이들 기존 국내 연구와 비교하여 본 연구는 크게 다음과 같은 두 가지 차별성을 띈다.
첫째, 기존 연구가 자본유출입 변수 중 외국인 주식·채권투자에 국한된 데 비해 본 연구는 자본유출입을 국제수지표 금융계정에 따라 외국인의 국내 주식·채권·기타투자/내국인 해외 주식·채권·기타투자로 세분하여 분석한다.
내국인의 해외투자는 2000년대 들어 지속적으로 증가하여 2010년대에는 그 월별 금액이 외국인 국내투자를 넘어서는 수준이다.
이는 미 통화정책 정상화가 내국인의 해외투자에 미치는 영향이 국내 금융 및 외환시장 변동에 중요한 요소가 됨을 의미한다.
또한 글로벌 금융위기 시 국내에서 가장 크게 유출된 외국인 자본은 주식이나 채권투자가 아닌 외국은행으로부터의 차입 회수였다.
글로벌 금융위기 이후 그 변동성이 낮아졌으나 해외차입/대출로 인한 리스크 요인이 발생할 가능성은 여전히 존재하므로 분석대상에 포함하였다.
둘째, 본 연구는 미 통화정책 효과가 긴축과 팽창충격 간 비대칭성이 존재하고 또한 충격 시점의 경제상황에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려한다.
본 연구에서 사용하는 TVP-VAR 모형은 VAR 모형의 계수와 오차항 분산이 시간에 따라 다른 값을 가질 수 있도록 허용하며, 경제 구조의 점진적인 변화를 포착하는 데 적합한 비선형 VAR 모형이다.
이 방법론은 거시경제 분석에서 다양하게 사용되고 있으며, 대표적인 예로는 Canova (1993), Cogley and Sargent (2005), Primiceri (2005), and Koop et al. (2009) 등이 있다.
모형의 계수 추정은 주로 MCMC (Markov Chain Monte Carlos) 시뮬레이션을 통한 베이지안 방법론이 사용되는데, 매 기마다 계수 값이 달라지는 모형의 특성상 추정해야 할 계수가 많은 특징이 있다.
따라서 일반적으로 모형에 포함되는 변수의 개수가 제한된다.
변수가 늘수록 MCMC 시뮬레이션의 계산시간이 길어지기 때문이다.
그러나, Koop and Korobilis (2013)는 망각인자 (forgetting factor)를 도입하여 MCMC를 사용하지 않고 모수 (parameter)의 조건부 기대 값을 계산함에 따라 추정시간을 단축하였다.
본 연구는 이들의 ＂Large-TVP-VAR＂추정방법을 사용하여 7변수 TVP-VAR 모형을 추정한다는 방법론적인 특징을 가진다.