주요 축산물 가격의 변동성 구조 분석 = (The) structure of price volatility for the livestock commodities

국문 초록 (Abstract)

농축산물의 가격은 변동성이 크기 때문에 생산자는 정확한 가격예측을 통해 출하시점을 선택해야만 하고 변동성의 변화 문제를 제외하더라도 정확한 가격예측이 이루어지지 않을 수도 있다. 본 연구에서는 주요 축산물 가격의 변동성의 변화가 가격에 어떤 영향을 미치는 지에 대해 논의한다.
본 연구에서는 변동성이 시간에 따라 변화하고 있는지 여부를 살펴보기 위해서 Engle의 조건부이분산모형을 이용하였다. 먼저 자료들은 일간 평균가격들로 구성되어 있었으나 상호 관찰치 숫자가 상이하였고, 한우지육을 제외한 두 품목에서는 미 거래일이 상당수 존재하여 상호간의 비교 가능과 관찰치 생략의 방지를 위해 월평균가격을 산술평균으로 계산하였다.
각 품목들의 이분산모형의 적용가능성을 살펴보기 위해 정규성 검정과 자기 상관 검정, 단위근 검정 등을 거쳤다. 정규성 검정시는 한우지육만이 정규성을 만족하는 것으로 나타나 조건부이분산(autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) model) 모형은 한우지육에만 적용하고 다른 두 품목에 대해서는 EGARCH (expotential generalized ARCH)모형을 적용함이 타당함을 보였다. 자기 상관 검정에서는 모든 품목이 자기상관이 있음을 보여, 시계열의 불안정하여 조건부이분산성이 있음을 발견하였다. 그리고 단위근 검정시에는 돼지지육만이 단위근을 가지는 것으로 나타나 ARCH모형 적용시에 1차 차분하였다.
다음으로 ARCH모형의 추정을 위해 SBC를 계산하여 회귀식의 AR차수를 결정하였고 ARCH-LM 검정을 통해 ARCH 효과가 몇 번째 래그까지 존재하는지를 살펴보았다. 이 과정을 통해 모든 품목이 2차에서 8차까지 ARCH효과가 있음을 보였고, 실제 추정과정에서는 한우지육은 AR(2)-ARCH(1) 모형을 적용하였고 돼지지육은 AR(1) - EGARCH(1, 1) 모형을, 육우지육은 AR(4) - EGARCH(1, 1) 모형을 적용하였다.
변동성 변화가 있음을 ARCH과정을 통해 확인한 후 역사적 변동성을 계산하여 연속되는 두 달간의 변동성 비율을 비교하여 변동성 변화가 실제로 일어나는 시점을 조사하였다. 그리고 가격변화율과 변동성의 변화율과 상관계수를 계산하여 세 품목 모두 음의 상관관계가 있음을 보였다.
본 연구에서는 변동성 변화를 계산하여 변동성 변화와 가격 변화율간의 관계를 살펴보았다. 그러나 축산물 도매시장에서 가격이 결정될 때는 상품의 품질을 보고 가격이 결정되므로 이러한 질적 변수가 가격과 가격의 변동성에 미치는 영향을 간과하였다. 보다 엄밀한 추정을 위해서는 질적 영향이 제거된 가격자료를 이용해야할 것이고, 이에 대한 보완 연구가 필요할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The fact of the high price volatility of agricultural products confronts with the accurate price forecast on the problem of choosing selling time. But without considering the change of price volatility, it may not be correct forecasts.
The study is to examine the effects of volatility change to price. Especially the prices of livestock products such as cow, pork, beef cattle are analysed. Engle's Autoregressive Conditional Heteroscedasticy(ARCH) model and Nelson's Expotential GARCH(EGARCH) model was used to examine time varying volatility.
First, the data of monthly average prices are used. In the case of missing observations for the daily average prices, monthly data are used by calculating arithmetical average.
Second, normality test, autocorrelation test and unit root test are conducted for the time series of three products. In normality test, only the distribution of cow price time series shows normality. So cow price time series is applied to ARCH model, the others is applied to EGARCH model. And all products turn out to have autocorrelations as a result of Ljung-Box's Q test and pork price is differenced according to Augmented Dickey-Fuller test.
Next, model is decided and estimated. The lag period for the AR is decided by SBC. And with ARCH-LM test, they are tested whether to exist ARCH effects. As a result, Cow price time series fits AR(2)-ARCH(1) model, pork price time seires fits AR(1)-EGARCH(1,1) model and beef cattle price time series fits AR(4)-EGARCH(1,1) model.
After finding price volatility changes, historical volatility of price series are examined considering volatility changing point of time. The correlation coefficient between price change rate and volatility change rate shows negative relations for all commodities. However, this study misses the quality of livestock products on pricing. For more future study, the quality variables should be considered for both the price change rate and volatility change rate.