• KDI Journal of Economic Policy
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.3-35
• /
• 1993

본고(本稿)의 "연간거시모형(年間巨視模型)"은 경제구조(經濟構造)가 비교적 동질적(同質的)이라 할 수 있는 1970년대 이후의 연간자료(年間資料)를 이용하여 주요총량지표(主要總量指標)의 변동을 통합(統合) 단순화(單純化)된 구조식으로 파악함으로써, 거시경제정책(巨視經濟政策) 효과분석(效果分析)과 중(中) 단기(短期) 예측에 적합하도록 개발되었다. 동(同) 모형(模型)은 주요가격변수(主要價格變數)들의 내생화와 GNP갭변수의 도입을 통해 기존모형들의 가격의 내생성(內生性) 경시 및 공급측면(供給側面) 경시적 구조를 보완하고 있으며, 80년대 이후 최근에 이르기까지 우리 경제의 거시경제변동(巨視經濟變動)을 상당히 안정적(安定的)으로 추적하는 것으로 나타났다. "연간거시모형(年間巨視模型)"에 의한 통화(通貨) 금리정책(金利政策) 효과의 분석 결과, 여(與) 수신금리(受信金利)의 인상(引上)은 실질소득(實質所得) 및 물가(物價)의 하락(下落)과 국제수지(國際收支)의 개선(改善)을 가져오는 것으로 나타났으며, 계속충격(繼續衝擊)의 경우 여(與) 수신금리(受信金利) 1%포인트의 인상은 평균 0.277%의 실질소득(實質所得) 감소효과(減少效果)를 갖는 것으로 나타났다. 계속적인 통화량(通貨量) 1%의 증가는 물가(物價)를 누적적(累積的)으로 상승시켜서 4년후에는 상승효과(上昇效果)가 0.249%에 달하게 되는 것으로 나타났다. 동(同) 모형(模型)에서는 여신금리의 인상이 경제안정화(經濟安定化) 효과(效果)를 통해 오히려 실세금리(實勢金利)의 안정(安定)에 기여하는 것으로 나타났다. 재정정책(財政政策)의 정책실험 결과, 정부소비(政府消費)의 증가로 나타나는 재정규모(財政規模) 증대의 경우 재정적자(財政赤字)를 수반하는 경우와 수반하지 않는 경우의 차이가 단적으로 나타났다. 재정규모(財政規模)의 증대(增大)는 두가지 경우 모두에 있어서 물가상승(物價上昇)을 유발하지만 그 실제적(實際的) 크기는 재정적자(財政赤字)를 수반하는 경우 훨씬 크게 나타났다. 재정규모(財政規模)의 증가(增加)가 일시적일 경우, 두가지 경우 모두에 있어 물가에 대한 정(正)의 효과(效果)는 지속적인 반면 실질소득(實質所得)에 대한 효과(效果)는 일시적인 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.123-155
• /
• 1994

자본시장개방(資本市場開放)의 장기계획(長期計劃) 아래 추진된 증권시장의 개방은 국내경제를 한단계 높은 수준의 개방경제(開放經濟) 체제(體制)로 전환시키는 계기를 제공하는 혜택(惠澤)이 있는 반면에, 개방으로 유입되는 해외투자자금이 주식시장은 물론 거시경제지표(巨視經濟指標)에 부정적 영향을 미치는 경우를 배제할 수 없다. 부정적 현상으로 단기투기성(短期投機性) 자금에 의한 주가의 단기급등(短期急騰)이나 거품현상, 실물경제의 기반없는 해외부문통화(海外部門通貨) 증발(蒸發)에 따른 물가와 금리불안(金利不安), 그리고 원화의 수요증가(需要增加)로 인한 평가절상(評價切上) 압력으로 국제수지의 악화 등이다. 증시개방 이후 유입된 해외주식투자(海外株式投資) 자본(資本)이 거시경제 변수인 통화(通貨), 환율(換率), 그리고 주식시장(株式市場)에 미친 영향을 일반회귀분석, ARCH, VAR등의 모형을 통하여 연동적(連動的)인 유기관계(有機關係)를 실증적으로 분석한다. 분석 결과 통화량(通貨量)과 환율(換率)이 해외유입 자본으로 인하여 예상했던 부정적 효과를 나타냈다는 것을 입증(立證)할 근거(根據)는 찾을 수 없었다. 주가와 거래량은 해외주식 투자자금이 유인된 후 약 2주이내에 상승하였지만, 해외주식 투자자금의 유입원인(流入原因)은 주가(株價)와 거래량(去來量)의 상승세(上昇勢)로 인한 것이 아니라 주식시장의 위험도(危險度)와 잠재성(潛在性)에 비하여 주가(株價)가 저평가되어 향후 고수익율이 보장된다는 기대가 주요한 요인이라고 결론내릴 수 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.28-33
• /
• 2021

Since the stock price is a measure of the future value of the company, when analyzing the stock price, the company's growth potential, such as sales and profits, is considered and invested in stocks. In order to set the criteria for selecting stocks, institutional investors look at current industry trends and macroeconomic indicators, first select relevant fields that can grow, then select related companies, analyze them, set a target price, then buy, and sell when the target price is reached. Stock trading is carried out in the same way. However, general individual investors do not have any knowledge of investment, and invest in items recommended by experts or acquaintances without analysis of financial statements or growth potential of the company, which is lower in terms of return than institutional investors and foreign investors. Therefore, in this study, we propose a research method to select undervalued stocks by analyzing ROE, an indicator that considers the growth potential of a company, such as sales and profits, and predict the stock price flow of the selected stock through deep learning algorithms. This study is conducted to help with investment.

• Cement
• /
• s.193
• /
• pp.42-48
• /
• 2012

최근 지속되는 건설경기의 침체가 심각하다. 산업연관효과가 높은 건설업이 위축되면 타 분야의 생산 활동이 감소하고, 이에 따라 실업 문제도 악화된다. 여기서는 건설업 위축의 경제적 파급효과를 분석함으로써 건설업 성장률 하락에 따른 '경제성장률 기회손실'이 어느 정도인지 파악하는 한편 산업연관분석을 이용하여 '생산 및 고용 기회손실'을 추정해 보았다. 그 결과 건설업 성장률이 경제성장률을 하회하는 등 건설업 거시지표가 악화되고 있는 것으로 나타났다. 그 여파로 2011년 경제성장률 기회손실은 0.5%p 발생한 것으로 추정되는 등 연관산업의 동반침체가 우려되고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.431-444
• /
• 2014

We introduce the empirical model decomposition (EMD) to decompose a time series into a set of components in the time-frequency domain. By using EMD, we also extract cycle and trend components from major Korean macroeconomic indices and forecast the indices with the components combined. In order to evaluate their efficiencies, we investigate volatility, autocorrelation, persistence, Granger causality, nonstationarity, and forecasting performance. They are then compared with those by Hodrick-Prescott filter which is the most commonly used method.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.51-104
• /
• 1997

최근의 고금리논쟁과 자본시장개방에 대응한 정책방안을 둘러싼 많은 논의의 핵심은 우리나라의 제반 거시경제여건을 반영하는 장기적 의미에서의 균형금리수준이 어느 정도인가에 대한 것이다. 장기적인 관점에서 볼 때 한 나라의 금리수준은 그 나라의 거시경제여건을 반영하는 균형금리의 추세를 반영하기 마련이며, 이러한 균형금리수준을 왜곡하는 정책 및 규제는 경제의 불안정성을 야기할 뿐, 민간부문의 규제회피노력 등으로 결국은 무력화될 소지가 높기 때문이다. 본 연구의 목적은 우리나라 금리변동의 요인 및 특성에 대해 세밀히 살펴보고, 국내외 실질금리격차의 실증분석을 통하여 그 구조적 원인을 파악하여 보며, OECD 국제비교분석을 통하여 현재 우리나라의 균형금리수준을 가늠하여 봄으로써, 향후 본격적인 자본시장개방에 대응한 통화금융정책의 모색에 하나의 지표를 제시하여 보려는데 있다. 본고의 연구분석결과에 의하면 우리나라의 명목금리는 실질경제성장률 외에도 기대인플레이션 및 경상수지적자와 밀접한 관계가 있으며, 해외금리 및 예상환율절하율도 점차 주요한 금리의 설명변수로서 나타나고 있다. 엄밀한 의미에서의 피셔효과는 기각되나 기대인플레이션이 명목 및 실질금리의 가장 주요한 변동요인으로 나타나 물가안정을 통한 인플레이션 기대심리의 불식이 향후 금리안정의 관건으로 분석되었다. 특히 통화공급의 유동성효과는 단기적으로만 나타나며 장기적으로는 오히려 금리상승을 유발하는 것으로 나타나 금리안정을 위해서는 안정적인 통화관리가 중요한 것으로 분석되었다. OECD 국제비교분석을 통하여 추정해 본 결과 우리나라의 1997년 균형금리수준은 회사채수익률 기준 약 11%대로 나타나 소폭의 금리하락 가능성이 있으나 지속적인 경상수지의 불균형 등 금리하락여건은 여의치 않은 것으로 보인다. 이미 자본시장개방이 진전된 OECD 국가들의 실증분석에서도 나타나듯이 금리의 하향안정화는 거시경제의 안정과 금융의 효율성 제고가 동시에 이루어져야만 가능한 것이다. 그러므로 향후 금리정책은 금리의 가격기능을 조속히 회복시켜 자원배분의 효율성을 극대화할 수 있는 시장메커니즘을 활성화하는 방향으로 추진되어야 할 것이다.

• Journal of Korea Port Economic Association
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.81-98
• /
• 2006

Many studies on port tariff have been done over twenty years using publicly assessed data on tariff. Public data for tariff rates do not reflect, however, the port tariff in a real market, since the cargo handling charge, which is the important fraction of port tariff, is confidentially decided by the negotiations between a shipping company and a container terminal operator. In this paper, we collected the real price data of the port tariff on the world major sixteen container ports from a global shipping company and transformed it into the tariff per TEU(US$/TEU). The comparative analysis of port tariff was performed using the port tariff per TEU, and a panel regression analysis was done to identify the relations between the port tariff and demand variables: throughput, GDP and trade amount.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.46 no.4
• /
• pp.375-384
• /
• 2022

The shipping industry is cyclically impacted by complex variables such as various economic indicators, social events, and supply and demand. The purpose of this study was to analyze the operating profit of 13 Korean liner companies over 30 years, including the financial crisis of the late 1990s, the global financial crisis of the late 2000s, and the COVID-19 global pandemic. This study was conducted to also identify factors that impacted the profit ratio of Korea's liner shipping companies according to economic conditions. It was divided into ocean-going and short-sea shipping, reflecting the characteristics of liner shipping companies, and was analyzed by hierarchical multiple regression analysis. The time series data are based on the Korean International Financial Reporting Standards (K-IFRS) and comprise seaborne trade volume, fleet evolution, and macroeconomic indicators. The outliers representing the economic downturn due to social events were separately analyzed. As a result of the analysis, the China Container Freight Index (CCFI) positively impacted ocean-going as well as short-sea liner shipping companies. However, the Korean container shipping volume only impacted ocean-going liners positively. Additionally, world and Korea's GDP, world seaborne trade volume, and fuel price are factored in the operating profit of short sea liner shipping. Also, the GDP growth rate of China, exchange rate, and interest rate did not significantly impact both groups. Notably, the operating profitability of Korea's liner shipping shows an exceptionally high rate during the recessions of 1998 and 2020. It is paradoxical, and not correlated with the classical economic indicators. Unlike other studies, this paper focused on the operating profit before financial expenses, considering the complexity as well as difficulty in forecasting the shipping cycle, and rendered conclusions using relatively long-term empirical analysis, including three economic shocks.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.11 no.10
• /
• pp.19-24
• /
• 2020

Artificial intelligence technology, which is the core of the 4th industrial revolution, is making intelligent judgments through deep learning techniques and machine learning that it is impossible to predict if it is applied to stock prediction beyond human capabilities. In US fund management companies, artificial intelligence is replacing the role of stock market analyst, and research in this field is actively underway. In this study, we use BLSTM to reduce errors that occur in unidirectional prediction of the existing LSTM method, reduce errors in predictions by predicting in both directions, and macroscopic indicators that affect stock prices, namely, economic growth rate, economic indicators, interest rate, analyze the trade balance, exchange rate, and volume of currency. To help stock investment by accurately predicting the target price of stocks by analyzing the PBR, BPS, and ROE of individual stocks after analyzing macro-indicators, and by analyzing the purchase and sale quantities of foreigners, institutions, pension funds, etc., which have the most influence on stock prices.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.37 no.1
• /
• pp.13-38
• /
• 2024

As economic uncertainties have increased recently due to COVID-19, there is a growing need to quickly grasp private consumption trends that directly reflect the economic situation of private economic entities. This study proposes a method of estimating private consumption in real-time by comprehensively utilizing big data as well as existing macroeconomic indicators. In particular, it is intended to improve the accuracy of private consumption estimation by comparing and analyzing various machine learning methods that are capable of fitting ultra-high-dimensional big data. As a result of the empirical analysis, it has been demonstrated that when the number of covariates including big data is large, variables can be selected in advance and used for model fit to improve private consumption prediction performance. In addition, as the inclusion of big data greatly improves the predictive performance of private consumption after COVID-19, the benefit of big data that reflects new information in a timely manner has been shown to increase when economic uncertainty is high.