잘 알려져 있는 것처럼 일반적인 베이즈 추정량(Bayes estimator)과 경험적 베이즈 추정량(empirical Bayes estimator)은 모수를 추정하는데 있어서 오차를 과다축소하는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위하여 constrained 베이즈 추정량이 일차 적률과 이차 적률을 일치시키는 성질을 만족시키며 제안되었다. 또한 평균 제곱오차 함수와 같은 전통적인 손실함수에서는 추정의 정확성만을 고려하는 특징을 가지고 있기 때문에, 추정의 정확성과 정합성을 동시에 고려하는 균형 손실함수가 제안되었다. 이러한 이유로 인하여 균형손실 함수하에서의 제한적 베이즈 추정량의 활용이 손해 보험의 가격 산출에 제안되는 것은 타당하다. 그러나 대부분의 연구는 추정의 문제에만 집중하는 경향이 있으며. 이는 새롭게 제안되는 특정 손실함수하에서의 constrained 베이즈 추정량과 constrained empirical 베이즈 추정량의 베이즈 위험의 계산이 어렵다는 점에서 기인한다. 본 연구에서는 다양한 베이즈 추정량들에 대한 베이즈 위험을 서로 다른 두 손실함수하에서 비교하였으며, 그 대상은 자동차 보험 산업에서의 위험도 추정 분야이다. 또한 자동차 보험 산업의 실제 사고 데이터를 이용하여 새롭게 제안된 베이즈 추정량의 베이즈 위험을 비교함으로써 그 효용성을 입증하였다.
지금까지 토지이용-교통모형은 전적으로 수치해석적 분석도구로만 이용되어 왔는데, 최근 이론개발 노력의 결과 정책변수에 대한 후생함수의 1계 도함수 간편식을 구할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼잡통행료가 소득세 경감을 통해 재순환될 때 혼잡통행료의 변화에 대한 후생함수의 도함수를 어떻게 유도할 수 있는지 보여준다. 분석결과 혼잡통행료의 부과가 가져오는 후생변화분을 (1)혼잡의 완화로 인한 후생증가분과 (2)노동공급과의 상호작용에서 발생하는 후생손실로 분해할 수 있다. 이 결과는 기존의 연구결과와 일치한다.
본 논문에서는 지수생존 모형의 형태들로써 단순 지수모형, 변환 점 지수모형과 유한 혼합 지수모형 등 세 가지 모형을 소개한다. 이러한 모형들 중에서, 최적의 모형을 찾기 위하여 Gelfand와 Ghosh(1998)의 방법을 이용한 모형 선택 방법을 제안한다. 이때, 계산상의 어려움을 피하기 위하여 자료 확장 기법(Tanner와 Wong, 1987)과 깁스 샘플러(Gelfand와 Smith, 1990)를 사용하였다. 제안된 베이지안 방법을 설명하기 위하여 모의 실험 자료와Stangl의 항 우울제 자료에 적용한다. 모형 선택 방법은 사전 분포와 모형 선택 기준의 가중치에 민감하지 않다는 것을 제한된 우리의 실험으로 알 수 있었다.
본 논문에서는 전력시장에서 원가 이하로 규제되고 있는 소매요금제도의 문제점을 분석하기 위해 규제된 소매요금 대신 시간별 도매시장가격의 변동을 반영하는 실시간 요금제를 도입할 경우 사회후생에 미치는 영항과 이와 같은 소매요금제도의 변화가 한국전력의 손실 규모를 어느 정도 보전할 수 있는지를 추정한다. 전력거래소의 전력통계정보시스템(EPSIS)과 에너지경제연구원 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS), 통계청, 한국은행, 기상청의 2008~2010년 통계자료에 기초하여 실질소매가격, 온도, 가구수, 습도 실질 GDP, 그리고 요일 및 공휴일 더미 등을 설명변수로 이용하여 상대적으로 수요가 많은 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 최대 부하시간대와 최저 부하시간대의 수요패턴을 분석하였다. 회귀분석을 통해 추정된 선형수요함수와 발전기별 한계비용에 기초하여 산정된 계단식 공급함수를 이용하여 규제된 소매요금이 시장균형가격인 실시간 요금으로 전환될 경우의 사회후생 변화를 살펴본 결과, 여름기간(6~8월)에는 사회후생이 약 674억 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 한전손실 총액 중 7,055억 원은 소비자잉여의 이전으로, 나머지 674억 원은 시중손실의 감소로 충당될 수 있음을 확인하였다. 겨울에는 사회후생 증대가 약 2,251억 원에 이르고, 한전의 손실 중 1조 1,743억 원이 소비자잉여의 전가로 보전될 수 있는 것으로 나타나 소매요금의 규제가 사중손실의 발생을 통해 전체 사회후생을 감소시키고, 한전에게 막대한 손실을 초래하고 있다는 결과를 도출하였다.
초고속-장거리 네트워크(fast long-distance network)에서 TCP의 혼잡 제어(congestion control) 알고리즘은 대역폭을 효과적 사용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 수정한 여러 윈도우 기반 혼잡 제어 프로토콜(window-based protocol)이 제안되었다 이러한 프로토콜들은 주로 확장성(scalability), TCP-친밀성(TCP-friendliness), 그리고 RTT-공평성(RTT-fairness) 등의 세 가지의 요구사항을 고려하고 있다. 하지만 기존에 제안된 프로토콜은 위 세 가지 특성의 균형관계(trade-off)로 인하여 이들 세 특성을 동시에 만족시키지 못한다. 본 논문에서는 EIMD (Exponential Increase/ Multiplicative Decrease)라고 하는 윈도우 기반 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. EIMD는 위의 세 가지 특성을 동시에 제공함은 물론이고, 초고속-장거리 네트워크에서 중요하게 고려해야 할 빠른 공정배분 수렴성(fair share convergence)도 제공한다. EM는 패킷 손실(packet loss)이 없는 한, 지수적으로 윈도우를 증가시켜 큰 대역폭을 효과적으로 사용하면서도, 혼잡제어 알고리즘의 반응 함수(response function)에 RTT를 반영하여 RTT-공평성와 TCP-친밀성을 제공한다. 또한 패킷 손실이 생기기 직전의 혼잡 윈도우 크기에 반비례하게 윈도우를 증가시킴으로써 공정배분(fair share) 값에 빠르게 수렴할 수 있다. 모의실험을 통해 제안된 프로토콜이 초고속-장거리 네트워크에서 위 4가지 특성들을 모두 만족하는지 검증하였다.
한국은행은 금융위기 이후인 2011년 법 개정을 통해 기존의 물가안정 이외에 금융안정 책무를 추가로 부여받았는데, 그 이후 장기간에 걸쳐 가계신용이 소득 여건에 비해 빠르게 증가해 온 결과 최근의 가계부채 상황은 소비와 성장을 제약하고 부정적 경제충격발생 시 위기 발생 가능성을 높일 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 현재의 금융불균형 누증 상황이 앞으로 우리 금융·경제의 안정적 흐름을 제약하지 않도록 정부와 중앙은행이 더욱 유의해야 할 시기인 것으로 판단된다. 본 연구는 BIS가 중장기 경제안정화를 위해 거시·금융안정(macro financial stability)을 모색하고자 제안한 정책운용 체계인 통합적 물가안정목표제(IIT)의 국내 적용 가능성을 점검해 보고, 정책적 시사점을 도출해 보았다. 우선 VAR 모형을 통해 통화정책의 주택가격, 가계부채 파급효과를 살펴본 결과, 금융위기 이후 금리 인하에 따른 위험선호 경향이 뚜렷하게 증대된 것으로 나타났다. 또한 DSGE 모형을 통해 2000년 이후 2021년까지 약 20여 년간의 통화정책 운영 행태를 분석해 본 결과, 한국은행은 기준금리 결정 시 물가와 성장을 종합적으로 고려하면서, 가계신용 증가에도 일부 대응한 것으로 나타나 약한 형태의 IIT를 운영한 것으로 분석되었다. 다만, 금리평활화 계수가 매우 높게 추정되어 금리 조정에 상당히 신중했던 것으로 나타났다. 한편, 중앙은행 손실함수를 최소화하는 최적 금리준칙을 추정해 본 결과, 물가와 성장을 균형적으로 감안하면서, 경제 여건 변화에 대응하여 기준금리를 보다 적극적으로 조정하고, 소득 여건에 비해 가계부채가 빠르게 증가하는 경우에는 가계신용 상황에도 유의하는 정책이 바람직한 정책방안으로 분석되었다. 이 같은 연구결과를 고려할 때 BIS가 제안한 통합적 물가안정목표제는 중장기시계에서 우리 경제의 안정적 성장을 뒷받침할 수 있는 정책체계 대안으로 고려해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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