본 연구의 목적은 미국 FRB의 정책금리조정 영향이 국내 국고채 채권시장에 어떤 영향을 미치는 가를 실증 분석하는 것이다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 우선, 첫째, 미국 정책금리 변경 효과가 국내 채권시장에 통계적으로 유의한 (+) 영향을 미친다는 사실이 규명되었다. 추정에 따르면 미국 FRB의 정책금리가 10bp상승(하락) 변경될 경우 국내 10년물 국고채 금리는 7bp 상승(하락)하는 것으로 추정된다. 둘째, '08년 글로벌 금융위기 전 후를 나누어 실증 분석해 본 결과, 금융위기 이후 데이터에서는 1%의 유의수준으로 유의한 (+) 영향이 도출되었으나, 금융위기 이전 시기에서는 유의하지 못한 결과가 도출되었다. 셋째, 한 미 양국 간의 국고채 수익률 차이변수를 활용해 실증분석 해본 결과에 따르면 한 미 양국 간 국채수익률 차이는 통계적으로 1%의 유의한 (+) 영향을 받는 것으로 드러났다. 또한 본 연구에서는 Brunner(2000)의 연구에서 보고한 충격반응을 활용해 미국 FRB의 정책금리변수의 조정 영향이 국내 국고채 10년물에 어떠한 영향을 미치는가를 분석했다. 분석결과에 따르면, 미국 FRB의 정책조정변수의 영향력은 국내 10년물 국고채 시장에 12개월 정도 지속되는 것으로 나타났다.
최근 한국경제는 일본의 경제보복조치와 미국과 중국 간 무역전쟁, 한국은행의 0.25% 기준금리 인하, 한국의 경제성장률 전망치 수정으로 혼잡한 상황이다. 본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지이고, 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 정도를 분석하였다. 본 연구는 수치분석에서 상관계수와 회귀분석을, 모형분석에서 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response를 살펴보았다. 이를 통해 각 지수별 변동성과 동행성을 찾아보았다. 분석결과 종합주가지수는 매출실적과 국고채금리 순으로 높은 동행성과 변동률을 보인 반면 소비자물가지수와는 매우 낮은 상관관계를 보여 주었다. 앞으로 종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 받을 것으로 보여 꾸준한 관심이 필요해 보인다.
본 연구는 국내 리츠가 운용된 2002년부터 2015년까지의 리츠사의 타인자본에 대한 차입이자율을 월별 자료로 구축하여 차입이자율의 흐름과 금리변수와의 관계를 분석하였다. 선행연구를 검토한 결과 리츠사의 차입이자율은 리츠 내부의 고유요인에 의해 결정되기도 하지만 거시경제변수 중 금리변수와 연계성이 높게 나타났다. 이에 본 연구는 K-REITs 차입이자율과 금리 변수 간에 ARDL(autoregressive distributed lag: 자기회귀시차) 모형을 설정하여 장기관계를 분석하였으며, ARDL-ECM 모형을 기반하여 단기 관계도 검토하였다. 실증분석 결과 K-REITs 차입이자율과 국고채 3년, 국고채 5년, 회사채(AA-,3년), 기업일반자금 대출금리에서 장기 공적분 관계가 형성되었으며, 이는 K-REITs 차입이자율이 장기금리 변수와 동조하고 있음을 보여준다. 또한, 기업일반자금 대출금리는 장기 관계와 단기 조정 과정에서도 K-REITs 차입이자율과의 연계성이 높게 나타났다. REITs가 금융권 차입에 관한 사항과 경영계획 수립 시에 기업일반자금 대출금리와 같은 장기금리 변수의 동향 등을 고려하여 의사결정 한다면 K-REITs 발전에 실질적인 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 미중 무역마찰에 이어 7월 들어 우리나라와 일본과의 무역전쟁이 시작되었다. 우리나라 무역의존도는 대략 60%대 이상으로 높은 수출의존도와 수입의존도를 보이고 있다. 본 연구의 목적은 수출금액과 수출물동량, 수출물가, 국고채 금리를 살펴보고 수출금액에 어느 지수가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보고 수출금액과의 동행성 및 변동성을 분석하는데 있다. 이를 위해 2000년 1월부터 2019년 6월까지 총 234개월간 각 지표들의 월간자료를 선정하였다. 분석결과 수출금액과 물동량은 매우 높은 동행성을 보였고 수출액과 금리는 낮은 수준의 동행성을 보였지만 수출액과 수출물가는 상호동행성이 매우 낮게 산출되었다. 향후 우리나라는 내수시장을 확대하는 정책은 물론 높은 무역의존도를 감안하여 수출액을 지속적으로 증가시켜 나가야 할 것이다. 이를 위해 수출물동량을 증대시키는 방안이 제시되어야 한다. 각 항만과 공항의 물류 환경과 경쟁력을 증대시키고 국내외 네트워크 구축과 물류기업의 지원서비스를 향상시켜 나가야 한다.
신재생에너지 보급 확산을 위해서 정부에서는 2009년부터 2030년까지의 시평을 가진 '제3차 신재생에너지 기술개발 및 이용 보급' 기본계획을 수립하고, 이의 달성을 위하여 예산투자와 함께 기술개발 지원, 보급 보조 및 융자, 발전차액지원제도, 그린홈 100만호 보급사업 등을 다각적으로 추진하고 있다. 이러한 보급지원제도의 하위제도로써의 융자지원제도는 신재생에너지 설치자 및 생산자를 대상으로 장기저리의 융자지원을 해주는 제도이다. 이를 통해 초기 투자비를 경감, 사업적 경제성을 확보하여 신재생에너지설비 및 관련 산업을 보급, 육성하고자 하는 것이다. 융자지원을 위한 금리는 기준금리(국고채 3년물 수익률)에 연동하여 분기별로 조정되고, 시설자금, 생산자금, 운전자금으로 분류하여 태양열, 태양광, 바이오, 폐기물, 수력, 지열, LFG, 풍력, 연료전지 등의 분야에 지원한다. 따라서 본 연구에서는 융자지원제도 현황을 고찰하고, 기준금리의 변동에 따른 융자지원 금리의 변동을 함께 살펴보았다. 각 에너지원별 지원에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다.
글로벌 안전자산으로서 미달러화의 위상을 고려할 때 미국 통화정책 등 글로벌 요인은 여타국 금융시장에도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 가설에 대해 본고에서는 미국 통화정책이 국내 채권 및 외환스왑시장에 미치는 영향을 사건연구(event study)를 통해 살펴 보았다. 분석결과, 미국 통화정책은 국내 금리에 유의한 양(+)의 영향을 미치며, 특히 기간프리미엄 비중이 큰 장기물에 보다 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시기별로 살펴 보면 금융위기 이전에는 미국 통화정책과 국내 금리 간의 상관관계가 유의하지 않았으나, 위기 이후에는 뚜렷한 양의 관계를 보였다. 또한, 미 연준 통화정책의 기대충격은 우리나라의 단기 및 중기 국고채 금리에, 기간프리미엄충격은 장기 국고채 금리에 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 금융위기 이전에는 미국의 통화정책 충격에 대해 외환 스왑시장의 스왑레이트가 매우 민감하게 반응한 반면 위기 이후에는 유의한 반응을 보이지 않은 것으로 나타났다. 이는 미국의 통화정책 충격이 무위험 이자율 평형에 따라 금융 위기 이전에는 주로 스왑레이트 조정을 통해, 금융위기 이후에는 국내 금리 변화를 통해 국내금융시장으로 파급되었음을 시사한다.
본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.
최근(2008년) 국제금융위기를 초래한 여러 변수들 중, 사회적인 소득불균형와 금융위기에 대한 대응책의 미흡 등의 문제들을 포함한 거시경제변수들 중, 특히 2가지 요인들에 주목할 필요가 있다. 즉, 2000년 이후부터 지속되어 온, 국제적 무역 불균형과 통화정책 상의 오류라는 요인들이다. 특히 후자의 경우, 2000년대 초반부터 지속된 경제의 불확실성 확대가 연방중앙은행이 저금리정책을 유지하게 된 주된 요인이 되었으며, 이로 인한 자본시장의 과도한 유동성이 시장참여자들로 하여금 시중 금리이상의 수익률을 추구하는 금융상품을 찾기에 비정상적 노력을 기울이도록 유도하였다. 본 논문에서는 상기 거시경제적인 변수와 관련하여, 국제금융위기의 직접적이고 미시적인 원인으로 간주되고 있는 장외파생상품에 대한 분석과 실증적 연구를 수행하였다. 금융위기 상황 이전의 장외파생상품들에 대한 과도한 투자열기, 특히, 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS)의 국제 자본시장에서의 과열된 매매가 최근의 국제금융위기를 초래한 직접적인 원인이 되었다고 판단되기 때문이다. 본 논문의 기여점으로는 자본선진국들에서는 CDS의 스프레드(프리미엄)에 대한 결정요인들에 대한 연구가 지속적으로 이루어 졌으나, 국내 기업들에 대한 결정요인에 대한 연구는 상대적으로 미약하였다는 점이라 할 수 있다. 본 연구의 방법론으로서 산업효과를 고려한 다중회귀식을 이용한 결정요인들에 대한 유의성 검정이며, 설명변수들 중에서, 국고채(만기 3년) 수익률, 시가-장부가 비율, 그리고 기업규모가 국내 기업들의 CDS 스프레드 의 유의한 결정요인이었다. 첫 장에서는 최근의 국제금융위기관련, 그에 대한 원인분석을 서술하였으며, 둘째 장에서 부채담보부증권과 신용부도스왑에 대한 구체적 개념을 설명하였다. 다음으로 국내 기업들 중, 국제적으로 CDS 스프레드가 거래되는 표본기업들을 대상으로 결정요인 분석을 실증적으로 수행하였다. 마지막 장의 결론 부분에서는 요약과 향후 연구에 대한 내용을 서술, 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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