• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권3호
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• pp.1-23
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• 2014

본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.189-201
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• 2022

본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.

• 무역학회지
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• 제42권4호
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• pp.49-68
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• 2017

본 연구에서는 장기 이자율 결정요인에 관한 개방거시모형을 활용하여 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 장기 이자율에 미치는 전파효과의 존재 유무와 환율변동이 그러한 전파효과를 억제할 수 있는지를 분석하였다. 공적분 추정 및 충격반응함수의 분석결과, 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 이자율에 대해 미치는 전파효과가 장·단기적으로 존재하며 한·미 금리가 장·단기적으로 동행하는 결과를 보였다. 재정적자의 변화는 우리나라의 국채이자율과 장기적으로 비례 관계를 보였으며 환율의 기대상승률(Ee)의 상승은 단기적으로 한국의 금리를 상승시키는 작용을 하는 것으로 나타났다. 그리고 한국의 외환시장 개입은 한·미 금리간의 전파효과에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 환율의 자유로운 변동만으로 미국 금리변동이 한국의 금리에 미치는 전파효과를 억제하기에 충분하지 않은 것으로 파악된다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.107-133
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• 2011

WTO 체제하의 국제무역에서, 수출과 경제성장과의 관계는 매우 중요한 요인으로 인식되고 있다. 이와 같은 국제 상황에서, 본 논문은 미국의 50개 주(州)를 대상으로 농산물 수출과 경제성장과의 관계를 분석하였다. 1973년부터 2007년까지의 연간 자료를 이용하여, 수출견인성장 가설에 근거한 선형모형의 추정, 충격반응함수, 분산분해분석, 그랜저 인과성 검증을 각각 하였다. 분석결과에 의하면, 미국의 경제에서 농산물 수출은 자국의 경제성장의 원인이 되었고, 특히 16개 주(州)(하와이, 아이다호, 캔자스, 메릴랜드, 미시건, 미네소타, 뉴져지, 노스 캐롤라이나, 노스 다코다, 오클라호마, 오레곤, 로드 아일랜드, 사우스 다코다, 텍사스, 워싱턴, 위스콘신)에서는 강한 인과성이 또한 31개 주에서는 약한 인과성을 보였다. 이를 통해서 미국의 경제성장에서 농산물 수출이 중요한 의미를 갖고, 일부 해안가나 곡창지대에 위치한 일부 주(州)에서는 농산물 수출이 경제성장에 중요한 변수로 인식되었다. 이를 통해서 한국은 미국과의 농산물 교역에 중요한 자료가 될 것이고, 미국의 농산물 수출을 통한 자국의 경제성장에 도움이 된다는 점이 교역국의 입장에서 중요한 정책적 의미를 내포하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1387-1395
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• 2015

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국 위안화의 점진적인 국제화로 역내와 역외시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화가 형성되었다. 본 연구는 위안화 국제화와 중국 외환시장 규제 완화에 따라 변화하는 중국 역내 외 위안화 환율시장사이의 상호 연계성에 대해 실증적으로 분석하였다. 벡터자기회귀모형에 기초를 둔 그랜저인과관계분석과 충격반응함수분석을 실시하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 역내 위안화 현물환율시장과 역외 위안화 현물시장은 상호 연동되어 같은 방향으로 움직이고 두 환율사이에는 피드백적인 영향력이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중국 역외 위안화 시장은 자본 유출입에 따른 리스크는 통제하면서 자본계정 자유화의 효과를 가질 수 있기 때문에 중국 역외 위안화 시장의 안정된 수급으로 인해 역내 외 환율간의 차이가 줄어들고 있다. 이는 중국 역외 위안화의 자유화 확대로 인한 역외 위안화 예금 및 결제 증가, 자유변동환율제도 그리고 역외 위안화 파생상품시장의 거래량 및 유동성 증가 등의 요인 때문으로 여겨진다. 셋째, 중국 역외 위완화변화율은 역내 위안화 변화율에 강한 인과적인 영향을 미치는 반면 역내 시장의 변화율은 역외 변화율에 상대적으로 약한 인과적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면 중국 역외 위안화 시장은 역내 위안화 시장에 비해 규모도 상대적으로 작고 발전기간도 5년으로 짧지만, 해외경제 금융동향과 위안화시장의 공급과 수요를 정확히 반영한다는 점에서 중국중앙은행의 정책 영향을 많이 받는 역내 위안화 시장을 이끄는 모습을 보였다.

• 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.