Essays on Exchange Rate Forecasting = 환율 예측에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Although numerous efforts have been made to resolve the “Meese and Rogoff Puzzle”, the prevailing view still holds that no model consistently outperforms the random walk across all countries and time periods. However, a growing body of literature suggests that under certain constraints, such as specific forecast horizons, and particular countries, certain models can outperform the random walk (RW) benchmark. Contributing to this optimistic strand, this study demonstrates that long-horizon nominal exchange rate forecasts based on the tradables-based real exchange rate (TRER), as well as very short-horizon forecasts in commodity-exporting countries based on a commodity price can outperform the RW model.
The first part of this study demonstrates that long-horizon nominal exchange rate forecasts based on the TRER can outperform the RW benchmark in countries with floating exchange rate regimes and stable prices. The TRER is constructed using producer price indices (PPI), which include a higher share of tradable goods compared to the conventional real exchange rate (RER) based on consumer price indices (CPI). This study shows that past values of the TRER are strongly negatively correlated with long-horizon changes in the nominal exchange rate, but not with the relative price index. Building on these in-sample regularities, this study uses the TRER to forecast the NER and find that it outperforms the random walk model in long-horizon forecasts. In addition, this study finds that nominal exchange rate forecasts based on TRER mostly performed better than those based on the conventional RER in long-horizon.
The second part of the study shows that an exchange rate forecasting model incorporating palm-oil prices can effectively forecast short-term exchange rates for the local currencies of major palm oil-exporting countries, particularly those of Indonesia and Malaysia. This model demonstrates superior performance compared to the random walk model in ex-ante out-of-sample forecasts for those countries at both daily and monthly frequencies. This study also finds that natural gas prices, another major export commodity for both countries, are not as effective as palm oil prices in predicting exchange rates.

국문 초록 (Abstract)

“Meese and Rogoff 퍼즐”을 해결하기 위한 다양한 연구가 수십 년간 이어졌지만, 여전히 어떠한 환율 예측 모형도 모든 국가, 시기, 예측기간에 걸쳐 확률보행 모형(random walk model)보다 일관되게 뛰어난 성과를 내지는 못한다는 것이 지배적인 견해이다. 하지만 최근 연구들은 일부 모형이 특정 예측기간이나 국가 등의 제약 조건 하에서 확률보행 모형을 능가할 수 있다는 가능성을 제시하고 있다. 본 논문은 교역재 실질환율을 활용한 장기 명목환율 예측과 원자재 가격을 활용한 단기 환율예측이 확률보행 모형보다 더 나은 성과를 낼 수 있음을 보여줌으로써 환율 예측의 낙관적인 전망 확대에 기여하고자 한다.
첫 번째 논문은 교역재 실질환율 모델을 사용한 장기 명목환율 예측이 확률보행 모형보다 나은 성과를 낼 수 있음을 보여준다. 본 연구는 생산자물가지수(PPI)를 이용해 교역재 실질환율을 구성하고, 변동환율 및 물가안정 목표제 국가에서 과거 교역재 실질환율이 명목환율의 변화량과 강한 음의 상관관계를 보이는 반면, 상대물가지수 변화량과는 그렇지 않음을 보여준다. 이러한 특징을 바탕으로 교역재 실질환율을 활용한 명목환율 예측을 수행한 결과, 5년 장기예측에서 확률보행 모형을 능가하는 성과를 확인할 수 있었다. 또한 5년 장기 명목환율 예측에서 교역재 실질환율 모델은 소비자물가지수 (CPI)로 구성한 일반적인 실질환율 모델보다 나은 성과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
두 번째 논문은 기존 연구에서 거의 다루지 않은 팜유 가격을 설명변수로 포함한 환율 예측 모형이 주요 팜유 수출국인 인도네시아와 말레이시아의 단기 환율변동을 효과적으로 예측할 수 있음을 보여준다. 팜유 가격에 기반한 환율 예측모형은 팜유 수출국의 일별, 월별 사전적 표본외 예측(ex-ante out-of-sample forecast)에서 확률보행 모형 보다 더 나은 예측 성능을 나타냈다. 또한 두 국가의 또다른 주요 수출품목인 천연가스 가격은 환율 예측에 효과적이지 않음을 확인하였다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• Chapter 2. Nominal Exchange Rate Forecast with Tradables-based Real Exchange Rate 6
• 2.1 Introduction 6
• 2.2 Data 13
• 2.3 In-Sample Regularities 15
• 2.4 Forecasting Methodologies 28
• 2.5 Out-of-sample Forecasts 33
• 2.6 Limitation 46
• 2.7 Conclusion 46
• Chapter 3. Exchange Rate Forecast with Commodity prices: The Case of Palm Oil Price 55
• 3.1 Introduction 55
• 3.2 Data 63
• 3.3 Methodologies 70
• 3.4 Empirical Results 73
• 3.5 Factors Contributing to Predictive Performance 85
• 3.6 Limitation 92
• 3.7 Conclusion 93
• Bibliography 104
• 국문초록 113