• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.109-121
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• 2012

해외 건설 프로젝트의 수주 물량은 2001년 이후 지속적으로 증가하여 2010년에는 전체 건설 프로젝트 수주 물량의 44.5%를 차지하고 있다. 해외건설 프로젝트는 프로젝트의 성패에 영향을 미치는 환경적 요소가 국내의 경우보다 다양하며 이에 따라 리스크 관리는 더욱 복잡해지고 있다. 현재까지 해외 건설 프로젝트의 리스크 관리에 관한 연구는 특정 지역 혹은 프로젝트의 발생 가능한 리스크 요인을 도출하고 이에 대한 관리 방안을 제시하는 연구가 주를 이루어 왔으나, 최근 환율 변동성의 확대로 인한 환 리스크의 중요성 및 관리기법에 관한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 환율 변동 및 환리스크 관리 옵션(통화선도, 통화스왑, 이자율 스왑)에 따른 최근 6년간 국내 주요 건설사별 손익현황 분석 결과 및 통계 기법을 활용하여 건설사로 하여금 환리스크 선호도에 따라 해외건설 프로젝트의 환리스크를 효과적으로 관리해 나갈 수 있도록 하는 의사결정 지원 모델을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 제시된 환리스크 관리 의사결정 지원 모델 및 방법론은 건설사 등 해외 건설 프로젝트 수행주체가 환리스크를 사전에 예측하고 대응해 나감에 있어 주요 의사소통의 도구로써 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경제분석
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• 제27권1호
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• pp.1-36
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• 2021

글로벌 안전자산으로서 미달러화의 위상을 고려할 때 미국 통화정책 등 글로벌 요인은 여타국 금융시장에도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 가설에 대해 본고에서는 미국 통화정책이 국내 채권 및 외환스왑시장에 미치는 영향을 사건연구(event study)를 통해 살펴 보았다. 분석결과, 미국 통화정책은 국내 금리에 유의한 양(+)의 영향을 미치며, 특히 기간프리미엄 비중이 큰 장기물에 보다 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시기별로 살펴 보면 금융위기 이전에는 미국 통화정책과 국내 금리 간의 상관관계가 유의하지 않았으나, 위기 이후에는 뚜렷한 양의 관계를 보였다. 또한, 미 연준 통화정책의 기대충격은 우리나라의 단기 및 중기 국고채 금리에, 기간프리미엄충격은 장기 국고채 금리에 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 금융위기 이전에는 미국의 통화정책 충격에 대해 외환 스왑시장의 스왑레이트가 매우 민감하게 반응한 반면 위기 이후에는 유의한 반응을 보이지 않은 것으로 나타났다. 이는 미국의 통화정책 충격이 무위험 이자율 평형에 따라 금융 위기 이전에는 주로 스왑레이트 조정을 통해, 금융위기 이후에는 국내 금리 변화를 통해 국내금융시장으로 파급되었음을 시사한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권3호
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• pp.161-177
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• 2011

오늘날 글로벌 금융환경에서는 국가 간 자본이동이 확대되고 금융시스템의 밀접한 연계가 이루어진다. 따라서 어느 특정 국가의 금융위기는 지역 및 글로벌 금융위기로 전이될 소지가 매우 높다. 최근 미국발 글로벌 금융위기(global financial crisis)는 과거 1997~1998년 동아시아 금융위기 이후 동아시아 역내 국가들이 추진하였던 지역 금융협력 및 통합의 필요성을 각인시키는 계기가 되었다. 동아시아 지역 내 금융위기의 재발을 방지하기 위해 역내 국가들은 독자적인 유동성 공급을 위한 치앙마이합의(CMI)와 치앙마이합의 다자화(CMIM)를 실현하였다. CMI와 CMIM에 따른 역내국들 간 통화스왑협정(bilateral swap arrangement)의 확대는 역내 금융위기 발생 시 외화유동성 부족 해결, 지나친 외환보유고 축적에 따른 기회비용 제거, 그리고 견고한 금융협력을 통한 금융통합 추진 및 상호무역의 촉진에 목적이 있다. 동아시아는 특유의 생산네트워크 체제(production sharing system)구축으로 역내교역 비중이 대단히 높다. 금융 통합의 사전적 단계인 긴밀화된 금융협력이 지속적으로 확대되고 있는 상황에서 동아시아 국가들의 금융협력이 역내 수출입 물류에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 임의효과모형 (random effect estimation)과 고정효과모형(fixed effect estimation)을 통해 분석하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.225-234
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• 2022

본 논문은 우리나라 국가 및 기업의 신용 리스크 네트워크를 추정하고 최근 거시경제 상황에 따른 국가-기업 및 기업-기업 간의 연결성 변화를 살펴본다. 2015년 11월부터 2022년 10월까지의 신용부도스왑(CDS) 스프레드 데이터를 이용하여 네트워크를 Graphical Lasso로 추정한 결과, 우리나라 국가 및 기업 신용리스크 간의 연결성이 유의미하게 존재한다. 특히, 수출입 및 외환 거래를 담당하는 은행 부문의 연결성이 전반적으로 높은 편이다. 통화정책 긴축 기조가 두드러진 2022년 들어서는 공통 익스포져가 확대되어 이러한 연결성이 커진 것으로 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.4359-4368
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• 2011

최근(2008년) 국제금융위기를 초래한 여러 변수들 중, 사회적인 소득불균형와 금융위기에 대한 대응책의 미흡 등의 문제들을 포함한 거시경제변수들 중, 특히 2가지 요인들에 주목할 필요가 있다. 즉, 2000년 이후부터 지속되어 온, 국제적 무역 불균형과 통화정책 상의 오류라는 요인들이다. 특히 후자의 경우, 2000년대 초반부터 지속된 경제의 불확실성 확대가 연방중앙은행이 저금리정책을 유지하게 된 주된 요인이 되었으며, 이로 인한 자본시장의 과도한 유동성이 시장참여자들로 하여금 시중 금리이상의 수익률을 추구하는 금융상품을 찾기에 비정상적 노력을 기울이도록 유도하였다. 본 논문에서는 상기 거시경제적인 변수와 관련하여, 국제금융위기의 직접적이고 미시적인 원인으로 간주되고 있는 장외파생상품에 대한 분석과 실증적 연구를 수행하였다. 금융위기 상황 이전의 장외파생상품들에 대한 과도한 투자열기, 특히, 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS)의 국제 자본시장에서의 과열된 매매가 최근의 국제금융위기를 초래한 직접적인 원인이 되었다고 판단되기 때문이다. 본 논문의 기여점으로는 자본선진국들에서는 CDS의 스프레드(프리미엄)에 대한 결정요인들에 대한 연구가 지속적으로 이루어 졌으나, 국내 기업들에 대한 결정요인에 대한 연구는 상대적으로 미약하였다는 점이라 할 수 있다. 본 연구의 방법론으로서 산업효과를 고려한 다중회귀식을 이용한 결정요인들에 대한 유의성 검정이며, 설명변수들 중에서, 국고채(만기 3년) 수익률, 시가-장부가 비율, 그리고 기업규모가 국내 기업들의 CDS 스프레드 의 유의한 결정요인이었다. 첫 장에서는 최근의 국제금융위기관련, 그에 대한 원인분석을 서술하였으며, 둘째 장에서 부채담보부증권과 신용부도스왑에 대한 구체적 개념을 설명하였다. 다음으로 국내 기업들 중, 국제적으로 CDS 스프레드가 거래되는 표본기업들을 대상으로 결정요인 분석을 실증적으로 수행하였다. 마지막 장의 결론 부분에서는 요약과 향후 연구에 대한 내용을 서술, 제시하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.