국제 유가가 국내 주식시장 및 업종별 주가에 미치는 영향력 변화

Abstract

에너지시장은 과거 공급자들이 주도하던 70∼80년대의 오일쇼크를 지나 수요자 중심의 저유가 시대로 접어들었다. 90년대 아시아 금융위기를 거치면서 급격한 석유수요의 둔화가 일어났고, 2000년대 경기회복을 통하여 유래 없는 가격상승을 기록했으나 2008년 금융위기 이후 가격 대폭락을 경험하게 된다. 이어진 셰일혁명과 대체에너지 및 기술개발로 인한 에너지효율성 증대로 공급자 중심의 시장개편은 더욱 요원해지게 되었다. 현재 국제에너지 시장은 명백한 수요자 중심의 시장이며, 향후 중국의 성장둔화 등으로 인하여 에너지 수요 증가율은 지속적으로 감소할 것이 예상된다. 이와 더불어 2009년 이후 OPEC의 공급능력 증가와 회원국들의 감산 불이행으로 인한 공급과잉이 지속되고 있다. 특히 산유국 카르텔인 OPEC가 전 세계 공급의 35%에 불과한 지금, 비OPEC 산유국들의 생산량 통제는 더욱 힘들며, 주요 산유국중의 하나인 러시아는 미국의 경제제재에 따른 저유가 기조에서도 매년 산유량 신기록을 갱신하는 등 계속해서 증산을 이어가고 있다. 이러한 추세 속에 주요 경제기구는 앞 다투어 유가전망치를 하향하고 있는 실정이다. 향후 원유공급과잉 구조가 지속되는 한 유가는 50달러 언저리를 벗어나기 힘들다는 전망이 나오고 있으며, 유가가 상승하려고 해도 공급과잉구조, 온실가스감축협약, 대체에너지 및 신재생에너지개발에 대한 도전에 직면하고 있는 지금, 과거와 같은 100달러 이상의 시대로 회귀하기는 당분간 어려워 보인다. 다만 최근의 일일 등락폭은 과거와 달리 점차 확대되는 경향이 있으며, 단기적으로 유가의 방향성을 예측해보기는 상당히 혼란스러운 것이 사실이다. 따라서 유가가 금융상품으로서의 성격을 가지고 단기 변동성이 증대된 최근에, 유가에 대한 거시경제와 주식시장의 반응은 과거와 다르며 유가변화와 주가지수 간 상관관계에 어떠한 변화가 생겼는지 확인하고자 본 연구가 시작되었다. 본 연구에서는 유가변화와 주가지수의 상관관계파악을 위해 월간자료를 이용하여 장·단기 분석을 시도하였으나, 유가 특성상 장기관계를 파악하기가 용이하지 않아 단기관계에 치중하였다. 또한 일간자료에 대한 분석을 통해 연구결과를 재확인하고자 하였다. 따라서 다음과 같은 순으로 분석을 진행하였다. 먼저, 최근 저유가 기조에 따른 유가영향력의 변화를 확인하기 위하여, 표본을 3개의 기간으로 구분한 후, 월간자료를 이용하여 ARDL Bounds test를 통해 주식시장에 대한 유가의 영향력을 추정하였다. 그러나 유가의 특성상 장기관계가 유의한 업종이 매우 제한적이었으므로, 유가와 주가의 단기관계의 변화에 집중하기 위하여 일반화 충격반응함수와 일반화 분산분해 분석을 시행하였다. 한편, 월간 자료를 이용하였기 때문에 일간자료에 비해 놓치고 있는 단기적 정보가 존재할 수 있으므로, 일간자료를 이용하여 일반화 충격반응함수 분석과 일반화 분산분해 분석을 추가로 진행하였다. 아울러 종합주가지수의 영향력을 제한한 업종별 차이의 분석을 위하여 종합주가지수로 대각화한 변수를 이용한 EGARCH-M-GED 분석을 시행하였다. 마지막으로 표본의 전체기간에 대하여 주가에 대한 유가의 영향력 변화를 종합적으로 살펴보기 위하여, 기간구분 없이 전체기간에 대한 시간가변 전이효과 분석을 실시하였다. 본 연구에서 이용된 분석방법은 다음과 같은 특징이 있다. 먼저, 유가의 영향력이 기간구분에 따라 달라질 수 있으므로, 기존의 인위적인 기간구분 대신 Gregory, Hansen(1996a, b)이 제안한 구조변화를 이용한 공적분 검정기법을 통해 기간구분에 신뢰성(reliability)을 담보하였다. 둘째, 기존연구들이 주로 cholesky decomposition에 기초한 충격반응함수와 분산분해 기법을 사용하여 변수들의 나열순서에 따라 결과 값이 달라지는 문제점을 내포하고 있었던 것에 반해, 본 연구에서는 일반화 VAR에 기초한 Generalized Impulse Response 및 UECM에 기초한 ARDL-Bounds test 분석기법을 이용하여 이러한 문제를 미연에 방지하고 추정의 효율성(consistency)을 담보하였다. 셋째, 본 연구에 이용된 EGARCH-M-GED모형은 주가수익률의 분산을 추정하는데 적합한 모형으로, 종합주가지수를 설명변수에 추가하고, 대각화 된 변수를 분석에 이용함으로서, 순수한 업종별 영향력 추정을 통해 모형의 적합성(compatibility)을 담보하였다. 마지막으로 기존 연구들이 단순히 특정사건을 기점으로 기간을 구분하고 구분된 기간에 대한 정적인 결과치를 도출하였다면, 본 연구에서는 전체기간에 대한 표본이동(rolling sample)분석을 통한 유가변화에 대한 시간가변적 변화를 동적으로 확인함으로서 분석기간 전체에 걸친 정보이전에 대한 통찰력(insight)을 제공하고자 하였다. 이와 같은 분석기법을 통한 결과를 살펴보면, 한계검정 분석결과 1기에 해당하는 1980년 1월부터 1990년 6월의 경우 주가에 대한 유가변화의 장기영향력이 운수창고 업종에서만 유의하였으나, 단기에는 8개 업종에서 음(-)의 유의한 동시차 영향력이 확인되었다. 따라서 단기에는 음(-)의 영향력이 지배적이나 시차를 두고 그 영향력은 상쇄되었으며, 장기적으로는 유가변화의 영향력이 제한적인 것으로 나타났다. 2기에 해당하는 1990년 7월부터 1997년 9월에 대한 한계검정 분석결과, 유가는 여전히 운수창고 업종에서만 장기적으로 유의한 음(-)의 영향력을 확인할 수 있었으며 단기적으로는 종합주가지수와 7개 업종에서 유의한 음(-)의 영향력을 확인할 수 있었다. 그러나 1기와 같이 그 영향력은 시차를 두고 상쇄되며 장기적으로는 제한적이다. 1기와 2기에 나타난 유가변화와 주식시장 간의 단기적 음(-)의 상관관계는 3기에 이르러 매우 상이하게 나타났다. 제3기에 해당하는 1999년 1월부터 2017년 3월에 대한 한계검정 분석결과 의약품 업종에서는 여전히 음(-)의 장기 상관관계가 존재하였으나, 단기적으로는 종합주가지수와 5개 업종의 동시차에서 정(+)의 상관관계를 확인할 수 있었으며 음(-)의 상관관계를 보인업종은 단 하나도 존재하지 않았다. 이는 지연시차를 고려하더라도 양(+)의 영향력이 지배적인 것에는 변함이 없었다. 즉 업종별 이질성에도 불구하고 3기에 이르러 단기적으로 각 업종은 일관된 정(+)의 방향성을 보여주었으며 이러한 결과는 유가변화와 주식시장 간 음(-)의 상관관계에 관한 기존의 국내외 연구결과와도 다소 상반되는 결과이다. 3기의 유가영향력 변화는 월간 및 일간 자료에 대한 일반화 충격반응함수 분석에서도 동일하게 나타났다. 월간자료에 대한 1기의 충격반응함수 결과 종합주가지수와 7개 업종에서 음(-)의 유의한 영향력이 존재하였고, 2기에서는 9개 업종에서 음(-)의 유의한 영향력이 존재하였다. 그러나 3기의 결과를 살펴보면, 5개 업종에서 정(+)의 영향력을 보인 업종만 존재할 뿐, 음(-)의 유의한 영향력을 보인 업종은 단 하나도 존재하지 않았다. 이러한 3기의 상관관계 변화는 일간자료에 대한 충격반응함수 결과에서는 더욱 뚜렷하게 나타났다. 1기에는 4개 업종에서 음(-)의 영향력이, 2기에서는 종합주가지수와 14개 업종 모두에서 음(-)의 지배적인 영향력이 관측되었으나, 3기에는 종합주가지수를 포함한 모든 업종에서 정(+)의 영향력이 지배적으로 나타났다. 따라서 1기 및 2기에서 유가변화와 주식시장 간 음(-)의 상관관계는 3기에 이르러 일관되게 정(+)의 상관관계로 변화한 것을 확인할 수 있었다. 한편, 3기에 나타나는 유가의 영향력 변화는 주가에 미치는 전이효과에도 변화를 가져왔다. 주식시장에 대한 전이효과 분석결과를 살펴보면, 유가변화의 전이효과는 1기와 2기에 비해 3기에 이르러 다소 감소한 것으로 나타났다. 주가지수에 대한 각 변수의 전이효과를 살펴보면, 1기에는 환율이 가장 높았으며, 유가는 2번째로 높은 전이효과를 나타냈다. 2기에는 금리가 가장 높았으며, 다음으로 유가가 2번째로 높은 전이효과를 보이는 것으로 나타났다. 그러나 3기에는 미국주가가 가장 높은 전이효과를 나타냈으며, 환율, 산업생산이 그 뒤를 이었다. 유가는 4번째에 불과하였다. 즉 1기 및 2기와 달리 3기에는 주가지수를 설명하는 주요변수로서 유가의 중요성이 약해지고 부호도 반대로 바뀐 것을 확인할 수 있었다. 이어서 유가의 영향력 변화와 함께 업종별로 종합주가지수 대비 영향력의 차이가 있는지 EGARCH-M-GED 분석을 통해 업종별 차이를 살펴보았다. 분석결과 1기에는 유가변화에 대하여 종합주가지수대비 음(-)의 영향력을 보인 업종이 9개 존재한 반면, 종합주가지수대비 정(+)의 영향력을 보인 업종은 1개 업종에 불과하였다. 2기에는 종합주가지수대비 음(-)의 영향력을 보인 업종이 4개 존재한 반면, 정(+)의 영향력을 보인 업종은 2개 존재하였다. 그러나 3기의 결과에서는 종합주가지수대비 음(-)의 영향력을 보인 업종은 2개에 불과한 반면, 정(+)의 영향력을 보인 업종이 7개 존재하였다. 즉, 1기와 2기는 유가변화에 대하여 업종별 주가지수는 음(-)의 영향력이 확대되는 경향이 강하며, 3기에는 정(+)의 영향력이 확대되는 현상이 나타난다는 것을 확인할 수 있다. 앞서 한계검정과 충격반응함수 결과에서, 1기와 2기는 유가와 주가 간 부(-)의 상관관계이며, 3기는 정(+)의 상관관계임을 감안하면 유가변화의 영향력은 종합주가지수보다 업종별 주가지수에서 증대되어 나타난다고 판단된다. 특히 3기에 음(-)의 영향력을 보인 운수창고 업종의 경우는 생산액 대비 에너지투입액 비율이 가장 높아 3기에서도 종합주가지수 대비 음(-)의 영향력이 존재하는 것으로 나타났다. 이는 원유의존도가 높은 산업의 특성으로 인하여 유가상승의 부정적 영향력이 크게 작용하는 것으로 판단할 수 있다. 그러나 운수창고 역시 단기적으로는 정(+)의 영향력이 존재하며 이는 유가의 부정적 효과가 수요요인의 유가변화 등에 의한 정(+)의 효과에 중화된 결과로 판단된다. 마지막으로 유가의 설명력 변화를 전체 표본기간에 걸쳐 종합적으로 확인하기 위하여 시간가변 전이효과 분석을 시행하였다. 분석결과 유가변화의 전이효과는 유가의 상승국면에서보다 하락국면에서 크게 작용하는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 특히 3기에 이르러 더욱 심화되었으며, 3기 중에서 2008년 금융위기 직후와 2014년 유가급락 시기에 가장 높은 전이효과를 나타냈다. 과거 유가상승이 거시경제와 주가지수에 부정적인 영향을 미쳤다면, 3기에서는 유가하락이 거시경제와 주가지수에 부정적인 영향을 미치며, 그 영향력은 과거에 비해 더욱 증대되었음을 보여준다. 업종별로는 음식료, 운수창고 등의 내수업종에서 2008년 금융위기로 인한 전이효과지수가 7%이하로 비교적 낮게 나타났다. 동 업종은 3기 EGARCH-M-GED 분석에서도 유일하게 종합주가지수 대비 음(-)의 영향력을 보였으며, 월간 및 일간 일반화 예측오차 분산분해 결과에서도 타 업종대비 낮은 전이효과 수치를 보여 유가변화에 매우 둔감한 것으로 판단된다. 반면, 섬유의복, 철강금속, 금융, 기계 업종은 금융위기로 인한 전이효과가 평균 9%이상으로 다소 높게 나타났으며, 후속충격에서도 5% 이상의 높은 전이효과를 보였다. 특히 기계, 철강금속 업종은 EGARCH-M-GED 분석에서도 종합주가지수 대비 정(+)의 영향력을 보여 유가변화의 영향력이 증대되는 현상이 나타났고, 일반화 예측오차 분산분해 결과, 타 업종 대비 높은 전이효과를 보여 유가변화에 매우 취약한 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 종합해보면, 유가변화와 종합주가지수 및 업종별 주가지수 간의 상관관계가 1기와 2기의 음(-)의 상관관계에서 3기에 정(+)의 상관관계로 변화한 것을 뚜렷하게 확인할 수 있으며, 추가적으로 전이효과 분석을 통해 그 설명력 또한 감소한 것을 확인할 수 있다. 이러한 경향은 장기보다 단기에 대한 분석에서 더욱 강하게 나타났으며, 또한 단기적으로 유의한 유가의 특성상 월간분석의 장기관계보다 단기관계에서, 월간분석의 단기관계보다 일간분석에서 영향력 변화를 더욱 뚜렷이 확인할 수 있었다. 유가와 주가의 관계에 대한 변화를 분석한 본 연구는 다음과 같은 의의가 있다고 하겠다. 첫째, 수출주도 업종 및 원자재 의존도가 높은 업종에서 3기에 더욱 증대된 유가변화에 대한 전이효과는 유가변동성의 증가로 인해 과거보다 더욱 빈번하게 위험에 노출될 수 있다. 따라서 수출의존도와 원자재의 해외의존도가 높은 우리나라 기업의 특성상 유가변화에 대한 대비가 필요하다고 판단된다. 둘째, 최근 유가의 단기적 변동성이 증대되고, 원유는 금융상품으로 자주 취급되고 있으며 금융상품에 대한 투자가 단기적으로 이루어지는 경향이 증가하고 있다. 그러므로 단기적인 유가변화의 예측은 금융 및 선물 투자자에게 유용한 투자정보로 이용될 수 있을 것이다. 마지막으로 3기의 유가변화의 요인이동과 함께, 영향력의 관계변화 그리고 유가의 설명력 및 중요도 감소는 향후 에너지 관련 정책입안자에게 유용한 정보로 이용될 수 있으며, 주가나 경제에 관한 에너지 정책에 참고할 수 있을 것이다.

The oil market has gone through the oil shocks of the 1970s and 1980s, when supply led the market, and now it has entered the era of low oil prices, where demand leads. After the Asian financial crisis in the 1990s, the global economy recovered gradually into the 2000s, when oil prices rose to an unprecedented $120 or more. But after the subprime mortgage crisis in 2008, the oil price slumped to levels under $50 again. With the subsequent shale revolution and increased energy efficiency, the supplier-centered market reorganization has caused alternative energy development to become more problematic. Now the international energy market is clearly becoming a demand-centered market, and oil demand continues to decline, due to slowing economic growth in China and the least developed countries. In addition, an oversupply of oil has continued. OPEC’s oil capacity has increased since 2009, compounded by the failure of the production-cuts agreement among the member OPEC countries. In particular, production control in non-OECD oil-producing countries is experiencing more difficulty reducing oil production capacity, and the OPEC oil cartel only accounts for 35% of the world’s supply. Russia, one of the major oil-producing countries, continues to expand oil production every year, in spite of economic sanctions by the United States and western European countries. On this account, recently some of the major economic organizations have predicted low oil prices in the future. As long as oil supply overcapacity continues, oil prices are unlikely to go below the $50 range. Even if oil prices go up, producers will face challenges of oversupply, greenhouse-gas reduction agreements, alternative energy, and renewable energy development. Now it seems that it would be difficult to return to a past when oil cost $100 or more. Despite the low cost of oil, and unlike the past, daily oil price fluctuations tend to expand greatly, and forecasting the direction of short-term oil prices can be quite confusing. Therefore, the macroeconomic and stock-market responses to oil price shocks, which are characterized by high oil prices and increased volatility, are different from those of the past. This paper is initiated in order to see what changes have occurred in the relationship between oil price changes and stock prices. Generally, Korea has an economic structure that is very vulnerable to oil price shocks. Therefore, stock-market and industrial-sector indices are very sensitive to oil price changes, and a negative relationship predominates in our past papers. So, we have divided the whole period into three periods, in order to grasp the relationship between oil-price shocks and stock price indices. The first period is from January 1987 to June 1990; the second period is from July 1990 through September 1997; and the third period is from January 1999 through May 2017. Monthly data was used to analyze short- and long-term relationships between oil shocks and the stock market. However, due to the characteristic of oil prices actually having no significance in the long term, it was not easy to grasp long-term relationships. Therefore, this paper focuses on the short-term relationships. According to the results, the correlation between the oil price changes and the KOSPI with the industrial sector indices can be clearly identified as a positive correlation in the third period, in contrast to the first and second periods’ negative correlations. The spillover effect is also reduced. Therefore, we used the EGARCH-M-GED model to examine whether there is any difference in industrial-sector indices that reflects the daily stock data on changes of oil price. In the first period, nine industrial sector indices show a negative effect, while only one industrial sector index shows a positive effect. In the second period, there were four industrial sector indices showing negative effects, while one industrial sector index showed a positive effect. This tendency persists from the first period to the second period, but then the intensity is somewhat eased. In the third period, there were seven industrial sector indices showing a positive effect relative to the KOSPI, while only two industrial sector indices showed a negative effect. In other words, in the first and second periods, with the oil price change, industrial sector indices tend to increase negative effect. But in third period, the positive effect increased. The effect of the stock index of each industrial sector index tends to increase, and the positive effect increases in the third period. As a result, the effect of oil price changes is more intense in industrial sector indices than for those of the KOSPI. The spillover effect of oil shocks change is shown to be more effective in the downward phase than in the rising phase of oil prices. These results can be confirmed by the results of analyzing the time-varying spillover effect over the entire period. This result was further intensified in the third period, and showed the highest spillover effect among the three periods, especially in the 2008 financial crisis and the oil-price plunge in 2014. Past oil prices rising had a negative impact on macroeconomics, and KOSPI and industrial sector indices, but recent falling oil prices have a negative impact on macroeconomics, and KOSPI and industrial stock indices, and the impact is even greater than in the past. The change in the correlation between oil price shocks and the KOSPI can be explained by the change from supply factor to demand factor. The long-term stabilization of oil prices has made oil demand inelastic. Moreover, the change in oil prices shocks in the third period can be regarded as a shock of demand factors, due to the high level of world economic activities. Therefore, unlike the oil-price change caused by supply control in the past, the change in oil price due to demand factors is accompanied by an economic boom. Thus, contrary to the previous negative effect, falling oil prices due to the economic downturn will allow the stock price and oil prices to coexist, and rising oil prices due to demand growth can lead to economic upturns and increases in share prices of oil. In time-varying spillover analysis, domestic industrial sector indices such as food and beverage, and transportation warehouse, showed a relatively low value of 7% or less, because of the oil-price change due to the 2008 financial crisis. In the third period EGARCH-M-GED analysis, the industrial sector indices showed negative effect relative to the KOSPI. Monthly and daily Generalized forecasting Error Distribution analysis showed a lower value of spillover effect than other industrial indices. The spillover effect is also lower than other industries. Therefore, it seems to be very insensitive to oil price shocks. On the other hand, industrial indices such as textile, steel, financial, and machinery sectors, showed a very high spillover effect due to the financial crisis, an average of more than 9%. In the EGARCH-M-GED analysis, the effect of oil price changes increased, due to the positive effect of the machinery and steel industries in the analysis of the EGARCH-M-GED, which is very vulnerable to oil price changes. For these reasons, it is considered to be due to the high share of oil prices in production costs, and the oil prices that have financial characteristics