미국 곡물 선물가격 결정요인 비교분석

Abstract

2000년대 후반 이후 곡물 선물시장이 불안정해져 선물가격이 급등과 급락을 반복하는 등 큰 폭으로 변화하고 변동주기가 빨라지면서 선물시장의 불확실성이 확대된 결과 가격 예측이 이전과는 비할 바 없이 어려워졌다. 최근의 곡물 선물가격 불확실성을 야기한 주 원인을 규명하기 위해 수 많은 연구들이 국내외에서 수행되었고, 인덱스펀드 활성화로 인한 투기적 수요의 증가, 미국 양적완화조치 이후 거시경제변수(금리, 환율, 유가)의 영향, 바이오연료 정책, 신흥국의 경제성장으로 인한 육류 수요 증가, 이상기후현상이 요인으로 지목되었다. 본고는 미국 곡물 선물가격 결정요인들에 대해 포괄적인 비교분석을 수행하기 위해 첫째, 기대 공급량에 영향을 미치는 요인(유가, 기후)과 기대 수요량에 영향을 미치는 요인(환율, 바이오연료, 신흥국 수요) 중 어느 요인이 더 중요한 곡물 선물가격 결정요인이 되는지, 둘째, 투기적 요인이 곡물 선물가격에 어떤 영향을 미치는지 실물적 요인과 비교하여 확인해 보았다. 분석 방법으로 한정된 변수만을 고려하는 단일 모형의 제약을 극복할 수 있는 베이지안 모형평균법을 활용하여 실증분석하였는데, BMA 분석모형 설정시 발생할 수 있는 시차구조의 정합성 문제를 검토하기 위하여 곡물 가격 분야 선행연구에서 기존에 널리 활용되고 있는 VAR모형을 통한 추정결과와 예측력을 분석·평가하였다. 분석 결과 BMA는 곡물 선물가격분야에서 VAR에 비해 중장기 예측시계에서 예측력이 우월한 것으로 나타났다. 또한 BMA는 외생변수를 대규모로 포함할 수 있으므로 향후 곡물 선물가격과 연관이 있는 변수를 발굴하여 투입함으로써 예측력을 개선할 여지도 충분히 있다. 본고는 또한 선행연구와 차별화되는 분석자료와 모형을 다음과 같이 구축하였다. 첫째, 양적완화조치 이후의 최근 자료를 이용하였고, 둘째, 거시경제변수가 선물시장에 미치는 영향을 금리, 달러화가치, 유가를 통해 포괄적으로 측정함으로써 단편적 인과관계를 분석한 기존 선행연구와 차별성을 두었고, 셋째, 옥수수, 밀 콩 모형을 각각 설정함으로써 최근 인덱스펀드 관련 선행연구에서 원자재상품 전체, 또는 곡물 전체가 종합적으로 받는 영향(aggregate effect)만 가늠할 수 있었던 것과는 달리 인덱스펀드(비상업순매수포지션)가 각 곡물 선물가격에 미치는 영향을 구체적으로 추정하였다. 또한 넷째, 미국 바이오연료 정책이 곡물가격에 미치는 영향을 측정하기 위해 에탄올과 바이오디젤 수요량을 바이오연료 지원정책(보조금, 의무소비량)을 반영하는 대리변수로 구축하였다. 다섯째, 본고에서는 중국(본토, 홍콩, 대만)의 미국산 돼지고기 월간 수입량을 중국 경제성장으로 인해 증가하는 육류 수요의 대리변수로 구축함으로써 경제활동지수나 BDI를 이용한 선행연구보다 곡물부문에서 일어나는 영향을 구체적이고 직접적으로 측정하였다. 여섯째, 기후변화의 영향 측정시 더미변수를 이용한 분석에서 나타나는 한계를 극복하기 위해 연속변수인 남방진동계수를 이용하였다. 본 연구결과 각 결정요인에 대해 영향의 확실성과 크기를 확인할 수 있었다. 기대공급량에 영향을 미치는 요인(유가, 기후)과 기대 수요량에 영향을 미치는 요인(환율, 바이오연료, 신흥국 수요)으로 설정한 요인들을 비교· 평가한 결과 이중 유가만 옥수수, 밀, 콩 선물가격에 대해 로버스트한 영향을 미치는 요인으로 도출되었다. 따라서 곡물 선물가격은 에너지가격과 연계(linkage)가 있는 것이 확인되었고, 저유가나 고유가 충격은 곡물 시장으로 전이될 확률이 매우 높을 것으로 예상할 수 있다. 한편 유가가 곡물 선물가격에 미치는 영향의 크기를 추정된 계수로 확인해 보면 옥수수와 밀의 경우 다른 요인들에 비해 크나 콩의 경우 달러화 가치보다 적은 것으로 도출되었다. 본 연구는 또한 투기적 요인과 실물적 요인이 곡물 선물가격에 미치는 영향을 포괄적으로 비교·평가해 보았는데, 분석결과 투기적 수요의 증가는 곡물 선물가격을 상승시키는 것이 아니라 오히려 안정화시키는 것으로 나타났다. 한편 금리 상승은 곡물 가격을 하락시키는 것으로 도출되었는데, 앞서 언급한 바와 같이 비상업순매수포지션과 곡물 선물가격은 음의 관계가 있는 것으로 도출되었으므로, 본고의 연구결과 도출된 결론에 의하면 금리가 가격에 영향을 미친 경로는 투기적 수요가 아니라 실물 수요를 통한 것이다. 즉, 금리 하락은 실물시장에서 재고보유비용을 하락시키므로 재고용 수요량을 증가시킨 결과 가격을 상승시킨 것으로 해석할 수 있다. 따라서 향후 미 연준이 금리를 높일 경우 곡물 선물시장은 가격상승 영향을 받을 것으로 예상할 수 있으나, 이는 여러 선행연구의 주장과는 달리 금리가 실물 재고 수요량을 변동시킴으로써 선물가격에 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다. 본고의 연구결과에 근거하면 향후 미 연준이 금리를 높일 경우 특히 옥수수와 밀 선물시장은 높은 확률로 가격상승 영향을 받을 것으로 예상할 수 있다. 한편 본 연구결과가 이전의 연구와 차별되는 점은 통화정책이 곡물 선물시장에 미치는 영향이 거품, 즉 투기적 수요의 일시적 증가가 아닌 실물 재고 수요를 매개로 하여 이루어진다는 것을 계량적 분석을 통해 밝힌 것이다. 본 연구의 결과는 곡물의 수입의존도가 매우 높은 우리나라에서 곡물가격을 조기에 예측할 때 각 요인을 어떻게 고려해야 할 것인가에 대해 여러 가지 시사점을 남긴다. 종합해 보면 2000년대 후반 이후 곡물 선물가격의 불확실성이 확대된 주 요인은 곡물 가격과 유가의 연계로 인해 에너지 부문의 변동요인들이 곡물 부문으로 파급된 것, 그리고 미국 금융위기와 거시경제정책으로 인해 금리와 달러화가치가 변동한 복합적인 결과라고 결론을 내릴 수 있을 것이다. 본고의 연구결과는 곡물 가격 예측의 불확실성을 개선하기 위해 여러 정보들을 활용할 수 있는 실증적 근거가 될 수 있을 것이다.

After the late 2000s, the change cycle length of grains futures price is shortened and the boom and the bust repeats, which makes grains price outlook unprecedentedly difficult. Numerous studies are conducted to find out the main cause of the recent increase of uncertainty in grains futures price and the followings are pointed out: increase of speculative demand due to index fund

change of macroeconomic factors (interest rate, dollar value, and oil price) due to US quantitative easing

biofuel policy

increase of meat demand due to economic growth of China

and abnormal climate. The aim of this paper is to answer the following questions. First, which is relatively more important determinant of US grains futures price between expected supply (oil price and climate) and expected demand (dollar value, biofuel policy, and meat demand of China)? Second, how does speculative factors influence grains futures price in comparison with the tangible factors? The estimating method is Bayesian Model Averaving, which overcomes the weakness of single model consisting of restricted number of regressors. To consider the time lag structure, Vector Auto Regressive models, which are frequently utilized in the grains futures price outlook, are estimated so as to evaluate BMAs predictive performance in comparison with VAR. As a result, it is discovered that BMA have less mean square prediction error compared to VAR in the long run. Therefore, BMA has the full potential of complementary use in the study of grains futures price as BMA can include unlimited number of informative variables and there is a plenty of room to improve its predictive performance by discovering regressors highly related to grains futures price. According to the study results, the certainty and the size of impact of each determinant for each grain is discovered as followings. The robust determinants are oil price and interest rate and others only have stochastic effects. Corn futures price has greatest impact from expected supply (oil price) and the certainty of getting the impact is also high. Wheat futures price has great and almost certain impact from oil price and has greatest and less certain impact from lagged dollar index. Soybeans futures prices have greatest impact from dollar index, however, the impact is only stochastic. It is also discovered that the increase of noncommercial net long position does not raise grains futures price but rather stabilizes it. Interest rate is found to be negatively correlated to grains futures price but the channel of the interest rate is not speculative demand since it is shown that noncommercial net long position is negatively related to grains futures price. Therefore, higher interest rate affects grains futures price via increasing tangible demand by lowering stock cost. In summary, there is a high probability that grains futures price respond to the change of oil price and interest rate and lower probability that grains futures price be influenced from other determinants. The result of this study provides both the certainty and the size of the impact from determinants for corn, wheat and soybeans futures prices, which would serve as an empirical evidence of utilizing various information in the grains futures market and helps resolve the uncertainty in the grains price outlook.