경제 신문에는 이런 문장이 자주 나와요.
올해 달러-원 환율은 미·중 무역갈등 뉴스에 연동돼 변동성을 확대하는 모습을 나타냈다
출처: https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4060890
미·중 무역갈등으로 달러-위안 환율의 변동성이 높다면 모를까 달러-원 환율의 변동성이 높은 이유는 무엇일까요? 그 이유는 원화와 위안화는 서로 강한 연계성이 있는 프록시 통화(Proxy Currency)이기 때문이에요. 프록시 통화는 다른 나라의 통화를 대신해서 사용되는 통화를 의미해요. 한 나라의 통화가 버젓이 있는데 왜 다른 나라의 통화를 대신해서 사용할까요? 그 이유는 거래량이 적거나, 안정성이 낮아 쉽게 거래하기 힘들기😨 때문이에요. 무역이나 투자 등 나라끼리 돈이 오고 갈 때 해당 국가의 통화를 이용하기 어렵다면 바로 이 '프록시 통화'를 사용해요.
우리나라도 프록시 통화가 있어요. 바로 중국의 위안화(元)예요. 위안화의 프록시 통화 역시 우리나라의 원화(₩)죠. 우리나라는 거래량이 적거나 안정성이 낮은 통화도 아닌데 왜 프록시 통화가 있을까요? 일반적인 신흥국 통화가 프록시 통화를 필요로 하는 것은 해당 통화가 국제적으로 잘 거래되지 않아서가 맞아요. 반면, 우리나라 원화의 경우는 위안화와 경제적 연계가 매우 강하기🔗 때문에 서로가 프록시 통화로 여겨져요.
대표적으로 다음 두 가지 이유 때문인데요.
1️⃣ 경제적 연계성
중국과 한국은 서로 무역, 투자, 공급망 등에서 밀접하게 연결되어 있어요. 이렇게 기초 경제가 긴밀한 만큼 통화 역시 같은 움직임을 보일 수밖에 없어요.
2️⃣ 원화는 거래하기 편해! 👉 수많은 신흥국 통화에 대한 헤지 수단
원화는 선진국과 신흥국의 중간에 있지만 금융 시장에서는 신흥국으로 분류되는 경향이 커요. 보통 신흥국에 투자할 때는 환율의 움직임을 줄이기(헤지하기) 위해 거래하기는 편하면서도 신흥국의 성질을 가지고 있는 원화에 헤지를 하는 방식이 많이 사용돼요. 위안화 역시 자본 이동이 자유롭지 않기 때문에 원화를 사용한 헤지가 많이 진행되고, 이에 따라 위안화와 원화가 같은 방향으로 움직여요.
2024년 8월 기준에 따르면, 달러와 연계된 NDF 비중은 대만 달러(TWD)가 23%로 1등, 인도 루피(INR)가 21%로 2등, 한국의 원화(KRW)가 19%로 3등이에요. 반면 중국의 위안화는 겨우 5%예요. 중국의 경제 규모에 비하면 이는 매우 적은 수치예요.
만약 중국이 자본 시장을 열고 위안화 선물환 거래가 늘어나면 위안화로 직접 헤지를 하는 것의 비용과 노력이 줄어들기 때문에 원화의 위안화 프록시 현상도 줄어들 거예요. (현물 거래는 오히려 위안화가 원화보다 편해요. 하지만 현물은 직접 돈이 오고 가기 때문에 규제가 많아요.)
윤태식 기획재정부 국제금융국장은 이렇게 말했어요.
미·중 무역갈등 등 대외이슈가 나타나면 (위안화 동조화가) 두드러지는 현상이 나타난다.
유동성이 풍부한 원화 역외차액결제선물환(NDF) 시장 등을 활용해 다른 신흥국에 투자할 때 환 헤지 수단으로 원화를 이용한다.
출처: https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4060890
NDF(Non-Deliverable Forward)는 실제 통화가 오가지 않는 선물환 계약이에요. 만기 시점의 환율 차이만 정산하는 방식으로 환율 변동을 반영하죠.
한국은 지난 트럼프 정권 때부터 미중 무역갈등의 타격을🥊 거의 직접적으로 받고 애초에 수출입의 비중도 높은 편이기 때문에 전 세계의 변화를 가장 많이 흡수하는 통화 중 하나예요. 이렇게 우리나라 통화가 헤지를 위해 도구적으로 사용된다면 변동성이 매우 커지겠지만 또 반대로 생각하면 여타 신흥국 통화 중에서 가장 안정적이기 때문에 도구로 사용될 수 있는 만큼 오히려 긍정적인 신호를 줄 수 있다는 평도 있어요.
본질적으로 우리나라는 소규모 개방경제이기 때문에 변동을 막을 수는 없겠지만 이러한 이점을 잘 활용하고 단점을 최대한 막는 것이 필요하겠죠!
가끔 원화와 위안화의 움직임이 서로 엇박을 내는 '디커플링'이✂️ 발생하는 때도 있어요. 기본적인 이유는 한국과 중국에 '달러가 상대적으로 얼마나 공급됐는가'의 차이 때문이에요.
위의 기사에서 나온 2022년 초의 경우 아주 많은 원인들이 있는데,
🍉 외국인들이 중국에서 자산을 대거 매수한 반면, 한국에서는 자산을 대거 매도했고,
🍉 코로나 때문에 공급망이 막혀있을 때였는데 중국에서 물건을 빨리 받기 위해 돈이 몰렸고,
🍉 러시아가 SWIFT에서 퇴출된다는 이야기가 있었기 때문에 러시화 루블화에 대한 대안으로 위안화가 각광받기도 했고,
🍉 중국 당국이 위안화를 강세로 유지해 수입 가격을 낮춰 인플레이션을 잡고자 하는 유인도 있었기 때문이에요.
하지만 이런 일시적인 요인들이 사라지고 나면 다시 위안화와 원화는 강한 동조화 현상을 보이죠.
이는 한국의 대중국 수출과 투자액이 (미중 갈등의 영향으로) 줄어들고 있음에도 계속되고 있어요. 이는 미국이 세계 경제에서 차지하는 비중이 계속해서 줄어듦에 따라 중국을 포함한 신흥국 통화끼리 연관성이 강해졌기 때문이에요.
또한 일본의 엔화나 스위스의 프랑화 같은 전통적인 안전 자산의 역할이 줄어들면서 해당 파이를 여타 신흥국 통화들이 거머쥐게 되고 이 과정에서 연관성이 높아진 측면도 있어요.
[팜팜이의 요점정리🥰]
- 원화와 위안화는 서로 프록시 통화라서, 미·중 무역갈등 같은 대외적 이슈가 생기면 달러-원 환율도 크게 영향을 받아요. 이 두 통화는 경제적으로 긴밀하게 연결되어 있어요. 🌏
- 원화는 신흥국 통화로서 헤지 수단으로 자주 사용되는데, 위안화는 자본 이동에 제약이 있어 원화로 대신 거래하는 경우가 많아요. 이 때문에 두 통화가 비슷한 방향으로 움직이는 경향이 강해요. 🔄
- 하지만 중국이 자본 시장을 개방하고 위안화 거래가 더 활발해지면, 원화가 위안화의 프록시 통화로서의 역할은 줄어들 가능성이 있어요! 🏦
참고 자료
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4060890
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4131752
https://www.joongang.co.kr/article/25055916
https://news.nate.com/view/20240123n05008
https://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20140414015010
https://kbthink.com/collect-view/News-List/News-View.html?newsId=20240715084230658
https://www.visualcapitalist.com/u-s-share-of-global-economy-over-time/
직접 자료를 확인해 봤습죠,,
기본 설정을 마치구,,
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
# 한글 폰트 설정
font_path = "C:/Windows/Fonts/batang.ttc" # 나눔고딕 폰트 경로
font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()
rc('font', family=font_name)
먼저 선진국 통화 6개를 불러올 겁니다!
# 선진국 통화 6개 (USD 기준)
advanced_currencies = ['CNYUSD=X', 'EURUSD=X', 'JPYUSD=X', 'GBPUSD=X', 'CADUSD=X', 'CHFUSD=X', 'SEKUSD=X']
# 데이터 다운로드 ('max'로 최대 기간 데이터 다운로드)
data_advanced = yf.download(advanced_currencies, period='max', interval='1d')['Adj Close']
# 데이터 구간 선택 함수 (1년, 3년, 10년, max 기간 데이터 선택)
def select_data(data, years):
end_date = data.index.max() # 가장 최신 날짜
if years != 'max':
start_date = end_date - pd.DateOffset(years=years)
return data.loc[start_date:end_date]
else:
return data
# 1년, 3년, 10년, max 기간별 데이터 선택
data_1y_adv = select_data(data_advanced, 1)
data_3y_adv = select_data(data_advanced, 3)
data_10y_adv = select_data(data_advanced, 10)
data_max_adv = select_data(data_advanced, 'max')
이제 위안화-선진국 통화의 변동성 및 상관계수를 볼 거예요.
# 각 통화 대비 위안화 환율을 계산
# 위안화 환율을 다른 통화의 USD 환율과 나누어 계산합니다.
cny_adv_1y = data_1y_adv.div(data_1y_adv['CNYUSD=X'], axis=0).drop(columns=['CNYUSD=X'])
cny_adv_3y = data_3y_adv.div(data_3y_adv['CNYUSD=X'], axis=0).drop(columns=['CNYUSD=X'])
cny_adv_10y = data_10y_adv.div(data_10y_adv['CNYUSD=X'], axis=0).drop(columns=['CNYUSD=X'])
cny_adv_max = data_max_adv.div(data_max_adv['CNYUSD=X'], axis=0).drop(columns=['CNYUSD=X'])
# 각 기간별 변동성(표준편차) 계산
volatility_1y_adv = cny_adv_1y.pct_change().std() * 100 # 변동성을 백분율로 변환
volatility_3y_adv = cny_adv_3y.pct_change().std() * 100
volatility_10y_adv = cny_adv_10y.pct_change().std() * 100
volatility_max_adv = cny_adv_max.pct_change().std() * 100
# 각 기간별 상관계수 계산 (CNY 본인 제외)
cny_correlation_1y_adv = data_1y_adv.corr()['CNYUSD=X'].drop('CNYUSD=X')
cny_correlation_3y_adv = data_3y_adv.corr()['CNYUSD=X'].drop('CNYUSD=X')
cny_correlation_10y_adv = data_10y_adv.corr()['CNYUSD=X'].drop('CNYUSD=X')
cny_correlation_max_adv = data_max_adv.corr()['CNYUSD=X'].drop('CNYUSD=X')
이제 결과들을 시각화해서 봅시다!
위안화와 상관계수가 고르게 높은 통화로는 캐나다 달러(CAD)와 스웨덴 크로나(SEK)가 있어요. 하지만 NDF 거래 비중은 매우 작아서 각각 22위와 25위예요. (거의 보이지도 않아요.) 또한 이들은 신흥국이 아니기 때문에 위안화를 헤지하는 수단으로써 부적절해요. 그러면 신흥국의 경우를 볼까요?
(비슷한 코드를 신흥국에도 적용하면,,)
위에서 봤듯이, NDF 비중 1위인 대만 달러(TWD)와 2위 인도 루피(INR)는 변동성이 너무 높거나 상관계수가 높지 않아서(루피의 경우 최근 1년 들어 급속도로 디커플링) 위안화의 헤지 수단으로 사용하기 어려워요. 반면에 우리나라의 원화의 경우 변동성도 크지 않은 편이고, 상관계수도 지속적으로 높으며, NDF의 비중도 높기 때문에 선진국 투자자들이 위안화 헤지를 하기에는 안성맞춤이죠! 🥰
추가로 이것저것 해보실 분들은 아래 링크로 ㅎㅎ
https://github.com/PhamPham2S/practice/blob/main/misc/exchange_correlation.ipynb
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한국은행 들어갈 때까지만 합니다
조만간 티비에서 봅시다
