Ⅲ. 분석방법<br>본 장에서는 분석에 사용한 데이터를 살펴보고 통화스왑의 효과를 식별하기 위해 사용한 전략(identification strategy)에 대해 설명한다.<br>1. 데이터<br>본 연구의 분석 기간은 2020년 2월부터 5월까지의 4개월간으로 정하였다.<br>코로나19 확산에 따른 국제금융시장 불안이 대략 2월 하순부터 시작한 점과 국내 통화스왑 자금의 외화대출이 5월 6일에 마지막으로 이루어진 점을 감안한 것이다.<br>일별 데이터를 이용함에 있어서 휴일은 한국을 기준으로 설정하였고, 외국의 휴일로 인한 결측치는 보간(interpolate)하였다.<br>분석에 사용된 주요 데이터의 기초통계는 〈표 1〉에 제시하였다.<br>환율 등 각종 금융 데이터는 블룸버그와 한국은행으로부터 구하였다.<br>본 연구에서 환율은 1달러의 해당국가 통화 가치로 정의한다(따라서 상승이 절하, 하락이 절상). 한국의 차익거래유인은 한국은행 연차보고서에 게재된 OTC 시장에서의 스왑레이트를 이용하여 계산하였다.<br>이 기간 중의 환율과 차익거래유인은 평균이 각각 1,217원, 0.75%p에 달할 정도로 높아 외환시장이 불안한 상황이었음을 보여주고 있다.<br>비교대상 국가인 나머지 17개국의 차익거래유인은 블룸버그에서 3개월물 금리와 현선물 환율 데이터를 구하여 직접 계산하였다.<br>일별 코로나19 확진자 수 통계는 World Health Organization(WHO)에서 구하였으며, WHO에서 자료를 제공하지 않는 대만과 홍콩은 Worldometers 웹사이트(worldometers.info/coronavirus)에서 구하였다.<br>각국별 인구차이를 감안하기 위해서 2019년 기준 인구를 활용해서 인구 천만명당 확진자수의 일주일 평균치를 계산하였다.