연구의 목적은 서민주거안정정책이 주택가격에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이에 대한 실증분석을 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 그랜저인과관계를 검증한 결과 전 지역의 주택시장은 서민주거안정정책에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 충격반응은 전 지역에서 부(-)의 반응을 보이며, 서민주거안정정책은 주택시장안정에 어느 정도 기여한 것으로 나타났다. 셋째, 로짓회귀분석결과 서민주거안정정책은 노무현 정부의 강남지역을 제외하고 주택시장안정에 상당한 효과가 있는 것으로 나타났다.
이 연구는 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 마치는 영향을 우리나라 시장을 대상으로 분석하였다. 첫번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량 변화의 원인이 되는지, 즉 인과관계를 파악하는 것이고, 두번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 얼마만큼 얼마동안 영향을 미치는지, 즉 동태적 영향을 추정하는 것이다. 건축허가면적과 임산물수입량의 관계는 자기회귀모형이나 오차수정모형에 의해 만들어졌다. 인과관계 파악은 Granger가 고안한 인과성검정을 이용하였고, 동태분석은 분산분해분석과 충격반응분석을 이용하였다. 결과에 의하면 건축허가면적의 변화는 임산물 중에서 고밀도섬유판수입량 변화의 원인이 되었다. 고밀도섬유판의 경우에 어느 시기의 수입량은 그 시기 이전의 건축허가면적에 의해 10%, 그 시기 이전의 수입량에 의해 90% 가량 설명되었다. 또한 건축허가면적의 변화는 고밀도섬유판수입량에 6개월까지 영향을 미쳤다. 즉 건축허가면적의 변화가 고밀도섬유판수입량에 영향을 미쳤더라도 단기간에 불과했다.
본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
본 연구는 1820년부터 2006년까지 세계인구와 세계 산출량인 국민소득의 수준과 표준화 추이 및 패널 분석을 바탕으로 인구와 산출량이 부(-)의 관계라는 맬서스 가설을 재조명하였다. 실증분석 결과에 의하면 세계경제에서 맬서스 국면이 1900년부터 1994년의 기간 동안 나타났으며, 개별 국가의 경제성장 단계도 맬서스 국면을 경험했던 것으로 분석되었다. 그러나 1995년 이후 인구가 큰 폭으로 감소하고, 산출량이 급격하게 증가하면서 맬서스 국면은 유효하지 않은 것으로 나타났다. 이런 현상은 급격한 기술진보를 바탕으로 오히려 산출량이 기하급수적으로 증가했지만, 인구는 출산율 감소와 같은 사회적 현상으로 인해 큰 폭으로 감소한 것에 따른 것으로 보인다. 인구가 생산활동에 기여하는 방식이 양적 증가보다 자본이 체화된 인적 자본으로 전환된 것도 또 다른 요인이라고 볼 수 있을 것이다. 또한, 인구의 수요 창출 효과도 함께 고려한다면 인구의 경제적 역할은 지속적인 진화 과정을 거치게 될 것이다.
본 연구는 변동성 지수인 VKOSPI와 KOSPI200현선물의 선도 지연관계를 규명하기 위한 논문이다. 이를 위해 VKOSPI가 최초로 공시된 2009년 4월 13일부터 2011년 11월 30일까지를 표본기간으로 일별 자료와 전체기간 중 KOSPI200의 5일간 누적수익률이 가장 높은 상승기와 가장 낮은 하락기 그리고 보합기에 대해 1분 자료를 이용한다. 그리고 분석방법론으로는 VAR모형을 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해 분석을 실시한다. 결과를 살펴보면 첫째, 일별 자료 분석의 경우 VKOSPI와 KOSPI200현선물 사이에는 선도 지연 관계를 찾을 수 없었다. 그러나 1분 자료의 경우에는 KOSPI200현선물이 VKOSPI에 대해 선도하는 것을 알 수 있다. 특히 수익률 하락기 즉 변동성이 상대적으로 큰 기간동안은 VKOSPI가 KOSPI200현선물에 대해 선도 관계가 나타나 상호 영향을 주고 받는 것을 확인할 수 있다. 둘째, 예측력의 시차와 관련해서는 VKOSPI와 현선물 시장의 선도 지연 관계에 대해 일별 자료는 VAR(1)모형이 채택되는 반면 1분 자료는 VAR(3)모형이 채택됨으로서 아주 단기적인 예측력만이 존재하게 됨을 보여준다. 셋째, 현선물 자료를 비교하게 되며 일별 자료에서는 VKOSPI수익률과 현선물 수익률의 선도 지연관계에 대한 명확한 차이를 확인할 수 없다. 그러나 1분 자료를 보게 되면 상승기에는 VKSOPI가 KOSPI200현선물에 영향을 미치지 않고 하락기에는 영향을 미치는 반면 보합기에는 KOSPI200 현물에는 영향을 일부 미치지만 선물에서는 그 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해 결과를 보면 VKOSPI가 10시차에 걸쳐 미치는 영향 정도는 현물보다 선물에서 더 큰 비율로 나타났다.
창업은 일자리 창출과 신성장 동력 발굴의 적극적인 대안으로 인식되어 왔으며 창업투자회사는 이러한 활동에 주요한 역할을 담당할 것으로 기대된다. 그럼에도 불구하고 창업투자회사의 활동과 창업 활동 간의 상관관계에 대한 학계의 실증적 분석은 부족한 실태다. 1998년부터 2014년까지의 시계열 데이터를 분석한 결과 본 연구는 창업투자회사가 벤처 기업 창업을 양적으로 견인한 인과성이 있음을 밝혔다. 또한 벤처 기업의 창업이 청년 실업 문제를 단기간에 해소하기에는 부족하다는 것과 산업별 벤처 기업과 청년 실업 간의 관계가 다르다는 점도 발견했다. 본 연구는 창업투자활동과 벤처 창업 간의 상관성을 시계열적으로 고려하고 인과분석 시도함으로써 창업투자회사 육성에 관련된 연구와 전략 개발 그리고 정책 수립에 시사점을 준다.
최근 미중 무역 갈등에 따른 주식시장의 불안정성으로 인해 많은 사람들이 비트코인의 투자에 관심을 보이고 있고 다수의 선행연구에서 이를 안전자산에 대한 투자로 해석하고 있다. 그러나 최근의 비트코인 시세 변동 폭이 크다는 점을 감안하면 투기적 매수세로 인한 결과로 해석할 여지도 있어 비트코인의 자산 성격을 어떻게 분류하여야 하는가는 관련 회계정보의 분석에 중요한 기준점이 될 수 있다. 본 연구는 비트코인의 안전자산 여부를 판별하기 위해, 비트코인과 경제 지표들 간의 상관관계를 분석하여 금과 비트코인이 지표들과의 시계열 관계에서 유사하게 반응하는지 검증하였다. 분석 결과는 금과 비트코인의 가격 간의 회귀분석 설명력은 낮아 서로 간의 관련성이 낮음을 보인다. 또한, 최근의 6가지 경제 변수와 그랜저 인과관계 분석 결과 비트코인의 경우 변수들과 인과관계가 성립하지 않았다. 이는 단기간의 급격한 가격 변동이 비트코인 자산 성격에도 상당한 영향을 미치고 있음을 반박하는 결과로 볼 수 있다.
본문에서는 실증분석 부분을 두 시기로 나누어 COVID-19 전후에 해운지수 간의 변동성 파급효과 차이를 비교 분석하고자 하였다. 코로나19 전후에 해운지수 간의 평균 파급효과 및 지수 관계를 비교하기 위해 VAR 모델에 구축된 공적분 분석과 Granger 인과관계 테스트를 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 해운지수가 단기적으로 자신의 충격에 대한 반응과 한 지수가 다른 지수에 대한 충격을어떻게 반영하는지 밝히기 위해서 충격반응함수 및 예측 오차 분산분해를 활용하였다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI 해운지수가 CCFI 해운지수에 미치는 관계가 존재하지만 COVID-19 이후에는 BDI지수와 CCFI지수 사이에 뚜렷한 lead-lag 관계가 없다는 것으로 나타났다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI지수는 SCFI지수의 변화를 설명하고 있고, 코로나19 확산 이후에는 SCFI 지수가 BDI 지수를 앞서고 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 VAR-BEKK-GARCH 모델을 활용하여 COVID-19 전후 벌크 화물 해운시장 및 컨테이너 해운시장 간의 변동성 파급효과를 분석하였을 때 코로나19 이전의 BDI지수는 CCFI지수와 SCFI 지수에 대한 단발성 변동성 파급효과를 보였고 COVID-19 이후에도 BDI 지수의 변동성이 CCFI 지수에 여전히 영향을 미친다는 것을 보여준다. 하지만 코로나19 확산 이후에는 BDI지수와 SCFI지수 간의 변동성 파급 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 주택가격의 변화가 거시경제변수와 소득불평등에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하였을 것으로 판단하여 주택 전세가격과 매매가격, 지니계수, 금리, 취업자수와의 관계를 분석하였다. 2003년부터 2016년까지 국내 16개 광역시 도의 자료를 활용한 패널분석을 하였고 패널자료임을 감안하여 패널 VAR모형을 구축한 뒤 그랜저인과관계, 충격반응함수, 분산분해분석을 실시하였다. 그랜저인과성 검사와 충격반응검사 결과, 주택시장의 매매가격과 취업자수, 금리가 소득불평등에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기 이전에는 전세가격만이 통계적으로 유의한 결과를 보였지만 금융위기 이후에는 주택 전세가격과 매매가격이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석 결과에서는 금융위기 이전에는 전세가격이 소득불평등에 미치는 영향력이 크게 나타난 반면에 금융위기 이후에는 전세가격의 영향력이 낮아지고 금리가 큰 영향을 미치는 것으로 나타나, 금리, 취업자수, 주택시장의 매매가격과 전세가격이 소득불평등에 주요한 요인으로 작용할 수 있다는 것으로 확인되었다. 따라서 정부의 부동산 정책을 비롯한 경제 활성화를 위한 정책시 변수들간의 영향력을 고려하여 소득불평등을 완화시킬 수 있는 정책수립이 될 수 있길 기대한다.
본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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