이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 연구는 인적오류 예방을 위해 선박 충돌위험 가능성이 높은 여섯 가지 선박조우상황(Head on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken)에 대해서 양 선박의 거리가 점차 감소될 때 항해 당직자가 느끼는 충돌위기체감지수(Collision Risk Perception Index, CRPI)를 획득하고 통계분석을 통하여 신뢰도분석 및 가설을 검증한 후 곡선근사과정을 통해 다항 계수로 모델링하는 것이 목적이다. 해상에서 실제 경비함 두 척과 항해당직 승조원 총 30명을 대상으로 CRPI 데이터 획득 실험을 하였으며 데이터 분석결과 각 조우상황에서 높은 신뢰도를 나타냈고 유의미한 결과를 나타냈다. 또한 타 선박 조우시 양 선박간 거리가 가까워지는 상황에서 항해당직자의 승선경력과 연령이 많고, 상위면허를 보유 할수록 CRPI에 음(-)의 영향을 미친다는 것을 알았다. 또한 3차 다항식 모델로 CRPI를 추정한 결과 평균제곱오차(RMSE)는 Head on에서 1.19, $045^{\circ}$에서 0.87, $090^{\circ}$에서 0.81, $135^{\circ}$에서 0.71, Overtaking에서 1.29, Overtaken에서 0.87로 나타나서 CRPI 곡선근사가 유용함을 알았다.
과거 한국 주택시장은 주택건설업체들이 아파트를 건설하기만 하면 분양이 순조롭게 되었기 때문에 공급자 주도형 시장이었다. 이에 따라 한국 사업개발주체나 건설업체들은 주택사업을 매우 경쟁적으로 진행하였다. 하지만 1997년 아시아 외환위기 및 2007년 글로벌 금융위기가 발생하자 심각한 미분양사태가 발생하여 국내 건설업체들은 심각한 유동성 위기를 겪게 되었다. 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 아파트시장을 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 금리, 통화량(M2)를 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 먼저 주택매매시장의 경우, 가계소득을 향상시키는 장기적인 주택시장 정책을 수립하는 것이 중요하다. 주택전세시장의 경우, 전세공급량의 절대적인 부족에 따른 구조적 변동이 나타나고 있다. 이에 따라 국내 주택시장의 과도기적 변동이 시장에 미치는 충격을 최소화할 수 있도록 정책적 방안을 모색할 필요가 있다.
인류의 문명과 함께한 재난 중에서 가뭄은 역사를 거슬러 올라가면 국가의 존폐 위기를 가늠할 정도의 큰 재앙이었다. 우리나라의 가뭄상황을 파악하고 가뭄정보시스템을 구축하기 위해 국내 외의 가뭄관련 기관인 국토해양부, 기상청, 농림수산식품부, 환경부 뿐만아니라, 미국 네브라스카주 링컨대학교내에 설립되어 있는 국립가뭄경감센터(NDMC) 등에 대하여 살펴보았다. 본 연구에서는 우리나라 재난전담기관인 소방방재청에서 가뭄정보시스템을 구축함에 있어 실용적으로 유용한 시스템이 되기 위한 구축방안을 제시하고자 하였다. 국내의 물 관련 기관들이 구축해놓은 다양한 실시간 관측시스템을 연계 활용하기 위하여 가뭄관련 부처인 행정안전부, 국토해양부, 기상청, 농림수산식품부, 환경부 및 소방방재청 등에서 물 관련 현황을 파악하여 실시간 관측정보들을 파악하였다. 소방방재청에서는 국가가뭄정보시스템을 구축하기 위하여 2008년부터 연구를 시작하였으며, 우리나라 각 부처에서 구축한 가뭄관련 시스템들의 조사를 통해 생활 공업 농업용수 분야별로 시스템 구축을 위한 시사점들을 살펴보았다. 가뭄정보시스템의 구축방향 제시에 있어서는 동시접속으로 인한 인터넷 과부하를 예방하면서 실시간으로 수신되는 자료를 활용하여 좀 더 정확한 현황정보를 제공함으로써 시스템 활성화를 기하고자 하였다. 가뭄정보시스템을 구축함에 있어 내부 계산부문과 외부 표출부문으로 나누는 것이 합리적인 것으로 판단되었다. 내부 계산 부문에서는 여러 기관으로부터 수신되는 실시간 자료를 행정안전부 국립방재연구원 분석 평가 센터에서 관리하고 있는 서버에 집적하여 가뭄관련 정보를 수치적으로 계산하는 부문이다. 여기서는 강우자료를 토대로 하여 가뭄지수의 산정과 생활 공업 농업용수 분야별로 지역별 수요량과 공급량의 상태를 파악하여 실시간 가뭄지수(RDI)를 산정할 수 있도록 한다. 실시간 가뭄지수(RDI)는 지역 주민들이 가뭄으로 인한 용수량 현황을 알 수 있는 가뭄지수가 되도록 하고자 한다. 특히, 가뭄지수의 산정제시에 있어서는 가뭄지수에 따른 재해피해 상황을 제시하여 피해를 체감할 수 있도록 하며, 농어촌공사 관할 저수지의 실시간 저수율을 활용하여 공간적 분포를 고려하고 가뭄발생에 대한 간이상수도 및 마을상수도 등의 지역별 용수공급 가능성에 대한 전조정보를 파악하여 가뭄발생 이전에 사전 대응할 수 있도록 구축하고자 한다. 외부 표출 부문은 내부에서 계산된 결과 값을 인터넷의 부하를 줄이면서 자치단체 담당자들이 쉽고 빠르게 관할지역의 궁금한 정보를 파악할 수 있게 인터넷 홈페이지에 게시하여 가뭄정보를 공유하고자 한다.
최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.
4대강 사업 공사로 인해 한강수계에서 자생하던 멸종위기 야생생물 II급인 단양쑥부쟁이와 층층둥굴레의 서식지가 소실되어 이에 대한 대안으로 대체서식지가 조성되었다. 본 연구에서는 조성된 대체서식지가 각 종의 서식에 적합한지를 파악하기 위하여 서식지 적합 지수(Habitat Suitability Index; HSI)를 이용하였다. 2015년 10월부터 2016년 7월까지 경기도 여주 강천섬과 섬강 일대에 위치한 단양쑥부쟁이 대체서식지와 강천섬과 충북 충주 영죽지구에 위치한 층층둥굴레 대체서식지를 대상으로 HSI를 평가하였다. 단양쑥부쟁이의 평가 변수로는 서식 기질(매몰되지 않은 자갈의 비율), 고도 범위, 토양 양분, 광 조건 4가지를 선정하였고, 층층둥굴레는 토성, 광 조건, 동반 위해종의 피도 3가지를 선정하여 HSI를 이용한 대체서식지 적합성 평가를 수행하였다. 평가 결과, 강천섬의 단양쑥부쟁이(HSI = 0.839)와 층층둥굴레(HSI = 0.846)의 대체서식지 모두 비교적 높은 적합지수를 나타내었으나, 섬강 일대의 단양쑥부쟁이 대체서식지와 영죽지구의 층층둥굴레 대체서식지는 대체서식지로서 적합하지 않음으로 판단되었다(HSI = 0). 또한 이들 부적합한 대체서식지의 경우, 자생지 인근에서 서식에 적합한 장소를 새로이 선정하는 것이 더 바람직할 것으로 판단된다. 본 연구는 식물종에 대해 HSI를 적용한 국내 최초의 시도로, 식물 서식처에 대한 HSI의 효용성을 증명하였다.
본 연구에서는 중력모형과 챠우 검정(Chow Test) 및 패널 데이터 분석을 이용하여 한국의 교역결정요인에 대하여 분석하였다. 챠우 검정(Chow test) 분석결과 2008년 금융위기를 기준으로 한국의 무역패턴이 이질적으로 변화했음을 확인할 수 있었다. 중력모형의 기본 설명변수인 일인당 GDP, 거리, 인구변수의 경우, 2008년 금융위기 이후 계수의 절대값이 전반적으로 하락한 것으로 드러났다. 중력모형에서 설명변수의 계수는 탄력성(elasticity)임을 고려할 때, 기본중력모형 설명변수들이 가지는 영향력이 감소한 것으로 해석할 수 있다. 반면 해외직접투자가 교역량 증가에 미치는 긍정적 영향력이 보다 확대되었고, 무역보완도 지수(TCI)가 더 이상 유의하지 않은 결과를 보여 한국의 교역패턴에도 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 55개 주요 교역상대국을 대상으로 한국의 중요 교역결정변수의 변화에 대한 계량분석을 통하여 금융위기 이후 한국이 교역량을 지속적으로 증가시키기 위한 전략을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다고 할 수 있다.
최근 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되면서 이에 대한 원인으로 금융시장의 군집 행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 군집행동의 시계열적 특성을 파악할 수 있는 실증적 연구는 거의 없었다. 따라서 본 연구는 연속신념시스템(continuous beliefs system)의 이론적 확장을 통해 군집행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 군집행동 파라미터를 도출하였으며 이를 추정하기 위한 계량모형을 제안하였다. 또한 이 모형의 효율적 추정을 위해 MCMC 추정법을 적용하였다. KOSPI와 DOW 지수월별자료를 이용한 실증분석 결과에 의하면 미국보다 우리나라 주식시장의 군집행동이, 그리고 글로벌 금융위기 전보다 글로벌 금융위기 이후에 군집행동이 강하게 나타났다. 또한 글로벌 금융위기로 인해 군집행동의 변동성(표준편차)이 증가하였으며 군집행동은 수익률 변동성과는 달리 지속적인 자기상관을 유지하지 않았다. 이런 결과는 군집행동이 금융시장을 불안하게 만드는 한 원인이 될 수 있음을 나타낸다.
글로벌 금융위기를 거치면서 각국의 증시가 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상이 뚜렷이 나타나고 있다. 주가 동조화 현상은 주로 시계열 분석 기법을 적용하여 연구가 이루어져 왔는데, 본 연구에서는 네트워크 분석 기법을 적용하고자 한다. 시가 총액이 큰 주요 국가들의 대표적 주가 지수들을 대상으로 상관계수를 구하고, 이러한 상관계수를 가중치로 설정하여 구성한 네트워크를 분석한다.
1997년 IMF 경제위기 이후 우리나라의 금융산업은 급격한 변화를 겪고 있다. 지난 4년간 은행들을 비롯한 금융기관들이 대형화를 통한 경쟁력 강화를 위해 합병이 실시되었다. 은행합병의 궁극적인 목적은 합병에 의해 규모를 대형화하고 업무범위를 다양화하여 수익규모를 증대시키고 수익원을 다원화하는 한편, 경영자원의 투입과 활용을 효율화하고 시장지배력을 확충하여 경영성과를 제고함으로써 기업가치를 증진시키는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 1997년 이후에 본격적으로 이루어진 합병은행들을 대상으로 맘퀴스트 ${\ulcorner}$Malmquist${\lrcorner}$ 총요소생산성(Total Factor Productivity) 지수를 사용하여 그 성과를 측정해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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