주식과 부동산은 각각 금융자산(financial asset)과 실물자산(real asset)의 대표 격으로 투자자들에게 매력적인 투자대상이다. 투자자들은 경제 여건의 변화에 따라 나타나는 두 자산의 수익률 차이를 최대한 이용하려고 노력해 왔다. 흔히들 주가와 지가는 서로 대칭적인 것으로 주가가 오르면 지가가 떨어지고, 지가가 오르면 부동산 시장으로 자금이 몰려서 주가가 떨어지는 것으로 얘기하는 경우가 많으나, 실제로는 동행관계로서 완급차이가 있을 뿐이다. 경기변동 곡선을 따라 경기변동에 민감한 주가가 우선적으로 반응하고 뒤이어 지가가 1년여의 시차를 두고 비슷한 패턴을 보이고 있다. 지금까지 대부분의 논문은 지가결정 모형을 세우기 위한 것으로 주가 이외에도 다른 여러 독립 변수들이 지가에 어떤 영향을 주는지를 연구하였다. 지가가 종속변수로서 여러 가지 실물 경기의 상황에 영향을 받는 것처럼 주가도 역시 다른 경기지표의 영향을 받는다. 그러므로 본 연구의 목적은 과거 30여년간의 우리나라 주가와 지가의 움직임을 통하여 주가와 지가 사이의 인과관계를 규명하는데 있다. 즉 주가와 지가 사이에 일방적인 인과관계가 있어서 주가가 지가에 선행하는지, 혹은 주가와 지가 사이에 상호적인 인과관계가 있는지 실증적인 연구를 통하여 알아보고자 한다.
본 연구는 R&D 투자와 기술무역 변수들 간에 어떠한 인과관계가 있는지를 검토하고, 그 결과에 대한 정책적 함의를 제시함으로써 연구개발 활동의 촉진과 기술무역 활성화 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이에 정부 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 기술도입, 그리고 기술수출로 구성된 다변량 모형을 설정하고, 오차수정모형을 토대로 Granger-인과성 검정을 실시하였다. 분석결과 단기적으로는 총 5개의 인과관계가 성립하는 것으로 나타났고, 장기적으로는 정부 R&D 투자에서 기술수출로의 인과관계를 제외한 11개의 관계에서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 아울러 충격반응분석을 통해 시간의 흐름에 따라 각 변수들이 특정변수의 충격에 어떻게 반응하는지도 살펴보았다. 본 연구는 R&D 투자와 기술무역간의 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 그 관계를 명확히 하고, 도출된 결과들을 토대로 연구개발 활동 및 기술무역진흥을 위한 시사점을 제시하고 있다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 1980~2009년 동안 한국의 경제성장과 총 전력소비 및 산업별 전력소비 사이의 인과관계를 분석하였다. 이를 위해 단위근 검정을 실시하였으며 그 결과, 실질 GDP, 제1차 산업, 제조업 그리고 총 전력소비는 1차 차분형태의 안정적인 변수로 나타났다. 그러나 서비스업 전력소비는 2차 차분을 실시했을 때에 안정적인 변수로 나타났다. 공적분 검정을 실시한 결과, 실질 GDP와 총 전력소비 및 산업별 전력소비 사이에는 장기균형 관계가 존재하지 않는 것으로 분석되었다. 따라서 표준 Granger 인과관계 검정에 의하면, 경제성장이 총 전력소비, 제1차 산업 및 제조업의 전력소비에 영향을 주는 일방향 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그러나 서비스업 전력소비는 경제성장과 아무런 인과관계를 발견할 수 없었다. 이러한 인과성은 전력부문의 가격 및 비가격정책 등이 경제성장에 부정적인 영향을 최소화하면서 실행될 수 있음을 의미한다.
본 연구는 1982년부터 1996년까지의 유로달러선물과 T-bill 선물의 일별 시계열 자료를 이용하여 단기금리선물의 가격발견기능을 실증적으로 검정하고 있다. 분석방법은 시계열의 불안정성 여부를 알아보는 단위근검정, 장기균형관계를 알아보는 Johansen 공적분검정, 공적분관계가 있는 시장에 대해 설정오류의 문제를 피하고 변수들간의 인과관계를 파악하기 위해 Granger 인과관계모형을 사용하였다. 주요한 결과로 각 금리시계열들은 일차누적 시계열 I(1)임이 확인되었고 공적분관계를 분석한 결과, 각 금리 시계열의 선형결합은 안정적인 장기균형관계가 있음을 나타내 주고 있다. 따라서 각 시장은 서로 밀접한 인과관계가 있음을 암시하고 있다. 또한 선물금리와 현물금리를 대상으로 인과관계검정 결과 유로달러시장의 경우 전기에서는 피드백효과가 있고 후기에는 선물금리의 가격발견기능이 나타났다. T-bill 시장의 경우는 전기에 현물금리가 선물금리에 대해 선행하였고 후기에는 피드백효과가 나타났다. 이렇게 유로달러선물이 후기에서 가격발견기능이 있는 것은 정보통신의 발달과 유로시장의 적은 규제 등으로 유로달러선물시장이 1980년대 후반부터 급성장한 것이 그 원인으로 분석된다.
본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.
본 연구는 범주속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과 네트워크로 연결되었을 때 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 인과범주에서 속성추론을 검증한 기존 연구들은 인과관계의 방향, 연결된 속성의 개수, 원인 혹은 결과의 여부 등에 따라 고유한 추론 패턴이 나타남을 보여주었다. 다만 기존 연구들은 인과관계에 따른 추론패턴을 주로 탐색했으며 인과관계의 효과가 인과강도에 따라 어떤 변화를 보이는지 확인한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 공통원인(실험 1), 공통효과(실험 2) 네트워크에서 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 이를 위해 참가자들에게 속성들이 인과적 관련성을 가지는 범주를 학습하게 한 다음 속성추론 과제를 실시하도록 했다. 실험 결과 인과관계 뿐만 아니라 인과강도 역시 속성추론에 중요한 영향을 미쳤다. 인과강도가 강할 떄 공통원인 속성에 대해서는 추론이 약해진 반면 공통효과 속성에 대해서는 추론이 강해졌다. 또한 인과강도가 강할 때 공통원인이 존재하는 경우 결과속성들에 대한 추론이 강해진 반면 공통효과에서는 반대의 결과가 나타났다. 특히 공통효과에서는 인과강도가 강할 때 인과적 절감이 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과들은 인과적 범주에서의 속성추론에서 참가자들은 인과관계 뿐만 아니라 인과강도를 고려한다는 것을 일관성있게 보여준다.
본 연구는 철도기관사에 의해 유발되는 사고와 우울감 및 인지실패 간의 관계를 '우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패 ${\rightarrow}$ 사고'의 인과관계로 접근하는 연구모형 1과 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계로 접근하는 연구모형 2로 설정하고 어느 모형이 타당한지를 구조방정식 모형으로 검증하였다. 현직 철도기관사 416명의 설문응답 유효데이터를 토대로 검증한 결과 후자의 연구모형, 즉 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계에서 사고가 우울감을 매개로 하여 사고에 영향을 미친다는 점에서 모형 2가 통계적으로 타당하다는 결론을 도출하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 사고와 우울감의 인과관계 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 기관사의 실수와 인지실패를 저감시킴으로써 인지실패로 인한 사고와 인적 오류의 확률을 그만큼 저감할 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 경영혁신의 한 기법으로 BSC를 비영리기업인 대학병원에 도입할 경우 영리기업에서와 같이 그 효과가 있는지를 검증하고자 한다. 대학병원 사례에 의한 BSC 성과측정지표간의 인과관계를 알아보기 위하여 구조방정식 모델을 이용하여 분석하였다. BSC 성과측정지표간의 인과관계를 분석한 결과 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구가설이 모두 채택되었다. 향후에는 실제 재무자료를 학습 및 성장 관점, 내부프로세스 관점, 고객 관점과 연계하여 BSC 성과측정지표간의 인과관계를 연구할 필요가 있다.
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.
의료과오 민사소송의 주된 쟁점은, 과실, 과실과 손해 사이의 인과관계이다. 진료 상 과실이 증명된 경우 인과관계 추정과 관련하여 종래 대법원 1995. 2. 10. 선고93다52402 판결이 있으나, 위 판결 문언 상 요건을 충족하는 사안은 찾기 어렵고, 그럼에도 실무는 위 판결을 인용하면서 인과관계를 추정하는 경우가 많아 위 판결 문언과 정합성이 없다는 비판이 꾸준히 제기되었다. 대법원은 대상 민사판결에서, 민사소송에서 진료 상 과실이 증명된 경우 인과관계 추정에 관한 법리를 정비하여 새롭게 제시하였다. 이에 의하면, 환자 측이 의료행위 당시 임상의학 분야에서 실천되고 있는 의료수준에서 통상의 의료인에게 요구되는 주의의무의 위반 즉 진료 상 과실로 평가되는 행위의 존재를 증명하고, 그 과실이 환자 측의 손해를 발생시킬 개연성이 있다는 점을 증명한 경우에는, 진료 상 과실과 손해 사이의 인과관계를 추정하여 인과관계 증명책임을 완화한다. 여기서 손해 발생의 개연성은 자연과학적, 의학적 측면에서 의심이 없을 정도로 증명될 필요는 없으나, 해당 과실과 손해 사이의 인과관계를 인정하는 것이 의학적 원리 등에 부합하지 않거나 해당 과실이 손해를 발생시킬 막연한 가능성이 있는 정도에 그치는 경우에는 증명되었다고 볼 수 없다. 한편 진료 상 과실과 손해 사이의 인과관계가 추정되는 경우에도 의료행위를 한 측에서는 환자 측의 손해가 진료 상 과실로 인하여 발생한 것이 아니라는 것을 증명하여 추정을 번복시킬 수 있다. 한편 민사사건과 달리 형사사건에서는 '합리적 의심이 없을 정도의 증명'이 기준이고, 인과관계 추정 법리가 적용되지 않는다. 이에 따라 동일한 의료사고에 관하여 같은 날 동일한 재판부에서 선고된 업무상과실치사 형사사건에서는 진료 상 과실과 사망 사이 인과관계에 대한 증명 부족을 이유로 무죄 취지로 파기환송하였다. 대상 형사판결은, 의료과오 관련 형사 사건에서 '업무상 과실'이 인정되더라도 '인과관계'에 대한 확실한 증명이 부족하면 유죄로 판단하지 말라는 취지의 판결이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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