효율적 위기예측을 위한 패널자료의 선택 : 신호접근모형을 중심으로 (Crisis Prediction and Choice of Panel Data: The Case of Signal Extraction Model)

Korean Abstract: 본 연구는 효율적인 외환위기예측을 위한 표본자료의 선택방안을 찾는 데 목적이 있다. 이를 위해 외환위기를 겪었던 24개국을 동아시아, 중남미, 유럽, 중동·아프리카 등 4개 지역으로 구분하고 다시 15개 소그룹으로 패널자료를 구성하였다. 15개 패널 자료별로 신호접근법에 따른 외환위기예측모형을 구축, 동아시아 외환위기기간을 표본외예측으로 하여 외환위기 예측성과를 평가하였다. 상식적 견해와 달리 동아시아를 제외하면 특정지역만을 대상으로 구축한 모형의 예측성과는 다른 지역을 포함한 모형보다 저조하였다. 한편 동아시아 지역만을 대상으로 구축한 예측모형은 표본외예측에서 잡음/신호비율이 작은 대신 신호회수가 적고 종합위기지수로부터 구한 위기확률이 낮았다. 그것뿐만 아니라 경보를 작동한 지표의 유형이 대부분 비금융부문에 속해 동아시아 외환위기의 공동요인으로 평가되는 취약한 금융에 대한 유용한 정보를 제공하지 못하였다. 확장된 표본기간에서 이들 모형은 지표의 최적임계치와 예측력에 큰 변화가 있고 유효지표가 뒤바뀌어 모형이 안정성 측면에서 취약하였으며 그 결과 표본외예측에서 제2종오류가 과다하게 발생하였다. 이상의 결과는 비록 표본 예측력이 떨어져도 광범위한 패널자료에 의존하는 예측모형의 표본외 예측력이 더 우수하다는 함의를 가진다