업에 영향을 줄 수 있다. 그러나 기업에서는 새로운 기 술의 도입 등으로 인한 산출량이 증대하면서도 탄소배출량을 감소시킬 수 있 는 대책이나 해외 CDM사업 등을 이용하여 탄소배출량을 확보할 수 있다. 탄 소배출권의 직접구매가 아닌 다른 대책을 선택할 수 있으므로 탄소거래 가격 의 상승은 철강기업에 한해서는 통계적으로 유의할 정도의 영향을 주지 않음 을 알 수 있다.

전반적으로 탄소배출권 거래는 철강 기업에 영향을 주지 않고, 철강 기업으 로부터 영향을 받으며, 탄소저감지역에 포함된 철강기업의 주가와 탄소배출권 가격은 장기적인 균형관계가 존재함을 알 수 있다.

현재 한국은 탄소저감국가로 구분되지 않았다. 그러나 이산화탄소 배출량이 상당히 많은 한국은 앞으로 탄소저감국가로 구분될 가능성이 아주 높다. 만약 탄소저감국가로 구분된다면 POSCO와 ARCELOR는 모두 탄소저감지역에 포 함되게 되며 기업들의 주가는 탄소배출권과 장기균형관계를 가질 것이다. 따 리서 POSCO와 ARCELOR 두 기업 주가사이에는 다시 장기 균형으로 돌아 갈 것이다.

이 논문에서는 두 철강기업과 탄소배출권가격과의 상호관계를 분석하였다.

비록 업종 내 영향력이 아주 큰 두 기업이지만 전체 철강 기업들을 완벽하게 대변할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 향후 보다 많은 철강기업과 탄소배출 권 데이터를 이용한 더욱 구체적인 연구의 진행이 필요하다.

접수일(2010년 1월 19일), 수정일(2010년 3월 4일), 게재확정일(2010년 3월 5일)

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(27)

ABSTRACT

An causality of the CO

2

price and the stock prices of steel corporations

Lin Qing-long* and Kim Tae-kyun**

This paper analyzes the causality of CO2 price and the stock prices of steel corporations using time series model. The data was separated by two periods, before and after CO2 trades. And two steel corporations were selected, ARCELOR is from party included in Annex Ⅰ(Kyoto Protocol), POSCO is from party not included in Annex Ⅰ. The results show that the price of POSCO and ARCELOR stock have long-run equilibrium. After the CO2 trading, the stock prices of POSCO and ARCELOR do not have long-run equilibrium, but the prices of ARCELOR stock and CO2 have long-run equilibrium. Also the stock prices of steel corporations affect CO2 price, but CO2 price does not affect the stock prices of steel corporations.

Key Words : causality, CO2 price, cointegration test, the steel industry

* Ph.D student, Department of Agricultural Economics, Kyungpook National University(Main Author). qinglong87@hanmail.net

** Professor, Department of Agricultural Economics, Kyungpook National University (Corresponding Author). tkkim@knu.ac.kr

(28)

Volume 9, Number 1, march 2010 : pp. 25~53

실물옵션(Real Option) 분석을 통한 발전차액기준가격(Feed-in Tariff) 산정

- 모델 개발 및 태양광 사업에 적용 -

1)

전영신**․김형택***

요 약

본 연구에서 저자는 실물옵션을 이용하여 발전차액기준가격을 결정하는 모델을 개발하였고, 이를 태양광발전 사업에 적용하였다. 발전차액의 정산구조가 유럽식 풋옵션 구조이므로 Black-Scholes 공식으로 계산하여 실물옵션에 융합하였다. 균 등화발전원가에서는 옵션구조로부터 발생하는 프리미엄을 고려하지 않기 때문에, 본 연구가 불확실성을 고려한 발전차액 기준가격 선정의 새로운 시도라 볼 수 있 겠다. 연구결과에 따르면 향후 전력가격이 상승하더라도 발전차액기준가격이 감 소하는 것이 아니라 증가하다가 감소하는 경향을 보인다. 이는 전력가격이 상승 함에 따라 발전차액으로 받게 되는 이익이 감소하는데다 연기옵션의 가치인 기회 비용의 크기가 증가하다가 감소하기 때문이다. 따라서 전력가격이 상승하더라도 태양광발전사업자가 발전차액기준가격 상승을 요구할 유인이 생기며, 이는 전력

* 금융공학에 대해서 가르쳐 주시고 본 모델을 검토해 주신 아주대학교 경영학과 구형건 교수님과, 친구 김성훈에게 지면으로나마 감사의 말씀을 드립니다. 또한 본 논문의 개선을 위해서 많은 조언을 하여 주신 익명의 심사위원님들께 감사드립니다.

** 아주대학교 에너지시스템학부 박사과정(주저자). grtjeon@ajou.ac.kr

*** 아주대학교 에너지시스템학부 교수(교신저자). htkim@ajou.ac.kr

(29)

가격의 리스크에서 기인한다. 따라서 정부는 리스크가 있는 사업의 특성을 고려하여 적절한 발전차액기준가격을 결정하여야 할 것이다.

주요 단어 : 실물옵션, 발전차액지원제도, 태양광, 신재생에너지, 리스크 경제학문헌목록 주제분류:C61, D81, L94, O13, O22

Ⅰ. 서 론

시간은 투자결정에 있어서 중요한 역할을 한다. 현재의 투자에 대한 보수는 미래의 현금으로부터 발생한다. 이 현금흐름이 확정적(deterministic)일 경우에 는 현금흐름을 현가화(DCF; Discounted Cash Flow)하는 현재가치법(NPV;

Net Present Value)을 주로 사용한다. 이때 중요한 인자가 할인율이다. 미래 의 불확실성이 존재하지 않을 경우에는 미래 현금흐름을 무위험이자율(risk free rate)로 할인하여 편익에서 비용을 감산하여 0보다 크면 사업에 투자하는 것이 유리하다고 결정지을 수 있다. 하지만 대부분의 사업은 미래의 현금흐름 이 확정적일 수 없다. 제품 생산의 경우 제품가격이나 원료가격이 변동성을 가질 수 있다. 이러한 경우에는 미래의 현금흐름을 무위험이자율로 할인하지 않고, 위험(risk)을 고려해서 위험조정된 할인율을 사용하게 되며, 리스크가 클 경우에는 이 값이 커지게 된다.

NPV방법은 사업에 투자할 것인지 아닌지에 대한 결정을 내릴 경우에 사용 한다. 하지만 시간이 지남에 따라 가격정보를 획득하여 유리할 경우에만 투자 결정을 할 수 있는 연기옵션(option to defer)이 존재한다. 이러한 옵션의 가 치는 현재 투자하는 것을 유보하게 하는 기회비용으로서 작용한다. 다시 말해 오늘 투자를 한다면 오늘 투자를 하지 않고 기다렸다가 나중에 얻을 수 있는 기회를 포기하는 것이다. 즉 현재 투자하면 기다림으로 해서 얻게 되는 옵션 가치를 버리게 되므로 이 버린 가치를 비용으로 간주하여야 한다는 것이다.1)

(30)

김영창(2006)에 따르면 발전소 건설계획을 수립하는데 있어서 고려해야 할 요 소들은 매우 많다. 향후 전력수요의 예상치, 연료가격, 새로운 기술대안 등을 고 려하여야 한다. 비용최소화의 관점에서 접근을 하는 WASP의 경우 전력수요, LOLP(Loss of Load Probability)를 제약조건(constraint)으로 놓고, 비용을 최소 화하는 동적계획법으로 발전소 건설계획을 수립한다. 이 접근법은 단일 의사결 정권자가 결정을 내리게 되지만, 현재 우리나라는 전력거래 시스템이 도입되어 6개의 발전 자회사와 태양광이나 풍력과 같이 소규모 발전사업자가 발전소 건설 계획을 수립하고 있다. 각 발전사업 주체가 비용(cost) 보다 편익(benefit)이 크 면 투자를 하는 현재가치법(Net Present Value, NPV)을 주로 사용하고 있다.

NPV 분석을 수행하는데 있어서 간과한 것은 연료 및 기술다변화를 통한 불확실성의 헤징(hedging)에 있다. 즉, 에너지의 수급 안정성도 고려하여 현 재는 경제성이 없더라도, 연료수급의 안정성과 가격의 불확실성에 대비하여 연료 및 기술을 다변화해야 한다는 것이다. 다변화에서 주의하여야 할 사항 은 연료가격의 공분산이 양수인 경우에는 다변화로부터 얻는 헷지의 의미가 적다는 것이다. 다시 말해 석유가격이 상승하면 천연가스 및 석탄가격도 같 은 방향으로 상승하게 되어 포트폴리오의 구성으로부터 얻게 되는 분산의 감 소가 적다는 것이다. 따라서 태양광이나 풍력과 같이 타 연료원의 가격에 의 해 영향을 받지 않는 신재생에너지와 같은 에너지원을 이용한 포트폴리오의 구성이 필요해 진다. Stirling(1998)의 논리에 따르면 화력과 원자력 발전에 비하여 경제성이 없는 신재생에너지를 지원하는 이유는 에너지원간의 다변화 (variety)와 더불어 부등(disparity)개념을 도입하여 연료 가격 및 도입과 같 은 불확실성에 대한 헷징을 하기 때문이라는 것이다. 신재생에너지는 비용이 많이 들기는 하지만 연료가격 및 수송의 문제가 없기 때문에 이러한 부등의 개념을 도입하면 위험회피에 대한 기여도가 매우 높은 에너지원이다.

화석연료는 고갈성자원이고 자원의 질, 채굴의 난이도, 투자소요, 지역성 등 에 따라 비용의 차별이 생기기 때문에 공급곡선이 점프하는 형태를 갖고, 이

1) Dixit(1994) p. 135, p. 141 참고

(31)

러한 차이 때문에 렌트(rent)가 발생하게 된다. 생산비가 가장 높은 생산자와 가장 낮은 생산자의 차이만큼의 초과이윤인 차별렌트 이외에 생산능력이 수 요와 일치하지 않아서 희귀렌트가 발생하게 되는데, 고갈된 자원은 재생되지 않기 때문에 신재생에너지와 같은 백스톱 기술(backstop technology)이 없다 면 이론적으로는 무한대로 에너지가격이 상승할 수 있다(최기련, 2005).

이에 각국은 신재생에너지에 대한 투자를 장려하기 위하여 신재생에너지 의무할당제(RPS; Renewable Portfolio Standard)와 발전차액보전제도(Feed-in Tariff) 제도를 도입하고 있으며, 우리나라도 발전차액보전제도를 시행하고 있 다. 또한, 2012년 이후부터는 발전차액 지원수준을 차츰 감소시키면서 RPS 제도를 시행하기로 함에 따라, 각 신재생에너지원 별로 차이가 나는 경제성을 REC(Renewable Energy Certificate)로 보상하는 방안이 고려되고 있다.

본 연구에서는 주로 발전차액보전제도(Feed-in Tariff, FIT)로 정산되는 경우에 대해서 실물옵션 가치를 계산하여 신재생에너지 사업의 경제성을 분 석해 보고, 사업을 자발적으로 참여하도록 유인할 수 있는 적정한 발전차액 기준가격을 Black-Scholes 식과 연결하여 계산하는 방법론을 도출하였다.

(32)

Ⅱ. 실물옵션 모델

1. 기존 연구

1990년 노벨경제학상을 수상한 Harry Markowitz, William Sharpe와 Merton Miller는 평균-분산의 개념을 금융에 적용함으로써 학문의 기틀을 마련하였다.

Robert Merton은 1969년 발표된 논문에서 확률미적분학(stochastic calculus)을 이용하여 위험자산(risky asset)과 무위험자산(risk free asset)의 투자비율과 소비에 따른 총 생애기간에 대한 효용극대화 문제를 풀었다.(이를 생애포트폴 리오구성(Lifetime portfolio selection) 문제라 하며 후에 Karatzas, Lhooczky, Sethi와 Shreve가 체계적으로 정리하였다.) Fischer Black과 Myron Scholes는 1973년 Merton의 도움을 받아 그 유명한 옵션 가치평가 공식을 개발하였고, 그 공로로 Black과 Scholes는 1997년 노벨경제학상을 수상하였다. 이 공식이 개발되고 나서 금융공학은 꽃을 피우기 시작하였고, 금융자산 이외에 실물자산 에 대한 투자에서도 금융공학 기법이 활용되기 시작하였다.

Brennan and Schwartz(1985)은 광산개발문제에 실물옵션을 적용하였으며, McDonald and Siegel(1986) 연기옵션에 대한 연구를 발표하였다. Dixit and Pindyck(1989)는 불확실성 하에서 시장진입과 탈퇴에 대한 연구를 발표하였으며, 1994년 그동안 개발된 실물옵션을 체계적으로 정리하여 출판하였다. 실물옵션의 종류는 다양하다. 예를 들면 연기옵션(option to defer ; McDonald and Siegel 1986), 다단 투자옵션(staged invest option ; Majd and Pindyck 1987), 운영규모 변환옵션(option to expand, contract, shut down and restart ; Trigeorgis and Mason 1987), 포기옵션(option to abandon ; Myers and Majd 1990), 전환옵션 (option to switch; Kulatilaka 1988), 성장옵션(growth option ; Myers 1977), 상 호작용옵션(multiple interacting option ; Trigeorgis 1993) 등이 있다.

(33)

Laurikka and Koljonen(2006)는 발전분야에서 배출권거래가 발전분야에 미치는 영향을 보기 위하여 연기옵션과 전환옵션을 적용하였으며, Yang et al.(2007)은 이산화탄소 가격의 충격(shock)이 발생할 경우에 대한 다단동적계획법(multi-stage dynamic programming)을 이용하여 리스크 프리미엄을 계산하였다. 국내의 연구 로는 윤원철 외(2003)의 연구에서 이항모형을 이용하여 열병합발전소의 경제성을 평가하였다. 윤원철(2006)은 시뮬레이션 기법과 Black-Scholes 공식을 이용하여 원자력발전의 경제성을 분석하였다. 박호정 외(2007)의 연구는 전력가격의 거동 을 평균회귀(mean reverting)하는 Ornstein-Uhlenbeck 과정(process)으로 놓고 연속시간모형(continuous time model)을 이용하여 소형열병합발전의 경제성을 평 가하였다.

본 연구에서 관심을 갖는 발전차액계산에 대한 선행연구는 산업자원부(2006) 과 전기연구원(2008)이 있는데 균등화발전원가(Levelized generation cost) 계산 을 통해서 발전차액기준가격을 산정하였다. 김은일, 김건훈(2008)의 연구에서도 균등화발전원가법이 사용되었다. 해외의 경우에도 발전차액은 균등화발전원가를 기준으로 설정하고 있으며, Mitchell et al.(2006) 및 Butler and Neuhoff(2008) 의 연구에서와 같이 고정가격제도인 발전차액지원제도와 정책할당모형인 RPS 제도의 차이점에 대한 연구가 논문의 주된 주제이다. 실물옵션과 학습곡선을 이용하여 신재생에너지기술의 보급전망을 연구한 Kumbaroğlu et al(2008)의 연 구가 있으나 실물옵션을 이용하여 발전차액지원금액을 계산한 연구는 현재까지 존재하지 않는다.

본 연구에서는 실물옵션법을 이용하여 발전차액지원금액을 계산하는 모델 을 개발하였으며, 기존 균등화발전원가법을 이용한 연구와 비교하기 위하여 전기연구원(2008)의 경제성분석 데이터를 이용하였다.

(34)

2. 모델 개발

발전차액보전제도는 월가중평균 계통한계가격(SMP)에서 발전차액보다 부 족한 부분을 보전해 주기 때문에 발전차액에 대한 풋옵션(put option)으로 간 주할 수 있다. 각 월별로 정산이 이루어지기 때문에 SMP의 월가중평균의 기 대수익률(drift)항과 변동성(volatility)항에 대한 데이터가 필요하다. 아래 그림 은 우리나라 SMP의 시계열 데이터이다. 2001년 4월부터 2009년 7월까지의 100개의 비교적 짧은 기간의 데이터이기 때문에 시계열을 분석하기 용이하지 않다. 하지만 본 연구의 목적이 실물옵션 모델의 타당성을 분석한다는 점을 고려하여 가장 간단한 형태로 기대수익률과 변동성이 상수인 경우에 대하여 옵션가격을 계산하면 다음과 같다.

[그림 1] 월간 가중평균 SMP(2001년 4월~2009년 7월)

출처: 전력통계정보시스템(http://epsis.kpx.or.kr/)

(35)

월가중평균 SMP가 기하브라운 운동을 따를 경우 즉,



    (1)

여기서, x : 월간가중평균 SMP, α: drift rate, σ: volatility, dB : 표준브라우니안 운동(standard Brownian motion)

할인된 기대수익(expected discounted profit) π(x,t)는 다음과 같다.

 

 

 

    

 

 

      

   



   

     

(2)

여기서, V : 편익, I: 비용, M(s): 전력판매량, ρ: 할인율, T: 사업기간

M(s)는 발전소의 용량과 이용률의 곱으로 표현할 수 있다. 시간에 대해 일 정한 출력으로 전력을 판매한다고 가정하면 위식처럼 상수로 표현 할 수 있다.

투자문제를 결정하는 기준은 편익 V가 투자비 I보다 클 경우에 투자를 하 는 것이며, 이를 극대화하는 것이 기업의 진정한 목표이다. 이를 수식으로 나 타내면 다음과 같다. 투자기회의 가치를 G라 하면

 max (3)

Hamilton-Jacobi-Bellman 식은 다음과 같다.

  (4)

(36)

이토 정리(Itô's Lemma)에 의해서

  





  



  







 



  



  

 







(5)

기댓값을 취하면

  ′  

″ (6)

이 되므로 Hamiton-Jacobi-Bellman 식은 다음과 같이 된다.



″  ′   





  (7)

영구옵션(perpetual option)일 경우 G는 x만의 함수이다. 위 식은 다음과 같다.



″  ′    (8)

위 식은 상미분 방정식으로 쉽게 풀 수 있다. G(x)를 Axβ라고 놓고 위식에 대입하면

(37)



    

     

  (9)

xβ≠0 이므로 괄호안의 β에 대한 이차방정식의 값이 0이 되어야 한다. 다시 정리하면



   

     (10)

근의 공식을 적용하면

  

   

±

  

 

(11)

이 된다. 따라서 G에 대한 해는 다음과 같다.

   

  

     

 

  

     

(12)

β의 값 중 음의 부호로만 이루어진 근이 존재하므로 하나의 근은 0보다 작다.

또한 β에 대한 2차 방정식에 β=1을 대입하면 -(ρ-α)가 되어 0보다 작음(∵

ρ>α)을 알 수 있다. β에 대한 2차식의 계수가 양수이고 하나의 근은 0보다 작 으므로 β>1 이 되어야 한다.2)

2) Dixit(1994) pp. 142~143에 자세히 나와 있음

(38)

이 식을 풀기 위한 경계 조건은 다음과 같다.

i)    (13)

ii)   

  

      (14)

(value matching condition)

iii) ′  ′   

       (15)

(smooth paste condition)

여기서 x*는 사업을 시작하게 되는 가격(critical price) 이다.

i) 조건으로부터 두 개의 β값 중에서 0보다 작은 β는 존재할 수 없기 때문 에 다음과 같은 G(x) 함수를 얻을 수 있다.

 , (β>1) (16)

ii) 조건을 이용하면

   

      (17)

 

     

  (18)

참조

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