한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.
BDI지수가 지난 2월3일 647p를 기록한 이후 소폭 반등하여 2월23일 706p를 기록했다. 1985년 발틱해운거래소가 건화물 운임지수 BFI를 발표한 이후 1986년 8월27일 645p 이후 역사적으로 최저치를 기록하였다. 한편 2월3일 BDI가 저점을 확인하고 소폭 반등하였으나, 파나막스 선형이 저점 대비 1,462달러/일 상승했으나, 타 선형의 반등폭이 매우 미미한 상황이다. 다음은 한국해양수산개발원에서 발표한 "해운시황 : 위기와 기회"의 주요 내용을 요약정리한 것이다.
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 논문에서는 현재 건설 중인 목포 대교와 통항 선박 사이에 발생 가능한 충돌 위기를 평가하기 위한 선박-교량 충돌 모델(Real-Time Bridge-Vessel Collision Model, RT-BVCM)을 제안하였다. RT-BVCM의 수학 모델은, 항행환경으로 선박이 이탈하게 되는 원인 확률과, 선박의 크기와 교량 구조로 인한 기하학적 확률, 선박의 충돌 침로와 정지거리에 기인한 충돌 회피 실패 확률 등으로 구성하였다. 그리고 이러한 확률적인 수학 모델은 1부터 5까지의 위기수준을 갖는 위기지수로 나타냈다. 본 연구에서 제안한 RT-BVCM은 기존 AASHTO(American Association of State Highway and Transportation Officials)에 제시된 선박-교량 충돌 모델과 달리, 충돌 회피를 위한 충분한 시간을 확보할 수 있는 장점이 있다. 3,000 GT와 10,000 GT 실험 선박에 다양한 항행환경을 적용한 시뮬레이션 실험 결과, 제안한 모델이 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌위기 평가 모델로 타당함을 확인하였다.
이 논문은 1994년 1월초부터 2001년 6월말까지 미국의 S&P 500지수와 6개 아시아 신흥시장 (한국, 타이완, 홍콩, 싱가폴, 타일랜드, 말레이시아)의 대표적 주가지수의 일간수익률 자료를 이용하여 미국 주식시장으로부터 아시아 신흥시장국가에로의 정보이전 효과를 분석하였다. 이를 위해 조건부변동성을 포함하는 시계열모형을 추정하여 미국 주식시장으로부터의 수익률충격과 변동성충격을 구하였다. 그 결과, 타이완을 제외한 다른 5개국에서 강한 평균이전 효과가 관찰되고 있고, 타일랜드를 제외한 다른 모든 나라에서 (+)의 변동성이전 효과가 관찰되고 있으므로, 대체로 미국 주식시장으로부터 아시아 신흥시장에로의 정보이전 효과가 상당히 강하게 존재한다고 볼 수 있다. 한국의 경우 외환위기 이후 평균이전 효과가 크게 증가하였지만 다른 나라에서는 그렇지 않았다. 또 외환위기 이후 타이완과 홍콩에서는 변동성이전 효과가 감소하였지만, 타일랜드와 말레이시아에서는 (+)값으로 바뀌어 일관성 있는 결과가 관찰되지 않고 있다. 따라서 1997년 아시아지역에서 발생한 외환위기가 정보이전 효과를 촉진하는 계기를 제공하였다고 보기 어렵다.
본 연구의 목적은 새로운 사고의 위기가 국내 해양안전에 미치는 영향을 분석하기 위함이다. 새로운 사고 위기는 세계 해상운송에서 새롭거나 드물게 또는 예측하지 못한 사건들로부터 유추한 것으로 사전 연구에서 46명의 전문가를 통해서 식별한 것이다. 새로운 해양사고의 위기를 식별하기 위하여 해양안전심판원(KMST)의 통계 데이터를 계산에 사용하였고, IMO의 공식안정성평가기법인 위기지수(RI) = 빈도지수(FI) + 심각성지수(SI)의 개념을 계산에 적용하였다. 통계적인 사고 데이터로부터 FI와 SI의 가중치를 계산한 후 가장 순위가 높은 시나리오를 식별하고 새로운 사고 위기와 시나리오 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 가장 순위가 높은 시나리오의 근본적인 원인은 "첨단기술 개발"이었고, 그 결과 "화물 작업 시간 단축"이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사전 연구에서 46명의 전문가에 의해 식별한 "영업 경쟁" 및 "선원 문제" 등과 차이가 있음을 보였다.
국내는 물론이고 세계 주요 국의 주가 지수가 금융 위기 이전으로 회복됐다고 말한다. 물론 우리가 느끼는 실물경기하고는 크게 거리가 있다. 하지만 환란이나 금융위기가 순식간에 닥쳐 왔듯 기회도 생각지 못한 때에 찾아 올 것이다. 다소 막연하고 시기상조인 듯 하지만 경기, 특히 우리 설비건설 업계에 언젠가 따뜻한 햇볕이 든다면 그 혜택을 누릴 준비가 됐는지 점검할 때라고 생각한다. 건설업의 활황에는 반드시 자재 가격 폭등 및 품귀가 따라 오기 때문이다.
국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바람직해 보인다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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