지금까지 본 연구에서는 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여 국내 양식 활어시장에서의 가격변동성에 대한 구조적 특성 분석을 시도하였다. 구체적으로는 양식어류 가격변동성에 영향을 미치는 요인들은 어떠한 것들이 있는지에 대한 검정을 실시하였는데, 그 일환으로 양식어류의 가격변화율 및 가격변동성에 있어서 계절적 이례현상들이 존재하는지에 대한 여부를 검정하였다.
이러한 연구목적에 따라 본 연구에서는 분석대상으로 국내에서 양식되고 있는 어류 중에서 생산량이나 생산금액 면에 있어서 그 비중이 큰 넙치와 조피볼락을 분석대상으로 선정하였다. 한편 분석기간은 2000년 1월 1일부터 2008년 6월 30일까지의 일별자료에 대해 노량진수산시장의 일일 거래실적을 바탕으로 산출된 일별 평균가격을 이용하였다. 이에 본 절에서는 양식어류 가격변동성에 대한 실증적 분석 결과를 다음과 같이 요약하고, 이어 본 연구가 가지는 한계와 함께 결론에 대신하여 분석결과가 의미하는 정책적 함의를 찾아보고자 한다.
1. 분석결과의 요약
첫째, 본 연구의 분석대상인 넙치와 조피볼락의 가격변화율의 분포에 대해 JB 검정 통계량을 통해 검정한 결과, 두 품목 모두 “실증분포가 정규분포 한다.”는 귀무가설을 기각하고 있는 것으로 나타났다. 또한 분포의 형태를 파악할 수 있는 첨도와 왜도 값에 있어서도 두 품목 모두 양(+)의 방향으로 편향되어 오른쪽 긴꼬리를 하고 있는 첨예분포(leptokurtic)의 특징을 하고 있는 것으로 나타났다. 이는 일반적으로 경제 및 금융시계열에서 나타나는 특징들로써 수산물시장에서도 동일한 특징을 보여주고 있다고 하겠다.
둘째, 넙치와 조피볼락의 가격변화율 자료에 대한 시계열 상관관계가 상당기간 존재하고 있는 것으로 나타났다. 즉, Ljung-Box Q 통계량의 추정치가 시계열 상관관계가 있다는 사실은 가격변동성을 나타내는 조건부 분산을 추정하기 위해 ARCH류 모형 적용의 적합성을 뒷받침해 주는 근거로 볼 수 있다. 한편 수산물시장에서 이러한 시계열 상관관계의 원인은 아직까지 밝혀진 바가 없기에, 향후 연구에서는 이러한 특성의 원인에 대한 이론적 규명이 필요할 것으로 보인다14).
셋째, 분석대상 자료의 시계열에 대한 안정성(stationarity) 여부를 살펴보기 위해 단위근 검정(unit root test)을 실시한 결과, 분석대상 시계열 모든 자료에서 아주 정상적(stationary)임이 판명되었다. 그리고 시계열 자료에 대한 ARCH류 모형의 적합성 여부를 보여주는 라그랑지승수(ARCH Lagrang Multiplier ; ARCH-LM) 검정에서는 넙치와 조피볼락 모두 ARCH 효과가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 통계적 특성들은 본 연구의 실증분석 모형이 GARCH 모형의 적합성을 뒷받침 해 주는 근거로 해석된다.
넷째, 양식어류 가격변동성의 계절성 및 요일효과에 대한 실증분석에서는 우선, 넙치와 조피볼락 모두 가격변화율 및 가격변동성에서 요일효과가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 가격변화율의 요일효과 패턴은 넙치의 경우 화요일(+), 금요일(-) 효과가 존재한 반면, 조피볼락은 화요일(-), 목요일(+), 금요일(+) 효과가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생산자 입장의 출하전략으로 이용가능하다고 할 수 있는데, 즉 요일별 양(+) 및 음(-)의 가격변화율에 따라 출하계획을 변경하여 출하함으로써 보다 높은 기대수익을 실현할 수 있을 것이다. 다음으로 분산방정식에 대한 요일효과에서는 넙치와 조피볼락 모두 월요일 효과가 있었으며, 추가적으로 넙치에서만 목요일과 금요일 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 월요일이 양식어류 시장의 가격변동성을 확대시킨다는 것을 의미한다. 특히 월요일이 가격변동성에 미치는 영향이 다른 요일에 비해 상대적으로 크게 나타난 것은 주말 동안에 발생하는 새로운 정보량이 다른 요일에 비해 많기 때문인 것으로 해석된다.
다섯째, 양식어류 가격변화율의 계절성에서는 넙치에서만 계절효과가 존재하는 것으로 나타났으며, 분산방정식의 계절성에서는 두 품목 모두에서 계절효과가 존재하였다. 즉 넙치의 경우, sine 및 cosine 함수의 1년 주기 변수와 sine 함수의 반년 주기 변수들의 계수가 유의미한 결과를 보였으며, 조피볼락은 cosine 함수의 1년 주기 변수의 계수가 통계적으로 유의적이었다. 이러한 결과는 양식어류 생산의 계절적·주기적 특징이 가격에도 영향을 미쳐 반영되어 나타나고 있음을 의미한다.
마지막으로 본 연구의 분석대상인 양식 넙치와 양식 조피볼락의 가격변동성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 즉, 현재와 유사한 변동성 수준에서 장래에도 지속될 가능성이 매우 높은지를 판단할 수 있는 지속성 모수(l)가 넙치와 조피볼락 모두 1에 근접하는 0.8 이상의 높은 수치를 보임으로써 변동성 군집(volatility clustering) 현상을 증명하였다. 한편, 모형의 적합성 여부를 판단하기 위해, 본 연구에서는 정규분포를 가정하는 GARCH(1,1)-n 모형과 student-t 분포를 가정하는 GARCH(1,1)-t 모형을 각각 추정하여 비교하였다. 그 결과 기초 통계량 분석결과에서 나타난 것처럼, fat-tailed 분포의 특성 때문에 오차항의 분포에 대한 가정을 t 분포로 가정한 GARCH(1,1)-t 모형의 적합성이 더 우수한 결과를 보였다.
2. 연구의 한계 및 정책적 함의
본 연구의 실증분석 결과를 도출하는데 있어서 가장 큰 걸림돌이었다면, 수산물 시장에 대한 현실을 제대로 반영한 체계적인 공식통계의 부재라 하겠다. 즉, 본 연구에서 분석자료로 사용한 노량진수산시장은 양식어류 시장 전체의 5%도 되지 않은 아주 미미한 규모의 시장임에도 불구하고, 전국 양식어류 시장의 대부분을 취급하고 있는 유사도매시장으로부터의 자료는 비제도권이라는 이유로 공식적이고 체계적으로 활용하는 것이 불가능하다는 것이라고 할 수 있다15). 이러한 점이 본 연구가 가지고 있는 현실적인 한계점이라고 할 수 있겠다.
이러한 한계에도 불구하고, 본 연구는 국내에서 처음으로 양식어류를 대상으로 하는 가격변동성에 관한 연구를 수행하였다. 이와 같은 가격변동성에 대한 실증적 연구의 관심은 정책 당국측면에 있어서 향후 양식어가의 소득안정화 방안을 모색하고, 더 나아가서는 양식재해보험과 같은 위험관리수단의 효율적인 활용방안을 강구하는데 있어서도 유용하다고 하겠다. 뿐만 아니라, 정부의 가격안정화사업과 같은 정책효과에 대한 평가를 하는데 있어서도 적용되어질 수 있다는 점에서 가격변동성 관련 연구는 중요한 의미를 갖는다고 하겠다. 한편 생산 어업인 측면에서는 일정한 어업경영 계획을 세워 시장에서 형성되는 상품자산의 가격변동에 대응하고, 유통 및 가공업자의 측면에서도 시장의 변화에 적절한 대응이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 따라서 이러한 수산물 시장에서의 가격변동성 관련 연구는 향후 다양한 품목, 다양한 주제로 확대·발전시켜 나아가야 할 것으로 사료된다.This study proviedes GARCH model(Bollerslev, 1986) to analyze the structural characteristics of price volatility in domestic aquacultural fish market of Korea. As a case study, flatfish and rock-fish are analyzed as major species with relatively high portion in an aspect of production volume among fish captured in Korea. For analyzing, this study uses daily market data (dating from Jan 1 2000 to June 30, 2008) published by the Noryangjin Fisheries Wholesale Market which is located in Seoul of Korea.
This study performs normality test on trading volume and price volatility of flatfish and rock-fish as an advanced empirical approach. The normality test adopted is Jarque-Bera test statistic. As a result, first, a null hypothesis that “an empirical distribution follows normal distribution” was rejected in both fishes. The distribution of daily market data of them were not only biased toward positive(+) direction in terms of kurtosis and skewness, but also characterized by leptokurtic distribution with long right tail. Secondly, serial correlations were found in data on market trading volume and price volatility of two species during very long period. Thirdly, the results of unit root test and ARCH-LM test showed that all data of time series were very stationary and demonstrated effects of ARCH. These statistical characteristics can be explained as a reasonable ground for supporting the fitness of GARCH model in order to estimate conditional variances that reveal price volatility in empirical analysis.
From empirical data analysis above, this study drew the following conclusions.
First of all, from an empirical analysis on potential effects of seasonality and the day of week on price volatility of aquacultural fish, Monday effects were found in both species and Thursday and Friday effects were also found in flatfish. This indicates that Monday is effective in expanding price volatility of aquacultural fish market and also Monday has higher effects upon the price volatility of fish than other days of week have since it has more new information for weekend.
Secondly, the empirical analysis led to a common conclusion that there was very high price volatility of flatfish and rock-fish. This points out that the persistency parameter(l), an index of possibility for current volatility to sustain similarly in the future, was higher than 0.8-equivalently nearly to 1-in both flatfish and rock-fish, which presents volatility clustering. Also, this study estimated and compared and model that hypothesized normal distributions in order to determine fitness of respective models. As a result, the fitness of GARCH(1,1)-t model was better than model where the distribution of error term was hypothesized through-distribution due to characteristics of fat-tailed distribution, was also better than model, as described in the results of basic statistic analysis.
In conclusion, this study has an important mean in that it was introduced firstly in Korea to investigate in price volatility of Korean aquacultural fishery products, although there was partially a limited of official statistic data. Therefore, it is expected that the results of this study will be useful as a reference material for making and assessing governmental policies. Also, it is looked forward that the results will be helpful to build a fishery business plan as and aspect of producer, and also to take timely measures to potential price fluctuations of fishery products in market. Hence, it is advisable that further studies related to such price volatility in fishery market will extend and evolve into a wider variety of articles and issues in near future.