• 무역학회지
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• 제45권4호
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• pp.107-123
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• 2020

The purpose of this paper is to analyze the Granger Causality relations between Korean FDI and exports in Vietnam using time-series from 2005 to 2019. Using 15-industry semi-annual data of Korean FDI and exports toward Vietnam, the Granger Causality Tests were conducted. Var and VEC models were decided after unit-root and cointegration tests of variables. Findings and implications of the empirical tests are as follows. First, unexpectedly FDI did not Grange-cause exports only in one direction. In two industries, food & beverage and medical & chemical products, there were Granger causality relations in both directions. In eight industries including print, publishig, pulp & paper, exports did Grange-cause FDI. In the rest of five industries including automative & trailer industry, there were no Granger Causality relation in both directions. Second, we presume that the both direction-causality relations are desirable phenomenon for Korea. Because Korean FDI and exports are increasing at the same time. On the other hand, substitution relationship between Korea's exports and FDI occur in the industry that exports did Grange-cause FDI. Finally, more in-depth researches considering Vietnam's consumer demand and the oriented characteristics of FDI are needed. The results of this research will contribute to understand structural patterns of FDI and exports in Vietnam and to make investment and export decisions.

• 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.

• 재무관리연구
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• 제12권2호
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• pp.239-271
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• 1995

본 연구는 현재 미국에서 거래되고 있는 세 가지 주가지수선물 상호간의 일중(intradaily) 가격선도(price leadership) 관계에 관한 실증분석이다. 본 연구가 기존의 연구와 다른점은, 기존의 연구가 주가지수선물과 그 기준이 되는 현물 가격사이의 가격 선도 관계에 초점을 두고 있는데 반하여 본 연구는 주가지수선물 시장 사이에서 존재하는 가격 선도관계를 분석하고 있다는 점이다. 실증 분석의 대상이 된 주가지수선물들은 Chicago Mercantile Exchange의 Standard and Poor's 500 Index(S&P 500), New York Futures Exchange의 New York Stock Exchange Composit Index (NYSE), 그리고 Chicago Board of Trade의 Major Market Index(MMI)이다. 만약 이들 시장들이 정보의 전달에 있어서 효율적(informationally efficient) 이라면 이들 가격간에 선도-지연(lead-lag) 현상은 존재하지 않을 것이다. 그러나 어느 한 시장이 새로운 정보를 선물가격에 반영하는데 다른 시장에 비해 상대적으로 느리다면, 이들 시장 상호간에는 가격의 전이(transmission)현상이 존재하게 될 것이다. 이들 선물간의 일중 가격선도 관계 연구는 이러한 시장의 효율성 문제를 밝히는데 의의가 있을 뿐만 아니라, 시장간의 단기적 가격 괴리를 이용하려는 차익거래자들에게도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. 본 연구는 위에서 언급한 각각의 주가지수선물들이 가격 선도성을 가질 수 있는 이유와 관련된 다음과 같은 세 가지 가설을 설정하였다. 첫째 가설은, 가격의 선도성은 거래량과 관련이 있다는 것이다. 즉, 이들 주가지수선물 중 가장 거래량이 많은 S&P 500 선물이 다른 선물을 선도할 것이라는 가설이다. 둘째, 가격의 선도성은 주가지수를 구성하는 주식의 수에 비례한다는 가설이다. 다시 말하면, 보다 않은 수로 구성된 주가지수일수록 정보처리 속도가 빠르다는 가설이다. 따라서, 본 연구에 포함된 주가지수선물 중 가장 많은 수의 주식을 대상으로 하는 NYSE 선물이 다른 선물을 선도할 것이다. 마지막 가설은 정보의 처리는 대형주 혹은 기관선호주(institutionally-favored)들이 주도한다는 것이다. 따라서, 주로 이와 같은 주식들로 구성 된 MMI 선물이 선도성을 가질 수 있다는 것이다. 위의 가설들을 검증하고 시장간의 가격 선도관계를 분석하기 위하여 본 연구는 vector autoregressive(VAR) 모형을 이용하여 충격-반응 함수(impulse response functions)를 계산하고, 분산분해(variance decomposition)를 수행하였다. 또한 가격 상호간에 존재할지도 모르는 공적분(cointegration)관계를 Johansen(1991)과 Jokansen and Juselius (1992) 등이 제시한 다변량 공적분 검정(multivariate cointegration test)를 통하여 분석하였다. 분석기간은 1986년 1월부터 1990년 7월까지이며, 각 주가지수선물들의 5분 간격 data를 사용하였다. 연구결과, 충격-반응 분석은 어느 한 시장에서의 충격(shock)은 다른 시장으로 매우 빠르게 전달되고 있음을 보여 주었다. 그러나 충격의 지속정도는 그 충격의 진원지에 따라 달랐다. 즉, NYSE나 MMI 선물로부터 발생 한 충격은 다른 시장의 가격에 5분 안에 반영을 끝냈지 만 S&P 500 선물에서 발생한shock은 그 이상 지속되었다. 또한, 분산분해 결과 S&P 500 선물이 자기자신 뿐만 아니라 다른 시장의 예상하지 못했던 움직임(unexpected movements)을 설명하는데 가장 큰 설명력(explanatory power)을 가지고 있었다. 결론적으로 S&P 500 선물이 다른 선물을 약 5분 간격으로 선도하였다. 이는 가격의 선도가 거래량과 밀접한 관계가 있음을 보여 주는 것이다.

• 통상정보연구
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• 제14권4호
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• pp.27-47
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• 2012

2006년의 미국의 금융위기 및 현재 유럽의 재정위기로 인하여 세계경제는 침체의 위기에 서 있으며 저성장 고실업율의 문제를 해결하기 위하여 여러 가지 방법을 강구하고 있다. 따라서 경제성장에 원인이 되는 요인이 무엇인지에 대한 연구는 끊임없이 되어오고 있다. 이에 본 연구는 수출, 수입, 외국인 직접투자 및 해외직접투자 등이 경제성장에 미치는 영향과 변수들간 상호 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대한 분석을 하는 것과 IMF를 전후로 하여 분석을 실시하여 국내경제의 변화가 실질적으로 변수들 간에 영향을 어떻게 미친 것인가에 대하여 알아보는 것에 그 목적이 있다고 할 수 있다. 따라서 위와 같은 연구를 바탕으로 아래와 같은 결론을 낼 수가 있었다. 1997년을 중심으로 변수들간의 인과관계에 대한 많은 변화가 있었다는 것이다. IMF기간이전에서는 보이지 않던 GDP와 해외직접투자 및 외국인 직접투자의 인과관계가 확인됨으로서, IMF 구제금융 이후 한국의 자본시장의 개방이 외국인직접투자 및 해외직접투자에 영향을 끼쳤음을 알 수가 있었다. 또한 외국인직접투자와 해외직접투자의 연관성 역시 한국의 자본시장 개방과 관련성으로 판단지어 볼 수가 있었다. 결론적으로 말해서, 수출입 등의 실물시장보다는 급증하고 있는 자본시장의 영향이 거시경제변수들간에 인과관계를 좀 더 잘 설명하고 있는 예가 아닐까 생각된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2B호
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• pp.154-163
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• 2006

산업시대에서 지식기반경제시대로 패러다임이 변화해 오면서 연구개발투자와 정보통신산업의 중요성이 증대되고 있다. 본고에서는 1980년부터 2003년까지의 데이터를 이용하여 패러다임의 변화속에서 국내 정보통신산업의 연구개발투자가 타 산업에 비해 총요소생산성에 미치는 영향의 속도가 빠르다는 사실을 시차(Time Lag)측면에서 분석해 보았다. 그 결과 총요소생산성에 빠른 영향을 미치는 산업은 정보통신산업 그리고 펄프, 종이 및 종이제품 산업(2년)으로 나타났으며, 이 2개산업을 기여도 측면에서 비교분석한 결과 정보통신산업의 총요소생산성 증가에 대한 기여도는 0.24로 0.13의 기여도를 보여준 펄프, 종이 및 종이제품산업에 비해 큰 것으로 나타났다. 이는 정보통신산업의 규모의 경제, 짧은 라이프사이클(life cycle) 그리고 네트워크 외부성(network externality)을 바탕으로 한 임계량(critical mass) 등의 특성으로 인한 것으로 평가된다. 따라서 IT 선진국의 위상을 유지하기 위해서 정보통신산업의 특성을 고려한 단기 및 중장기 R & D전략의 적절한 조화가 필요하다고 보여진다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.47-53
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• 2019

본 연구의 목적은 VECM 모형(Vector Error Correction Model)을 활용해 해운 운임 간 인과관계를 분석하는 것이다. 분석에 사용된 해운 운임은 BDI(Baltic Dry Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index), WS(World Scale rate), SCFI(Shanghai Containerized Freight Index)다. 분석 기간은 2013년 8월 2일부터 2019년 9월 6일까지이며 주간 데이터를 활용했다. VECM 모형 분석 결과, BDI는 일주일 전의 BDI에 많은 영향을 받는 것으로 분석되었으며, WS의 1% 상승은 일주일 후의 HRCI를 0.022% 상승시키는 것으로 분석되었다. HRCI 1% 상승은 일주일 후의 SCFI를 0.77% 상승시키며, WS는 일주일 전의 WS에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 각 해운시장의 해운 운임 예측에 도움을 주며, 이를 활용하여 의사결정자들이 올바른 의사결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다고 사료된다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권1호
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• pp.209-223
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• 2021

Purpose - The purpose of this study was to investigate the relationship between Korea agricultural productions and Greenhouse Gas (GHG) emissions based on Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis. Design/methodology/approach - This study utilized time series data of economic growth, greenhouse gas, agricultural productions, trade dependency, and energy usages. In order to econometric procedure of EKC hypothesis, this study utilized unit root test and cointegration test to check staionarity of each variable and also adopted Vector Error Correction Model (VECM) and Ordinary Least Square (OLS) to analyze the short and long run relationships. Findings - In the short run, greenhouse gas emissions resulting from economic growth show an inverse U-shape relationship, and an increase in agricultural production and energy consumption led to increase in greenhouse gas emission. In the long run, total GHG emissions and CO2 emissions show an N-shaped relationship with economic growth, and an increase in agricultural production has resulted in a decrease in total GHG and CO2 emissions. However, methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) emissions showed an inverse U-shape relationship with economic growth, which indicated the environment and production process of agricultural production. Research implications or Originality - Korea agricultural production has different effects on the GHG emission sources, and in particular, methane (CH4) and nitrous oxide (N2O) emissions show to increase as the agricultural production expansions, so policy or technological development in related sector is required. Especially, in the context of the 2030 GHG reduction road-map, if GHG-related reduction technologies or policies are spread, national GHG emission reduction targets can be achieved and this is possible to predict the decline in production in the sector and damage to the related industries.

• Asia Pacific Journal of Business Review
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• 제7권1호
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• pp.1-21
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• 2022

This research aimed to clarify the impacts casted by inwards FDI on New venture creation, industrialization, and the economic growth of Russia. For all of these variables, data was taken about Russia from the site of The World Bank, and the selected duration was from 1995 to 2019. The total duration of the data taken was from 24 years. The time duration was well enough for applying the A.R.D.L. approach to the time series data of the study. This research used the unit root test to know the presence of the unit root for each variable, the lag order selection was made for the data, the bounds cointegration test was also applied, and ARDL Model was used to know about the different effects. With the help of the results derived, it was observed that the impact of private sector investment on new venture creation is significant. In contrast, foreign direct investment and research and development (R&D) effects on new venture creation are insignificant. It was also observed from the results that the impact of R&D on industrialization in Russia is significant, while the effects of FDI and the impact of private sector investment on industrialization in Russia is insignificant. We have fund that the effect of FDI and the impact of private sector investment on the economic growth of Russia is significant. In contrast, the impact of R&D is insignificant to the economic growth of Russia. The study is of great significance as it has raised the importance of R&D for industrialization, FDI, and PSI for economic growth and new venture creation for developing countries.

• 유통과학연구
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• 제13권11호
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• pp.39-46
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• 2015

Purpose - In Korea, there has been a recent trend that shows housing prices have risen rapidly following the International Monetary Fund crisis. The rapid rise in housing prices is spreading recognition of this as a factor in housing price volatility. In addition, this raises the expectations of housing prices in the future. These expectations are based on the assumption that a relationship exists between the current housing prices and expected housing prices in the real estate industry. By performing an empirical analysis on the validity of the claim that an increase in current housing prices can be correlated with expected housing prices, this study examines whether a long-term equilibrium relationship exists between expected housing prices and existing housing prices. If such a relationship exists, the recovery of equilibrium from disequilibrium is analyzed to derive related implications. Research design, data, and methodology - The relationship between current housing prices and expected housing prices was analyzed empirically using the Vector Error Correction Model. This model was applied to the co-integration test, the long-term equilibrium equation among variables, and the causality test. The housing prices used in the analysis were based on the National Housing Price Trend Survey released by Kookmin Bank. Additionally, the Index of Industrial Product and the Consumer Price Index were also used and were obtained from the Bank of Korea ECOS. The monthly data analyzed were from January 1987 to May 2015. Results - First, a long-term equilibrium relationship was established as one co-integration between current housing price distribution and expected housing prices. Second, the sign of the long-term equilibrium relationship variable was consistent with the theoretical sign, with the elasticity of housing price distribution to expected housing price, the industrial production, and the consumer price volatility revealed as 1.600, 0.104,and 0.092, respectively. This implies that the long-term effect of expected housing price volatility on housing price distribution is more significant than that of the industrial production and consumer price volatility. Third, the sign of the coefficient of the error correction term coincided with the theoretical sign. The absolute value of the coefficient of the correction term in the industrial production equation was 0.006, significantly larger than the coefficients for the expected housing price and the consumer price equation. In case of divergence from the long-term equilibrium relationship, the state of equilibrium will be restored through changes in the interest rate. Fourth, housing-price volatility was found to be causal to expected housing price, and was shown to be bi-directionally causal to industrial production. Conclusions - Based on the finding of this study, it is required to relieve the association between current housing price distribution and expected housing price by using property taxes and the loan-to-value policy to stabilize the housing market. Further, the relationship between housing price distribution and expected housing price can be examined and tested using a sophisticated methodology and policy variables.