• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.120-123
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• 2008

국제 원유 가격의 상승은 국내 주식시장에 어떠한 영향을 끼칠것인가에 대해서는 다양한 의견들이 있다. 에너지기업들에 한정해도 이는 마찬가지이다. 최근의 주식시장을 관찰해보면 급격한 원유가격의 상승에도 불구하고 다른 방향의 결과들을 나타나고 있다. 주가는 다양하고 불확실한 여러 요인들에 의해 영향을 받으며 유가는 그 중 한 요인에 불과하기 때문에, 유가가 주가에 미치는 영향을 분리해서 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 2000년 1월 4일부터 2007년 10월 16일까지의 일별 국제 원유 가격과 국내 주요 에너지기업들의 주가 자료를 이용해 시계열 분석을 시도해보았다.

• 재무관리논총
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• 제13권1호
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• pp.111-131
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• 2007

본 연구에서는 한국과 미국 두 국가에 있어 이자율 스왑시장간의 정보전달 메커니즘에 대해 분석하였다. 이를 위하여 데이터로 2003년 초부터 2006년 말까지 4년간 Bloomberg에서 집계된 3년물, 5년물, 10년물 이자율 스왑금리를 사용하였으며, 메커니즘의 동태 분석은 VAR 모형을 사용하였다. 분석 결과, 그랜저 인과관계 검정, 충격반응함수 분석 및 분산분해 분석 모두 결과적으로 미국 이자율 스왑시장의 정보가 국내 이자율 스왑시장에 상당한 영향력을 가진다는 사실을 알 수 있었다. 또한 이러한 미국 시장의 국내 시장으로의 정보의 전이 현상은 3년물, 5년물, 10년물 이자율 스왑에 같이 나타나는 현상으로 스왑계약 기간에 상관없음이 관측되었다. 한편, 충격반응함수 분석 결과, 미국의 이자율 스왑시장의 충격은 국내 이자율 스왑시장에 다음 날 바로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며 그 충격은 2일간 지속되었다. 반면 국내 이자율 스왑시장의 정보는 미국 시장에 별 영향력을 발휘하지 못했다.

• 서비스연구
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• 제6권3호
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• pp.41-54
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• 2016

본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.109-118
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• 2019

최근 미중 무역 갈등에 따른 주식시장의 불안정성으로 인해 많은 사람들이 비트코인의 투자에 관심을 보이고 있고 다수의 선행연구에서 이를 안전자산에 대한 투자로 해석하고 있다. 그러나 최근의 비트코인 시세 변동 폭이 크다는 점을 감안하면 투기적 매수세로 인한 결과로 해석할 여지도 있어 비트코인의 자산 성격을 어떻게 분류하여야 하는가는 관련 회계정보의 분석에 중요한 기준점이 될 수 있다. 본 연구는 비트코인의 안전자산 여부를 판별하기 위해, 비트코인과 경제 지표들 간의 상관관계를 분석하여 금과 비트코인이 지표들과의 시계열 관계에서 유사하게 반응하는지 검증하였다. 분석 결과는 금과 비트코인의 가격 간의 회귀분석 설명력은 낮아 서로 간의 관련성이 낮음을 보인다. 또한, 최근의 6가지 경제 변수와 그랜저 인과관계 분석 결과 비트코인의 경우 변수들과 인과관계가 성립하지 않았다. 이는 단기간의 급격한 가격 변동이 비트코인 자산 성격에도 상당한 영향을 미치고 있음을 반박하는 결과로 볼 수 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권3호
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• pp.405-423
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• 2006

본 연구는 자본과 노동의 요소투입물 증가가 환경오염의 증가를 유발하고 기술축적자체도 환경오염을 유발한다는 가설모형을 설정하고, 사회계획자모형과 환경오염방지활동이 이루어지지 않는 시장경제모형을 구축하여 이론모형을 도출한다. 도출된 이론모형을 이용하여 환경오염변수와 경제성장률(또는 국민소득 수준) 간에 선형이 아닌 비선형동학(nonlinear dynamics) 관계가 존재하는지를 분석하기 위하여 변수의 부드러운 곡면전환이 이루어지는 평활전이자기회귀모형(Smooth Transition Autoregressive : STAR)을 사용하였다. 서울시 산업생산지수와 대기오염도를 이용한 실증분석에서 경제성장률과 환경오염변수 간에 비선형 동태적인 관계와 비선형 그랜저 인과관계가 존재하는 것으로 나타나 서울지역에서의 환경쿠즈네츠곡선가설이 성립하고 있음을 간접적으로 확인하였다. 그러나 그 해석에는 한계가 있음을 지적하였다.

• 서비스연구
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• 제6권1호
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• pp.83-95
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• 2016

본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2000년 1월부터 2015년 9월까지 15년 9개월간의 월별자료 189개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과(Granger Causality test) 상승률과 변동성에 있어서 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)분석결과 서비스업생산지수와 서비스업도도소매지수에 사이에 충격이 존재하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라짐을 알 수 있었다. 이는 다른 산업뿐만 아니라 서비스업산업에 있어서도 생산량은 어느 정도 도소매업체의 판매량을 예측할 수 있다는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 서비스업도소매지수는 일정시차동안 73.65%~65.59%의 서비스업생산지수에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 서비스업생산지수는 일정시차동안 0.97%~1.92%의 서비스업도소매지수에 영향을 받는 것으로 나타나 영향력이 미미함을 알 수 있었다. 본 연구는 다양한 지수를 대상으로한 상호간의 가격발견을 통한 상호연관성을 분석한 기존의 연구방법을 확장하여 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수와의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. 이와 같은 연구결과는 물가지수를 관리하고 있는 정부에게 물가정책을 수립하는데 의미를 부여하고, 각종 지수를 관리하고 있는 한국은행 및 통계청에게 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구에 대한 한계점으로는 물가지수를 이용한 선행연구가 많지 않아서 좀 더 체계적인 분석이 부족하다는 점과 구조변화 시점을 구분하여 분석하지 못했다는 점이다. 따라서 다양한 물가지수를 활용한 후속연구와 구조변화를 전후를 대상으로 한 추가연구가 필요하다고 사료된다.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.91-103
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• 2015

본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT(한국통신)와 SK텔레콤의 현물수익률 및 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미치다 일정시차가 지난 후에 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다. 이러한 분석결과는 개별 주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 있어서도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다.

• 무역학회지
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• 제42권2호
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• pp.277-296
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• 2017

전 세계 수출입 물동량 중 95% 이상이 해상 수송되고 있다. 이처럼 세계 무역에서 해상 수송이 차지하는 비중이 매우 높다는 점에 주목하여, 본 연구는 해상 물동량과 세계 경제(세계 GDP) 간의 회귀분석을 수행함으로써 상관관계를 추정하였다. 즉, 패널 데이터 분석과 확률효과 모형 분석을 통해 품목별 해상 물동량이 세계 경제 성장에 어떤 영향을 미치는지 실증 분석하였다. 분석 과정에서 해상 물동량을 10개 품목별로 분류하고, 해당 품목의 무역량 변화에 따라 세계 GDP가 얼마만큼 영향을 받는지 추정하였다. 이와 더불어 그랜저 인과성 검정을 수행하여 해상 물동량과 세계 GDP 변수 간의 선후 관계를 검증하고, LR(Likelihood ratio) 검정을 실시하여 확률효과 모형을 통해 회귀분석 하였다. 본 연구의 분석 결과는 정부의 무역 관련 정책을 수립하는 데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.401-412
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• 2011

본 연구는 벡터오차수정모형을 이용하여 유럽 탄소배출권 현물가격의 일간 시계열자료를 분석한다. 내생변수로는 탄소배출권가격 이외에 오일가격, 천연가스가격, 전력가격, 석탄가격 등 모두 5개 변수를 고려하며, 분석기간은 유럽 배출권가격의 왜곡이 발생한 제1단계 기간 (2005~2007년)을 피해 제2단계 기간 (2008년 4월 21일~2010년 3월 31일)을 대상으로 하였다. 시계열변수의 안정성 및 공적분 검정 결과, 모든 변수들이 단위근을 갖으며 또한 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타나서 분석모형으로서 벡터자기회귀모형 대신에 벡터오차수정모형을 채택하였다. 분석결과, (1) 오일, 천연가스, 전력 등의 가격이 배출권가격에 대해 원인으로 작용하는 그랜저인과관계가 존재하였다. (2) 충격 반응분석에서 배출권가격은 오일가격의 외생적 충격에 대해 가장 크게 반응하였고, 석탄가격의 충격에 대해서는 초기 상승 후 하락, 전력가격과 천연가스가격의 충격에 대해서는 초기 상승 후 음 (-)으로 감소하는 반응을 보였다. (3) 예측오차 분산분해 분석에서 배출권가격에 대해 가장 큰 영향을 주는 요인은 초기 (3기)에는 오일가격>석탄가격>천연가스가격>전력가격의 순이었으나 이후 (20기)에는 전력가격>오일가격>석탄가격>천연가스가격의 순으로 나타났다.

• 한국의류산업학회지
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• 제22권1호
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• pp.38-54
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• 2020

This study examines the time causal relationship between the operation profit of the listed fashion companies and the macro variables. Operating profit data of 36 listed fashion companies from 2000 to 2017 has been used. Macro variables include household income, household expenditure, number of Korean overseas travelers, number of foreigner travelers and sentiment index. The study results are as follows. First, the number of outbound travelers from Korea has a negative effect on the operating profit of listed fashion companies; however the number of foreigner visiting Korea has a positive effect at 0 time lag. Second, the consumer sentiment index had a positive effect on the sales and the operating profits of the listed fashion companies with a time difference between the 3rd and the 4th quarter. Third, a disposable income has a positive effect on the operating profit of listed fashion companies. Last, educational expenses have a negative effect on operating profit with a time lag between the first and the second quarter. The findings can be used as useful information to analyze the fashion industry and help fashion companies improve their financial performances.