〈부록〉 FAVAR 모형 분석<br>본문에서 이용된 OLS와 VAR 모형을 통한 행태방정식 추정은 자유도 문제로 인해 중요하다고 판단되는 소수의 변수만이 모형에 포함되는 문제가 존재한다. 이에 따라 실제로 외국인 채권투자 결정에 영향을 미치는 많은 변수들이 누락되어(omitted variables) 불편성(unbiasedness), 설명력 등의 측면에서 모형이 문제가 있을 수 있다. 이하에서는 외국인 채권투자에 영향을 미치는 변수들을 가능한 한 모형에 반영하기 위해 Bernanke et al.(2005)가 제시한 요인부가 벡터자기회귀모형(FAVAR, Factor Augmented VAR) 모형을 이용하여 요인별 효과를 추가로 분석하였다. FAVAR 모형은 주요인분석(Principal Component Analysis)을 통해 다수의 변수에서 소수의 공통요인을 추출하여 추정함으로써 자유도 제약의 문제를 회피하면서 다양한 변수를 모형에 반영하는 것이 가능하다.<br>FAVAR 모형에 270개의 국내변수와 111개의 해외변수를 각각 실물부문과 금융부문으로 나누어 반영하여 부문별 영향력을 비교해 보았다.<br>국내외변수를 금융 및 실물부문으로 구분한 후 주요인분석을 통해 공통요인을 추출한 결과 3~4개의 공통요인만으로도 각 부문의 다양한 경제변수의 상당 부문을 설명할 수 있음을 확인하였다. 공통요인 추출시 분석기간은 2001년 1월~2010년 5월까지로 하여 국내 자본시장이 개방되기 시작한 시기를 반영하였으며, 단위근이 있는 변수와 계절성이 있는 변수는 각각 차분, 계절조정하여 분석에 사용하였다. 국내외 금융부문의 경우 1~2개, 국내외 실물부문도 2~3개의 공통요인만으로 각 부문 기초변수의 90% 이상을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.