earticle

영어

In continuous time, UIP is a stochastic differential equation. The solution of this differential equation, provides the log of exchange rate as a nonlinear function of the exogenous interest differential. In this sense, understanding dynamic properties of the interest rates differential is a natural starting point to understand exchange rate dynamics. Due to this reason we empirically examine various continuous-time models for the interest differential to check whether the model can produce many nonstandard features in the data and to compare performance of the models. If the interest rate differential model can generate empirical features of the data, this features can be transferred into the exchange rate solution in the process of the solving stochastic differential equation. Models we consider are mean-reverting, regulated Brownian motion, and regulated jump-diffusion model. To investigate the properties of the model and to examine its ability to explain the data we compare moments and other key features of the pseudo-data generated by the models and actual data. For this, we simulate the model by setting the parameters of the continuous-time model to point estimates obtained by the simulated method of moments (SMM). All models are able to generate high degree of persistence with high values of the autocorrelation coefficients. Median values of the simulated volatility are very similar to the volatility from the data and all models produce strong ARCH effects in interest rate differential. Out of the models, simple mean-reverting model performed reasonably well.

한국어

본 연구는 연속시간 이자율차이모형에 대한 실증분석을 수행하고 있다. 연속시간에서 유위험이 자율평가 (uncovered interest parity)는 확률미분방정식으로 표현된다. 이 확률미분방정식의 해로 구해지는 환율의 로그는 외생적으로 주어지는 이자율차이의 비선형함수로 표현될 수 있다. 이러한 이자율차이의 동태적 특성을 파악하는 것은 환율시장의 효율성 및 환율의 움직임을 이해하는 출발점이 된다고 하겠다. 본 연구에서는 환율의 동태적 특성파악의 기초가 되는 이자율차이에 대한 다양한 종류의 연속시간 모형을 고려하고 이들을 실증분석을 통해 비교하고 있다. 본 연구에 서는 평균회귀(mean-reverting), 제어브라우니안모션(regulated Brownian motion), 제어점프디퓨젼(regulated jump-diffusion) 모형들의 특성과 특히 이들 모형들이 실제 데이터를 얼마나 잘 설명할 수 있는지 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션은 연속시간모형을 시뮬레이티드 모멘트법 (simulated method of moment) 를 이용하여 얻은 모형의 파라메터들의 추정치들을 이용하여 수행하였다. 시뮬레이션 결과 모든 모형들이 이자율차이의 중요한 특성중의 하나인 높은 자기상관계수와 함께 높은 지속성을 보여주었다. 또한 시뮬레이션을 통해 얻은 변동성의 중위수는 실제 데이터의 변동성과 매우 유사한 값을 보여주었으며 모형들은 강한 ARCH 효과 또한 보여주었다. 특히 이들 세 모형 중 평균회귀 모형은 모형들 중 단순한 방법으로 추정 할 수 있으나 상대적으로 높은 설명력을 보여 효율적인 모형이라 할 수 있었다.