본 연구의 목적은 플랜트 건설사업에서 모듈러 설계대안에 대한 위험기반의 평가지수를 도출하는 모델을 제안하는 것이다. 이에 따라 ① 기초사업비와 모듈을 적용하는 대상과 범위를 설정하는 단계, ② 설계, 구매, 제작, 운송, 시공업무에 대한 중요도, 편리성, 효율성 지수를 평가하는 단계, ③ 중요 위험사건의 영향에 따른 경제적 손실을 예방하기 위해서 필요한 예비비를 분석하여 총사업비를 추정하는 단계, ④ 모듈 설계대안별로 평가된 관리업무의 효율성 지수와 총사업비를 비교하여 RVI를 도출하는 단계로 구성하였다. 그리고 모델의 사용성을 검증하기 위해서 Module Plan-A는 Pipe Rack을 모듈로 적용하는 경우, Module Plan-B는 Steel Structure, Pipe Rack, Process Module을 모듈로 적용하는 경우로 설정하여 관리업무의 중요도, 편리성, 효율성 지수를 평가하고 위험예비비를 포함하여 총사업비를 추정하였다. 이와 같은 과정으로 모델을 검증한 결과, 1개의 공종에 모듈을 적용한 Module Plan-A 보다 3개의 공종에 모듈을 적용한 Module Plan-B가 관리업무의 효율성은 낮은 것으로 나타났지만, 기초사업비에서 간접비가 절감되어 종합적인 RVI는 높게 평가되었다.
기존 화석연료를 대체할 수 있는 수송연료로서 바이오 디젤은 유해물질 배출을 줄일 수 있어 친환경 에너지로 기대를 모으고 있다. 바이오디젤 관련 기술 개발 방향을 설정하고 제도적 지원을 위해서는 바이오 디젤의 친환경 특성 및 경제성 등에 대한 보다 정량적이고 정성적인 평가가 필요하며, 바이오디젤 생산과정에서 지구 온난화 지수, 에너지소비, 생산비용, 생산기술 및 feedstock에 대한 LCA 분석 연구를 통해 보다 체계적인 환경 및 경제성 평가가 가능하였다. Feedstock에서부터 연료사용에 이르기까지의 바이오 디젤 LCA 평가와 관련한 많은 연구에서 feedstock 생산과정의 온실가스 배출량과 에너지 소비가 전체 환경 및 경제성 평가 수치의 50-80% 범위를 차지하여, 가장 큰 주요 기여 인자가 되었다. 경제성 측면에서는 초임계 메탄올 공정을 이용하여 폐식용유로부터 바이오디젤을 생산하는 과정이 현실적으로, 기술적으로 가장 유리하였다. 향후, 바이오 연료 시장을 보다 확장하고 보다 광범위하게 사용하기 위해서는 바이오디젤의 물성개선을 비롯하여 원료에 대한 식량과의 논쟁을 피하기 위한 지속가능한 원료확보 관련 연구도 수행되어야만 할 것이다.
본 연구는 프로그램매매가 주가지수 선물시장 및 현물 주식시장의 수익률 변동성에 미치는 효과에 대해서 일중 수익률 및 프로그램매매자료를 이용하여 분석을 시도하였다. 실증분석을 통해서 관찰된 결과를 살펴보면 대부분 선진국 시장에서 보고된 결과와 일치하였다. 우선 프로그램매매가 증가할수록 현물 주식시장에서의 변동성은 증대하는 것으로 나타났으나 선물시장에서는 그러한 일관성 있는 관계를 발견하지 못하였다. 프로그램매매 발동 직후 선물 및 현물시장의 수익률은 반전현상을 나타냈으며 특히 현물시장의 가격변화가 선물시장에 비해서 큰 것으로 관찰되었다. 그러나 이러한 선물시장과 현물시장에 있어서의 가격반전 현상이 시장 유동성에 미치는 경제적 영향은 선물만기일과 같이 특정시간대에 프로그램매매가 집중되지 않는 한 경미한 것으로 판단되었다. 프로그램매매 특히 차익거래는 선물 가격과 현물 가격간의 균형 관계가 일시적인 수급상황에 따라 이발될 경우 이를 다시 균형 상태로 회복시켜 줌으로써 시장의 효율성을 증대시키는 주요한 연결통로로서의 역할을 수행한다. 특히 두 시장간의 균형 상태는 선물 시장보다는 현물 주식시장에서의 활발한 매매 활동을 통하여 이루어짐을 알 수 있었다. 결론적으로 국내시장에서 차익거래는 시장의 위험을 증대시키는 부정적인 측면보다는 시장의 효율성을 증진시키는 긍정적인 순기능이 많은 것으로 관찰되었다.
본 연구는 2015~2021년 중국 환 발해만지역의 5개 성 및 도시의 관광 투입 및 생산 데이터를 기반으로 DEA-BCC와 DEA-Malmquist 지수를 사용하여 지역의 관광 효율성을 분석하고 지역경제 효율성에 기여하고 종합적인 효율성에 영향을 미치는 요인을 찾는다. 연구 결과에 따르면 이 지역의 종합 관광 효율성은 최고 수준인 88.9%에 도달했지만 여전히 일정한 발전 여지가 있으며 일반적으로 상하파동 모멘텀을 나타낸다. 관광의 전요소생산성은 전체적으로 'u'자 변동형 증가 상태이며 성장은 주로 기술 진보 변화의 기여에 기인하며 코로나19의 영향으로 2019~2020년 중국 환 발해만 지역의 전요소생산성은 거의 50% 감소하여 그러나 2021년 중국 정부의 각종 부양책 발표로 관광 효율성이 코로나19 이전 80%로 빠르게 회복되었다. 중국 환 발해만 관광업이 지역 경제에 미치는 영향의 결과로 볼 때 하북성은 특히 북경-천진-하북성 공동 개발 전략의 결과인 지역 경제에 상당한 기여를 했다. 위의 연구 결과를 바탕으로 지역 관광의 효율성을 높이고 지역 조화로운 발전을 촉진하기 위해 공급 구조를 최적화하고 혁신에 대한 투자를 늘리며 내부 협력을 강화하는 세가지 측면에서 제안을 제시한다.
e-Korea의 과제 기업의 구조개선과 생산성제고 등 질적발전으로 이어지지 못함 경제전반의 투명성 또한 개선되지 못하고 있는 실정 Economist가 발표한 2000년 35개 국가별 불투명 지수에서 한국은 5위(73점)를 차지했으며, 특히 회계-경영분야는 가장 불투명(1위, 90점) 세계 e-Business 환경이 급속히 변화(중략)
지수는 여러 산업분야에서 오랜시간 동안 경제지표 또는 성과지표로서 중요한 역할을 담당해 왔으며, 실적공사비 적산방식이 적용 확대됨에 따라 2004년 2월부터 시간에 대한 보정을 위하여 건설공사비지수를 사용하고 있다. 건설공사비지수를 산출하기 위한 구성요소는 지수산정식과 자료원으로 구분된다. 기존의 건설관련 공사비지수에서는 물가지수산정에 사용하는 라스파이레스(Laspyeres)지수를 산정식으로 적용하고 산업연관표, 공사비 내역서를 사용하여 가중치를 산정하였다. 그러나, 기존의 방법은 물가변동이 중복 적용되고 대상프로젝트의 특성을 효과적으로 반영하지 못하는 문제점이 발생된다. 본 연구에서는 라스파이레스지수를 비롯한 기존 지수 산정식들을 분석하고, 공동주택공사의 사례를 통하여 기존 지수산정식 및 자료원의 적정성을 분석한 후, 건설공사의 특성을 효율적으로 반영하고 물가변동을 반영할 수 있는 새로운 지수를 제안한다.
본 연구에서는 전반적으로 토지이용이 조밀하면서도 지역 간 주택가격의 차이가 크게 나타나는 우리나라 서울지역을 대상으로 주택가격에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고자 한다. 특히 복합용도개발현황과 TOD 상황을 보여주는 접근성을 고려한 뉴어버니즘의 주요 개념들이 실제 주택가격에 어떠한 영향을 분석한다. 이를 위하여 모든 도시민이 일상생활을 영위하기 위하여 필요로 하는 토지이용을 거주지, 일자리, 쇼핑시설로 보고 지역에 이들의 토지이용이 혼합되어 있는 정도를 측정하는 용도혼합지표를 개발하였다. 특히 동 단위를 근린지역의 범위로 보고, 동별 토지이용의 혼합정도를 측정하는 용도혼합지표를 수도권지역 읍면동 단위의 인구수, 오피스 고용자 수, 상업 고용자수를 이용하여 주성분분석을 적용하였다. 또한 주택가격에 영향을 미치는 교통요인으로 지하철 접근성과 도로교통 접근성을 산출하고, 서울시 동별 복합용도개발지수와 지하철과 도로교통 접근성 변수와 더불어 주택수요, 지역성장율 등 사회경제변수들로 구성된 주택가격모형을 통하여 이들이 해당 동별 아파트 가격에 어떠한 영향을 주는가를 분석하였다. 분석 결과 복합용도개발과 교통이 주택가격에 영향을 준다는 뉴어바니즘의 개념이 확인되었다.
BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.
2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.
투자에 의해 기대되는 경제적 효과는 실질할인율의 자승으로 매년 나누어서 현재가치로 전환된다. 따라서 실질할인율이 경제성 분석결과에 미치는 영향은 다른 요인들보다 크다. 실질할인율을 예측하는 기존의 일반적인 방법은 과거 특정기간의 평균값을 적용하는 것이다. 본 연구에서는 실질할인율의 예측 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 실질할인율을 구성하는 기업대출 이자율과 소비자 물가지수에 영향을 미치는 경제변수들을 도출하였다. 기업대출 이자율에 영향을 주는 변수들로는 콜 금리와 환율, 소비자 물가지수에 영향을 주는 경제변수는 생산자 물가지수를 선정하였다. 다음으로 실질할인율과 선정된 변수들과의 영향관계를 검정하였다. 영향관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 관련된 경제 변수들을 기반으로 2008년부터 2010년까지의 실질할인율을 예측하였다. 예측 결과의 정확도는 실측값과 평균값의 결과와 비교되었다. 실측값이 적용된 실질할인율은 -1.58%였으며, 예측 값은 -0.22%, 평균값은 6.06%으로 분석되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 금융위기와 같은 특수 상황을 고려하지 않은 것이지만, 평균값보다 예측 정확도가 크게 우수한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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