2. 불확실성 추세
본 연구의 실증분석에 적용되는 SV-in-mean VAR 모형에서는 식 (7)과 (8)에서 보듯 금융시장 불확실성이 네 개의 내생변수들의 확률적 변동성의 공통변수로 대표된다.
이는 내생변수들의 확률적 변동성들에 동조성이 강하다는 것을 전제로 한다.
각 내생변수의 변동성을 보기 위해 다음과 같이 변형된 모형을 추정하였다.
본론 부분의 실증분석에 사용된 SV-in-mean VAR 모형과의 차이는 확률적 변동성이 VAR 모형에 직접 나타나지 않으며 각 내생변수의 변동성이 분리되어 추정된다는 것이다.
따라서 이 같은 모형은 SV-VAR의 한 종류로 볼 수 있으며 각 내생변수의 불확실성의 시간 변화 추세를 비교하는 데 적합하다 할 수 있다.
〈Figure 4〉는 식 (9)~(11)로 정의된 SV-VAR 모형으로부터 추정된 각 내생변수들의 확률적 변동성을 보여주고 있다.
가장 눈에 띄는 것은 1998년 외환위기 기간 중 모든 금융시장의 변동성이 급격하게 증가할 뿐 아니라 변동성의 동조성도 강화되는 모습이 나타난다는 것이다.
많은 연구들이 충격에 대한 시장참가자들의 과잉반응과 군집행동(herding behavior)이 우리나라를 포함한 아시아 국가들에서 경제위기가 확대, 재생되는데 기여했다고 지적하였다.
그림은 이 같은 과잉반응과 군집행동의 영향이 특정 금융부문에 국한된 것이 아니며, 위기 기간에는 모든 시장이 동조화되면서 변동성이 동시에 확대되는데 기여하였다는 것을 시사한다.
또한 위기 기간 중 시장참가자들의 투자전략 변경이나 행동 변화는 거시금융변수들 사이의 동태적 관계에 구조적 변화가 발생하였을 가능성을 의미하며, 이는 다음 장에서 분석될 주제이다.
마지막으로 그림에는 다음 장의 실증분석에서 추정된 스프레드의 임계값(threshold value)(1.28로 추정되었다)도 표시되어 있는데, 두 차례 위기 기간, 특히 1998년 경제위기 전후의 기간들이 금융시장 스트레스 기간에 속하는 것으로 나타났다.
이는 〈Figure 3〉과 더불어 위기 기간 중 불확실성이 금융시장에 미치는 효과에도 국면전환이 발생하였을 가능성이 있다는 것을 의미하며, SV-in-mean VAR 분석결과는 이를 확증한다.