거시경제변수, 글로벌 경제불확실성, 심리지수가 한국 주식시장의 변동성에 미치는 영향

Effects of Macroeconomic Variables, Global Economic Uncertainty, and Sentiment on Korean Stock Market Volatility: Application of a GARCH-MIDAS Model

본 연구는 국내 거시경제변수, 글로벌 경제불확실성, 심리지수와 같은 정보변수가 한국 주식시장의 변동성에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 이를 위하여 금융위기 이후의 기간인 2010년 1월부터 2020년 12월까지 기간의 KOSPI 200을 연구대상으로 설정하여 GARCH-MIDAS 모형을 이용하여 실증분석을 수행하였다. 본 연구에서 발견한 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 거시경제변수들의 영향을 살펴보면, 산업생산지수, 생산자물가지수, 환율의 저빈도 장기 변동성은 주식시장의 총변동성을 증가시키는 것으로 나타났지만, CD 유통수익률의 저빈도 장기 변동성은 주식시장의 총변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 둘째, 심리지수 및 글로벌 불확실성지수별로 주식시장의 총변동성 추정결과를 보면, 경제심리지수, 기업실사지수, 소비자동향지수의 저빈도 장기 변동성은 주식시장의 총변동성을 감소시키는 것으로 나타났지만, U.S. EPU와 거시불확실성 지수의 저빈도 장기 변동성은 주식시장의 총변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, 저빈도 정보변수의 설명력을 나타내는 분산비율을 보면, 거시경제변수 중에는 생산자물가지수의 설명력이 가장 높게 나타났으며, 심리지수 중에는 경제심리지수가, 글로벌 경제불확실성지수 중에는 거시불확실성지수의 설명력이 가장 높게 나타났다. 특히, 저빈도 변수 중 글로벌 경제불확실성지수와 심리지수가 국내 거시경제변수에 비해 설명력이 더 높은 것으로 나타나, 한국 주식시장의 변동성을 이해하기 위해서는 실물변수와 더불어 심리지수와 글로벌 경제불확실성지수를 함께 고려해야한다는 것을 확인하였다.

This study investigated how information variables such as macroeconomic variables, global economic uncertainty variables, and sentiment index variables affect stock market volatility in Korea. To analyze this impact, the post-financial crisis period is made up from January 2010 to December 2020, and empirical analysis was carried out with the GARCH-MIDAS model using the KOSPI 200 variable. The main analysis results of this study are summarized as follows. First, the effects of macroeconomic variables show that long-term volatility in industrial IP, PPI, unemployment rates, and exchange rates increase total volatility in the stock market, while long-term volatility in CD yield reduces total volatility in the stock market. Second, estimates of total volatility in the stock market by sentiment and uncertainty index show that long-term volatility in ESI, BSI, and CSI reduces total volatility in the stock market, while U.S. EPU and the macro uncertainty increase total volatility in the stock market. Third, the variance ratio of the low-frequency variable showed the highest explainability of the PPI among macroeconomic variables, the ESI, and macro uncertainty index. Especially, the macro uncertainty and ESI among low-frequency variables be found to be more explainable than domestic macroeconomic variables, confirming that sentiment index and global economic uncertainty must be considered along with real variables.