최근 전세가격 상승과 저금리 저성장 시대에도 불구하고 금융 및 보험업의 산업 생산지수는 전 산업생산지수 대비 지속적으로 상승폭을 유지하면서 일반적인 상식에 반하는 현상이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 금융업 산업생산지수와 전세가격 상승의 동태적 상관관계를 분석함으로써 전세가격 상승이 금융업 산업생산지수에 미치는 영향에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 전세가격지수와 거시경제 변수인 전 산업생산지수, 금융 및 보험업 생산지수의 변수를 정의하고, 공적분 관계가 없는 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 연구를 진행하였다. 2000년 1월부터 2015년 5월말까지 총 183개월의 시계열 데이터 분석결과 전세가격상승이 직접적으로 금융업 생산지수에 인과 관계를 나타내지는 않았으나 금융업 산업생산지수의 상승이 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 곧 전세가격의 구조적 변화와 주택금융의 관계 분석을 통해 실질적인 주택 관련 정책이 금융산업에 직접적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.
본 연구에서는 미국, 영국, 한국 금융시장의 주식, 회사채, 국채, 부동산지수와 상품지수로 구성된 포트폴리오에서의 상품지수의 역할을 실증적으로 제시하고자 했다. 일반적인 금융상품으로만 구성된 포트폴리오와 상품지수가 포함된 포트폴리오의 수익률과 위험을 비교 분석하여 상품지수의 포트폴리오 구성요소로서의 타당성을 검증했다. 또한, 국가별 통화정책의 변화에 따라 분석기간을 긴축정책기와 확장정책기로 구분하여 그 성과를 비교함으로써 상품지수가 인플레이션 헤지수단이 될 수 있는지를 확인하고자 하였다. 미국과 영국의 경우 GSCI지수는 긴축기에 다른 금융자산에 비해 위험대비 수익률이 높아 포트폴리오 편입비중이 크며, 포트폴리오의 효율성을 높이는 것으로 분석되었다. 영국의 경우 환율을 적용하기 전과 후의 분석결과가 크게 상이하지 않으나, 한국의 경우 환율을 적용한 GSCI지수의 포트폴리오 편입비중은 미국, 영국시장과 유사한 결과를 보이나, 환율과 GSCI지수를 각각 독립적인 자산으로 편입하여 분석할 경우 그 효과는 미미한 것으로 나타났다. 즉, 환율을 적용하여 편입한 GSCI지수의 포트폴리오 수익률 상승효과 중 상당한 부분이 환율로 인한 것이며, 해외시장의 경우와 단순히 비교하기는 어렵다는 점이다. 따라서, 우리나라의 경우는 미국, 영국과 달리 환율을 적용한 상품지수가 인플레이션에 대한 헤지수단이 되나, 환율효과가 지배적이므로 상품지수 자체의 공헌도는 높지 않다고 평가된다.
본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.
1997년에 우리 나라는 외환충격으로 인한 금융위기 속에서 시장가격이 급격하게 변동하였다. 이로 인해 차익거래를 가능하게 하는 차입과 대출이 크게 제약되었고, 이것은 시장간 균형관계에 중요한 영향을 줄 수 있다. 이에 이러한 금융위기에서도 주요 시장간의 균형관계가 유지되었는지를 검정하는 것이 이 연구의 목적이다. 분석자료로 KOSPI 200 현물 종가 및 선물 결제가격, 연간 회사채 수익률, 양도성 예금 연간이자율, 기준환율의 일일 자료를 사용하였다. 1996년 5월 3일부터 1998년 5월 21일까지의 기간을 외환충격에 의한 금융위기 전, 중, 후의 3단계로 구분하여 각 단계별로 백터오차수정모형 분석과 충격반응분석을 하였다. 금융위기 이전인 제1단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 존재하였다. 금융위기가 급속하게 진행된 제2단계에서는 균형관계가 존재하지 않았다. 그러나 주가지수, 주가지수 선물가격 및 기준환율 변수를 내생변수로 하고, 나머지 변수를 외생변수로 분석한 경우에는 균형관계가 존재하였다. 금융위기 진정단계인 제3단계에서는 5개 내생변수간의 균형관계가 성립하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.335-351
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2011
오경주와 김태윤 (2007) 등은 위기 관련 데이터의 희귀성 에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 과거 금융시장이 안정적이었던 구간을 기준 구간으로 설정하고 기준 구간의 금융시장 움직임을 점 근 자기회귀 모형으로 적합한 후 현재의 금융시장 상황과 비교하여 불안정 지수를 도출할 것을 제안하였다. 그러나 비모수 기법인 신경망을 사용하여 도출된 불안정 지수가 기준 구간의 데이터에 지나치게 의존하는 관계로 불안정 지수가 종종 실제 경제상황을 제대로 반영하지 못하는 것으로 관찰되고 있다. 본 연구에서는 비모수 기법인 신경망과 모수 기법인 선형모형을 이용하여 기준구간에 대한 적합을 독립적으로 수행하여 두 종류의 불안정성 지수들을 도출한 후 이 둘을 결합한 통합 불안정성 지수를 사용할 것을 제안한다. 두 지수의 적절한 통합을 위해 신경망과 선형모형을 통해 도출된 두 지수의 최적 결합비율을 부여하는 방법을 제안하며 제안기법의 타당성을 국내 주식시장 대상으로 검증하였다.
최근 자산운용업계에서는 패시브 전략과 액티브 전략의 중간 성격을 갖는 스마트 베타 전략이 관심을 받고 있다. 이러한 스마트 베타 전략에서는 가치, 모멘텀, 저변동성, 퀄리티 지수를 널리 사용한다. 본 연구에서는 다른 지수에 비해 그 개념이 불명확하고 지수산출방법이 복잡한 퀄리티 지수에 대해 분석하였다. MSCI 방법론을 따라 자기자본이익률, 부채비율, 이익변동성 3개의 변수로 퀄리티 지수를 산출하였다. 또한 퀄리티 지수에 대한 비교대상으로 자기자본이익률 변수만을 이용한 지수, 자기자본이익률과 부채비율 2개 변수만을 이용한 지수, KOSPI 지수를 사용하였다. 분석대상인 지수들의 성과를 평가하기 위해 산술평균 수익률, 변동계수, 기하평균 수익률을 사용하였다. 그리고 각 지수에서 비정상수익률이 나타나는지를 검증하기 위한 가격결정모형으로는, 관련 연구에서 폭넓게 사용되고 있는 Fama and French(1993) 모형을 사용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 기간의 분석에서 보유기간 수익률 관점에서 퀄리티 지수가 가장 우수하였다. 둘째, 외환위기와 글로벌 금융위기 기간에서도 퀄리티 지수의 성과가 가장 우수하였다. 셋째, 글로벌 금융위기 이전 기간에서는 모든 지수에서 비정상수익률을 발견할 수 없었다. 넷째, 글로벌 금융위기 이후 기간에서는 퀄리티 지수가 가장 높은 비정상수익률을 갖는 것으로 나타났다.
국내 자본시장의 개방으로 주가변동에 따른 위험분산 외국의 단기성자금에 의한 국내증권시장의 교란을 억제하고 투자활성화를 위해 도입된 주가지수선물의 헤징은 다른 종류의 금융선물 및 상품선물거래 도입을 촉진하게 될 것이고 이는 결국 국내 금융기관 국제경쟁력을 높이고 우리 금융시장 선진화를 앞당기는데 기여할 것이다. 또한 위험분산기능과가격발전기능을 통해 경제안정과 경제활동 원활화에도 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 결국주가지수선물시대가 열림에 따라 국내 주식시장에 따라 지수편입종목의 거래량 확대, 선물지수의 변동으로 초래될 주식시장의 변화에 대해서도 보다 높은 관심을 가져야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.
본 연구에서는 부동산 정책, 조세정책, 금융정책, 규제지수에대한 이론적고찰과 선행연구를 살펴보고 전국의 2014년1월부터 2021년 12월 까지의 월별데이터를 이용하여 조세정책과 금융정책이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석방법은 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 VAR모형을 사용하여 분석하였으며 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 조세규제지수와 금융규제지수는 주택가격에 영향을 미치지 못하였다. 주택가격 상승기에 주택가격 안정을 위하여 규제 일변도의 정책은 효과가 없으며 오히려 거래량 감소 등으로 가격을 상승시키는 부작용이 생긴다. 둘째, 주택담보대출금리는 주택매매가격지수에 음(-)의 효과를 주었다. 즉, 이자율의 상승이 주택가격을 하락시키는 효과가 있다는 의미로 보여진다. 셋째, 양도차액의 상승 즉, 양도소득세의 과세는 주택가격에 양(+)의 효과를 준다. 이는 조세를 매수자에게 전가시키거나 조세부담으로 인해 매각을 보류하는 동결효과로 주택가격을 상승시키는 결과가 나왔다. 넷째, 취득세와 주택담보대출액은 주택가격에 별다른 영향을 미치지 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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