• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.116-124
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• 2016

과거 한국 주택시장은 주택건설업체들이 아파트를 건설하기만 하면 분양이 순조롭게 되었기 때문에 공급자 주도형 시장이었다. 이에 따라 한국 사업개발주체나 건설업체들은 주택사업을 매우 경쟁적으로 진행하였다. 하지만 1997년 아시아 외환위기 및 2007년 글로벌 금융위기가 발생하자 심각한 미분양사태가 발생하여 국내 건설업체들은 심각한 유동성 위기를 겪게 되었다. 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 아파트시장을 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 금리, 통화량(M2)를 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 먼저 주택매매시장의 경우, 가계소득을 향상시키는 장기적인 주택시장 정책을 수립하는 것이 중요하다. 주택전세시장의 경우, 전세공급량의 절대적인 부족에 따른 구조적 변동이 나타나고 있다. 이에 따라 국내 주택시장의 과도기적 변동이 시장에 미치는 충격을 최소화할 수 있도록 정책적 방안을 모색할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권3호
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• pp.71-80
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• 2022

부동산 시장은 한 나라의 경제에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 많은 관련 산업의 성장을 통해 경제성장에 큰 역할을 하고 있다. 이자율의 변동은 자산 가격에 영향을 미치며 주택가격에도 큰 영향을 미친다. 본 연구는 이자율의 변동이 주택가격에 미치는 영향이 지역적인 차이를 보이는지를 분석하기 위하여, 주택가격을 전국, 지방, 서울 주택가격으로 구분하여 분석하였다. 분석은 2011년 1분기부터 2021년 4분기까지의 기간을 대상으로 하였으며 DOLS 모형을 이용하여 분석하였다. 주요한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이자율은 전국 주택가격에 대해 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나, 이자율의 하락은 전국 주택가격을 유의하게 상승시키고 이자율의 상승은 전국 주택가격을 유의하게 하락시키는 것으로 나타났다. 소비자물가지수와 대출증가율도 전국 주택가격에 양(+)의 영향을 미치지만 통계적 유의성은 높지 않았다. 둘째, 이자율은 전국 주택가격의 경우와는 달리 지방 주택가격에 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 반면에 소비자물가지수와 대출증가율은 전국 주택가격에 비해 지방 주택가격에 더 크고 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 이자율은 서울 주택가격에 유일하게 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 이러한 영향은 전국과 지방 주택가격에 대한 영향보다 더 크고 더 유의한 수준을 보였다. 결국 이자율이 한국 주택가격에 미치는 영향은 지역적으로 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이자율은 전국 주택가격에 유의한 음(-)의 영향을 미치며, 지방 주택가격에도 음(-)의 영향을 미치지만 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다. 그리고 이자율은 서울 주택가격에 가장 크고 유의한 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 거시경제변수들이 주택가격에 미치는 영향도 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 지방과 서울 주택가격에 미치는 영향 요인이 서로 다른 지역별 차이가 존재하는 것을 의미하는 것이며, 부동산정책을 입안하고 실행할 때에는 이러한 점을 고려하여야 할 것으로 보여 진다.

• 재무관리연구
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• 제26권3호
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• pp.171-198
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• 2009

본 연구는, BIS 자기자본규제가 신용위험과 시장위험 뿐만 아니라 운영위험을 감안하는 제도로 점차 강화되고 있는 시점에 자본규제가 우리나라 은행들의 자산운용행태와 여신건전성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하기 위한 것이다. 이 목적에 부합되는 은행경영지표와 거시경제지표를 실증모형의 변수로 선정함과 아울러 이에 상응하도록 구성한 은행별 횡단면자료와 분기별 시계열자료(2000년1분기~2009년 1분기)의 통합자료(pooled data)를 SUR 기법으로써 실증분석하였다. 실증을 통해 분석한 자본규제정책의 효과성, 자본규제제도의 발전 방향을 위한 시사점은 다음과 같다. 첫째, BIS 자기자본규제가 수정협약단계로 강화되기 전의 2001년 말 이전의 표본기간에는 BIS 비율이 하락에 대응하여 국채투자비중을 늘려온 현상이 현저하였다. 그러나 2002년 말 이후에는 수익성이 낮은 국채비중을 늘려 위험가중자산을 조정하는 현상이 줄어들고 BIS 비율을 유지 또는 개선하기 위해 이익잉여금 창출, 신종자본증권 발행, 후순위채 발행 등에 의한 자본 확충이 선호되는 경향이 나타나고 있다. 둘째, BIS자기자본 규제가 더욱 강화된 2002년 이후의 표본기간에는 자기자본의 증감에 따라 대출금비중의 증감이 일어나는 동조화 현상이 현저하였으며, BIS 자기자본규제가 금융시장의 신용경색에 일정부분 영향을 미쳐 온 것으로 나타났다. 셋째, BIS 자기자본규제의 강화에 따라 은행들이 차주의 신용도를 보다 정교하게 평가하여 차주를 선택함으로써 여신건전성 제고에 노력을 기울이려는 유인을 갖게 되었으며 BIS 자기자본규제가 여신건전성 향상에 매우 긍정적인 영향을 미쳐온 것으로 나타났다. 넷째, 은행의 건전성 강화를 위한 BIS 자기자본규제가 긍정적 효과를 발휘하도록 함과 동시에 경기침체를 유발하는 신용경색 같은 부작용을 최소화 하려면, 은행의 자본확충경로가 활성화 된자본시장의 환경 조성, 은행의 건전성 강화를 위한 시장규율, BIS 자기자본규제의 효율적인 감독이 뒷받침되어야 한다.