환율예측모형의 비교연구

Abstract

본 연구는 환율예측모형인 단순random walk모형, 구조적모형의 일종인 신축가격(flexible price)모형, 그리고 시계열 모형인 ARIMA(p,d,q)와 신경망(Neural network)모형의 원화환율 예측성과를 평균자승백분율오차근(RMSPE), 적중률(hit ratio) 그리고 오차에 대한 회귀분석 등의 기준에 의해 비교분석하였다. 분석결과, 표본 내(in-sample)추정에서는 신경망모형이 가장 우수하였으며, 표본 외 검정(out-of-sample test)의 경우 시장평균환율제 기간에서는 신경망모형이 그리고 최근 변동환율제 구간에서는 ARIMA모형이 점 예측의 정확성 및 변동방향 예측의 정확성 측정에서 유의적으로 우수한 예측성과를 나타냈으며, 신축가격모형의 경우, 장기예측에서 환율 변동방향에 대한 적중률이 상승하는 모습을 보여 장기적인 환율움직임의 방향을 제시할 수 있는 모형으로서의 가능성을 보였다. 결론적으로, 연구결과 각 모형은 예측의 정확성과 유용성면에서 각기 다른 특성을 가지고 있으므로 미래 환율을 예상할 경우 어느 특정모형에 의존하기보다 각 모형이 지닌 장점을 살려 예측의 목적에 따라 적절한 모형을 병행 사용하는 것이 효과적일 것이다.