• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.1
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• pp.55-62
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• 2019

This study analyzed the relationship between housing price, purchase price, Gini coefficient, interest rate, and the employment, considering that the change in housing price was an important factor influencing macroeconomic variables and income inequality. The panel VAR model was constructed considering the panel data, and the Granger causality, Impulse response and Variance dispersion analysis were performed. As a result, when compared to before and after the global financial crisis, it was shown that the rent price had an effect on income inequality, but in the following period, both the rent price and the selling price affected the income inequality. And that it has a large impact on inequality. In addition, the causality between income inequality and employment rate, interest rate, and tax rate was confirmed. Therefore, it is expected that it will be a desirable policy to mitigate income inequality considering the influence of policy variables for economic activation including government real estate policy.

• Economic Analysis
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• v.26 no.1
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• pp.84-132
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• 2020

A central bank infers market expectations of future yields based on yield curves. The central bank needs to precisely understand the changes in market expectations of future yields in order to have a more effective monetary policy. This need explains why a range of models have attempted to produce yield curves and market expectations that are as accurate as possible. Alongside the development of bond markets, the interconnectedness between them and macroeconomic factors has deepened, and this has rendered understanding of what macroeconomic variables affect yield curves even more important. However, the existence of various theories about determinants of yields inevitably means that previous studies have applied different macroeconomics variables when estimating yield curves. This indicates model uncertainties and naturally poses a question: Which model better estimates yield curves? Put differently, which variables should be applied to better estimate yield curves? This study employs the Dynamic Nelson-Siegel Model and takes the Bayesian approach to variable selection in order to ensure precision in estimating yield curves and market expectations of future yields. Bayesian variable selection may be an effective estimation method because it is expected to alleviate problems arising from a priori selection of the key variables comprising a model, and because it is a comprehensive approach that efficiently reflects model uncertainties in estimations. A comparison of Bayesian variable selection with the models of previous studies finds that the question of which macroeconomic variables are applied to a model has considerable impact on market expectations of future yields. This shows that model uncertainties exert great influence on the resultant estimates, and that it is reasonable to reflect model uncertainties in the estimation. Those implications are underscored by the superior forecasting performance of Bayesian variable selection models over those models used in previous studies. Therefore, the use of a Bayesian variable selection model is advisable in estimating yield curves and market expectations of yield curves with greater exactitude in consideration of the impact of model uncertainties on the estimation.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.15 no.3
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• pp.131-160
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• 1993

본고(本稿)에서는 다양한 형태의 금융충격(金融衝擊)의 거시경제효과(巨視經濟效果)를 분석하기 위해, 모든 금융충격(金融衝擊)을 통화의 지불수단으로서의 이용률(利用率)을 급격하게 변화시킴으로써 화폐시장(貨幣市場)에 초과수요나 초과공급을 초래하는 현상으로 이해하고, 동 충격을 유통속도충격(流通速度衝擊)과 통화승수충격(通貨乘數衝擊)으로 분리하여 그 규모를 추정할 수 있도록 전자(前者)는 은행의 예금회전율(預金回轉率)과 현금통화보유성향(現金通貨保有性向)에 의해, 후자(後者)는 현금통화보유성향과 지급준비보유성향에 의해 설명하는 일반적인 모형을 개발했다. 동 모형을 아용하여 80년대 이후 우리나라의 금융충격사례(金融衝擊事例)에 대해 분석한 결과는 다음과 같다. 82년 거액어음사기사건과 7.3조치에 의한 실명제예고조치(實名制豫告措置)는 M2를 3% 이상 감소시키는 효과를 초래하였으나, 실제로는 통화당국의 대응으로 오히려 3.0% 수준의 M2가 초과공급된 반면, 1988년의 금융실명제(金融實名制) 실시예고와 민간(民間)에 의한 1993년 8월 12일의 금융실명제실시예견은 M2를 각각 3.9% 및 4.9% 감소시키는 효과를 초래하여 정부의 통화공급대응(通貨供給對應)에도 불구하고 결과적으로는 각각 0.8% 및 0.6% 수준의 M2 과소공급을 초래한 것으로 추정되었다. 93년 8월 12일의 금융실명제 전격실시는 개략적으로 7~8%의 M2 통화량감소효과를 초래한 것으로 추정되지만, 실제로는 통화당국(通貨當局)의 신축적 통화공급으로 0.3~0.6% 정도의 M2 초과공급이 이루어진 것으로 추정되었다. 한편 본고(本稿)에서는 이와 같이 추정된 사례별 금융충격의 거시경제효과(巨視經濟效果) 시뮬레이션 결과(結果)도 같이 보여주고 있다.

• Journal of Labour Economics
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• v.25 no.2
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• pp.33-78
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• 2002

This study analyzes effects of the proposed reduction of legal working hours in Korea in which base wage is unchanged with working hours reduction. The theoretical analysis shows that a reduction of legal working hours would result in less than equal size reduction of actual working hours, and increase in wages. On the other hand, the effects on employment is ambiguous depending on the substitution effect and scale effect. An empirical analysis based on macro-economic model simulation supports the theoretical conjecture. It has been found that with the reduction of legal working hours, real wages and consumption increase while actual working hours decreases about half of the legal hours reduction. In addition, the immediate and outright imposition of legal hours reduction on all sectors of the economy is found to create a cost push inflation and reduce GDP, investment, and employment. This negative effects are lessened as the reduction of legal hours is gradually made and/or some measures to absorb the cost shock such as abolition of paid monthly leave are employed together.

• Economic Analysis
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• v.26 no.4
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• pp.98-136
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• 2020

We empirically investigate the determinants of a firm's exit from exporting, using Korean manufacturing firm-level data for the period from 2006 to 2014. Specifically, we estimate the effects of not only firm-level and industry-level characteristics, but also macroeconomic variables on the probability that a firm stops exporting by applying a Complementary Log-Log Model analysis. The results of our estimation suggest that firm-level heterogeneity, such as workforce size, capital intensity, intangible assets and foreign ownership, industry-level variation, such as the labor displacement rate, and macroeconomic variables, such as domestic demand and world demand, significantly affect the possibility of a firm ceasing exports. Also, we show that market interest rates increase the possibility of an export cessation and that the effects of market interest rates are more pronounced on firms with a higher debt ratio. In the primary exporting industries, the probability of a firm ceasing exports decreases as productivity at the firm rises.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.1
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• pp.1-28
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• 1997

최근 전력가격의 인상을 통한 전력수요 조절에 대한 관심이 높아지고 있다. 본고에서는 개방경제 CGE 모형을 통하여 전기요금 인상이 국민총생산, 물개 무역수지 등 주요 거시변수들에 미치는 영향과 개별 산업의 생산, 생산물 가격, 수출입에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 1993년도 산업연관표에 기초하여 전체 산업을 16개 부분으로 통합, 재분류한 뒤, 전기요금 인상에 대한 다양한 정책실험을 시도하였다. 분석 결과 전력가격인상은 실질총생산의 감소 및 물가의 상승을 가져오나 그 정도는 기존의 연구보다 작은 것으로 나타났으며, 수출과 수입은 모두 감소하나 수출감소율이 수입감소율을 초과하여 무역수지는 악화되는 것으로 나타났다. 산업부문별로는 전기요금인상에 따라 비교역재에 가까운 서비스업의 생산량 감소효과가 두드러진 것으로 나타났다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2003.12a
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• pp.451-464
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• 2003

본 연구는 거시경제학의 기초이론인 케인즈 모형을 사용하여 지역의 대학이 지역 경제에서 차지하는 역할이 어느 정도가 되는지 계량적 분석과 설문지를 통한 실증분석을 하였다. 먼저 케인즈의 모형을 사용한 분석결과, D 대학 학생들은 1994 년$\sim$2002 년까지 연간 1 천억 이상 소득 창출효과를 보였다. 이것은 속초시 총소득의 $15%{\sim}30%$ 이상을 차지하는 상당한 비중이라 할 수 있다. 두 번째 분석으로는 D 대학 학생과 지역주민을 대상으로 한 설문 조사를 하였다. 특히 같은 도내 대학교인 K 대를 대상으로 조정권 (2002) 의 연구와 그 결과를 비교하였다. 분석결과 D 대학 과 K 대는 전반적으로 유사한 결과를 보였지만 지역주민들은 실제 계량적 분석결과와 달리 지역대학의 경제적 영향력을 과소 평가하는 것으로 나타났다. 이러한 지역주민 (지방자치단체)의 지역대학에 대한 인식의 차이와 이해 부족은 지역대학의 잠재능력을 사장시킬 뿐만 아니라 결국 지역발전의 저해 요인으로 작용한다는 것을 시사하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.63-65
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.161-180
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• 2000

본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.13-21
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• 2011

This paper studies the analysis of multivariate nonstationary time series with seasonality. Three types of multivariate time series models are considered: seasonal cointegration model, nonseasonal cointegration model with seasonal dummies, and vector autoregressive model in seasonal differences that are compared for forecasting performances using Korean macro-economic time series data. The cointegration models produce smaller forecast errors in short horizons; however, when longer forecasting periods are considered the vector autoregressive model appears preferable.