This thesis examines the causes of the Asian exchange rate crisis and compares it to the EMS crisis. In 1997, emerging countries in Asia experienced financial crises. Previously in 1992, currencies in the European Monetary System had undergone the same experience. This was followed by Mexico in 1994. The objective of this thesis lies in the generation of useful insights from these crises. This thesis presents a comparison of South Korea, United Kingdom and Mexico, and then compares three different models for prediction.
Previous studies of economic crisis focused largely on the manual construction of causal models using linear techniques. However, the weakness of such models stems from the prevalence of nonlinear factors in reality. This thesis uses a structural equation model to analyze the causes, followed by a neural network model to circumvent the linear model's weaknesses. The models are examined in the context of predicting exchange rates.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, Mexico역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 하지만, 어느 누구도 위기의 원인을 정확하게 설명할 수 없으며, 단지 막연하게 추측만을 하고 있을 뿐이다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세 가지 다른 모델로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재요인을 관찰한다.
이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회기식을 통한 단순한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 모델의 약점 때문에 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결할 수 없다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식 모델은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망 모델은 선형모델의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 이 연구에서는 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
