부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.
라오스는 천연자원은 풍부하지만 그것을 개발할 자본은 부족하다. 이 부족을 부분적으로 완화시켜 준 것이 인접국, 특히 태국으로부터 오는 FDI이다. 이것은 유효수요를 늘려서 직접적으로 GDP를 증가시키는데 기여할 뿐만 아니라, 라오스의 생산능력을 확충함으로써 추가적인 GDP 증대효과를 가져온다. 라오스의 수출은 광물자원과 전력이 대부분을 차지한다. 이것 역시 유효수요를 증대시켜 GDP의 증가에 기여한다. 라오스의 수출에서 태국은 40% 이상의 비중을 차지한다. 본 논문은 라오스의 GDP, 라오스의 대 태국 수출, 태국의 라오스에 대한 FDI를 대상으로 한 계량분석을 통해 태국의 라오스에 대한 경제적 영향을 확인하고자 한다. 대태국 수출과 태국의 대 라오스 FDI 등 태국과의 경제적 연관이 라오스의 경제성장에서 매우 중요한 역할을 한다는 것이 밝혀진다. 최근 라오스는 비교적 견고한 경제성장을 기록했지만 그 추진동력은 취약하다. 그것은 라오스의 성장 동력이 매우 제한적이고 외부 충격에 대해 탄력성을 갖고 있지 못하기 때문이다. 뿐만 아니라 경제성장이 고용의 증가로 연결되지 못하고 있는데, 그 이유는 경제가 다양화되어 있지 않고 수력발전 부문의 성장이 다른 부문의 성장을 이끌지 못하기 때문이다. 이런 점을 고려할 때, 라오스는 태국과의 지리적 인접성과 강을 사이에 둔 접근성을 적극 활용할 필요가 있다. 태국의 FDI의 유입을 위한 더욱 적극적인 환경 조성, 태국 시장을 활용할 수 있는 자원 기반 및 노동력 기반 제조업의 육성이 필요하다.
최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
본 연구는 기업들이 효율성 제고 전략의 일환으로 정규직을 임금이 낮은 비정규직 노동력으로 대체하는 현상과 연구개발 활동과의 관계를 규명하고자 하였다. 즉, 정규직을 비정규직 노동력으로 대체하는 것이 가능한 이유로 우리나라에서 비정규직의 확대로도 제품 경쟁력의 유지를 가능하게 만드는, 연구개발의 방향성에 주목하는 것이다. 이러한 논의를 실증하기 위해, VAR 방법론에 의한 추정결과를 살펴보면, 우리나라의 연구개발비 지출 증가세가 GDP 증가는 물론, 정규직의 대리변수인 상용직 변화와 비정규직의 대리변수인 임시직 및 임시일용직의 비율의 변화에 모두 Granger Causality가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 충격반응 함수 추정 결과를 살펴보면, 연구개발비에 외부적 충격이 가해지고 6~7분기 후에는 상용직 증가세가 줄어드는 것으로 나타났으며, 임시직 고용은 120분기 뒤에는 다시 상승세로 전환되는 등의 반응 양상이 나타나는 것으로 나타났다. 한편으로 이러한 분석 결과를 기반으로 향후 임시직/상용직 비율의 변화를 전망한 결과, 일정 기간의 감소세를 보이다 상승세로 반전하여 지속적인 상승세를 보이는 것으로 나타났다. 임시직/상용직 비율의 증가세가 지속된다는 예측 결과는 연구개발비 지출의 확대에 따른 기술 변화가 노동시장의 불안정성과 연관성이 깊다는 것을 의미한다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 기업의 비용절감 위주의 경쟁전략이 수정되어야 하며, 보다 적극적인 연구개발 인력 양성 계획의 수립 및 실천, 축적된 숙련에 기반하는 산업의 육성책 도입 등이 필요하다.
본 연구는 글로벌 주택가격의 상호 연관성을 분석하여 국가간 동조성 여부, 기간에 따른 차이, 특히 세계금융위기 이후의 동조성 증가여부, 가격변동의 경로 파악에 초점을 두고 연구하였다. 우선 OECD 10개국의 동조성은 VAR모형으로 동조성을 분석하고, 그레인저 인과관계 분석 이용하여 파급경로 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 기간(1976~2012)의 설명력계수가 약 30%이고 변수 중 25% 정도 유의미하였다. 영향을 주는 나라는 호주, 캐나다였고, 다른 나라에 영향을 받는 나라는 한국과, 프랑스였고, 다른 나라의 주택가격변동의 영향을 주지도 받지도 않는 나라는 독일과 스페인이었다. 견인차설, 대륙적 요인의 동조성 가설이 일부 받아들어지는 것으로 확인되었다. 둘째, 2008년 세계금융위기 이후에는 상호연관성이 크게 증가하여 회귀계수와 영향력도 증가되었고, 모형의 설명력 또한 78% 정도로 크게 증가하였다. 설명력이 낮은 국가는 미국(12%), 한국(50%)이였고, 영향을 주는 나라는 프랑스, 독일, 영국, 미국과 같은 GDP 규모가 큰 국가이었고, 다른 나라에 영향을 받는 나라는 캐나다, 이탈리아, 스페인, 영국이었다. 이 기간 중 3개 가설 모두가 유의한 것으로 파악되었으나, 그 중 공통충격가설이 가장 유의한 것으로 확인되었다. 셋째, 파급경로를 그레인저 인과관계분석으로 파악한 결과는 전체 기간은 캐나다에서 시작하여 독일, 한국에서 최종 영향을 받는 것으로 파악되었고, 2008년 이후는 미국, 캐나다에서 시작하여 이탈리아, 스페인, 영국을 거점으로 전이되다가 일본에 도달하는 것으로 파악되었다. 한국은 2008년 이후 분석에서 다른 나라에 비해 영향을 적게 받아 동조화 강도가 약하였고, 파급경로 분석에서는 의외로 독립적이었다.
본 연구에서는 원유시장을 대상으로 위험-수익 관계와 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수 사이의 연관성을 검증하기 위해 2002년 1월부터 2022년 6월까지 일별자료를 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위해 위험-수익 관계는 TVP-EGARCH-M 모형을 적용하였으며, 시장 공포, 불확실성, 주식시장, 해상운임지수와의 관계를 분석하기 위해 웨이블릿 일치성 모형을 이용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시간 가변적 위험-수익 관계 결과에 따르면, 원유시장도 높은 수익률과 높은 위험과 관련이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 상관관계와 그랜져 인과관계 분석결과, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 사이에서 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 EPU, S&P500과 위험-수익 관계에서 양방향 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만 VIX와 BDI는 위험-수익 관계에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 웨이블릿 일관성 결과를 보면, 위험-수익 관계와 VIX, EPU, S&P500, BDI 간의 관계 정도는 시간 가변적인 것으로 나타났다. 특히, 위기기간(금융위기, 코로나19) 전후에 서로 간의 관계가 높은 것으로 나타났다. 그리고 장기에 연관성이 높은 것으로 나타났다. 또한 위험-수익 관계는 VIX, EPU와는 양(+)의 관계, S&P500, BDI와는 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 시장참여자가 의사결정을 할 때 경제적인 환경 변화를 잘 인식해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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