• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2010

This study examines a cointegrated vector autoregressive (VAR) model where parameters are subject to switch across the regimes in the term structure of interest rates. To employ the regime switching framework, the Markov-switching vector error correction model (MS-VECM) is allowed to the regime shifts in the vector of intercept terms, the variance-covariance terms, the error correction terms, and the autoregressive coefficient parts. The corresponding approaches are illustrated using the term structure of interest rates in the US Treasury bonds over the period of 1958 to 2009. Throughout the modeling procedure, we find that the MS-VECM can form a statistically adequate representation of the term structure of interest rate in the US Treasury bonds. Moreover, the regime switching effects are analyzed in connection with the historical government monetary policy and with the recent global financial crisis. Finally, the results from the comparisons both in information criteria and in forecasting exercises with and without the regime switching lead us to conclude that the models in the presence of regime dependence are superior to the linear VECM model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권1호
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• pp.73-80
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• 2007

Cointegration(together with VARMA(vector ARMA)) has been proven to be useful for analyzing multivariate non-stationary data in the field of financial time series. It provides a linear combination (which turns out to be stationary series) of non-stationary component series. This linear combination equation is referred to as long term equilibrium between the component series. We consider two sets of Korean bivariate financial time series and then illustrate cointegration analysis. Specifically estimated VAR(vector AR) and VECM(vector error correction model) are obtained and CV(cointegrating vector) is found for each data sets.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.416-427
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• 2018

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.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제3권1호
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• pp.65-72
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• 2017

단위근검정, 공적분검정, 오차수정모형을 이용하여 2001년~2014년 기간 중 한국의 11개 제조업종별 분기별 전력소비량과 산출(GDP)간 인과관계를 분석하였다. 단위근 검정 결과 전업종에서 단위근이 존재하다는 귀무가설을 기각하지 못하여 불안정한 시계열들임을 확인 하였다. 공적분 검정에 있어서 식료품, 목재종이 인쇄, 전기전자, 정밀기기 등 4개 업종에서 공적분 관계가 존재함을 확인하였으며, 공적분 관계가 있는 4개 업종은 장기 인과관계가 있다는 의미이므로 오차수정모형(VECM)을 통해 장기 인과관계를 검정하고 나머지 7개 업종은 표준 그랜저 인과관계 검정을 통한 단기인과관계를 검정하였다. 오차수정 모형을 통한 인과관계 검정결과 전기전자는 보존가설을, 식료품은 성장가설을, 정밀기기는 장호의존 가설을 그리고 목재 종이 인쇄는 독립 가설을 지지하는 것으로 각각 나타났다. 표준 Granger 인과관계 검정결과 보존가설은 1차 금속 등 3개 업종이, 성장가설은 식료품, 섬유의복 업종이, 상호의존 가설은 석유화학, 전기전자 업종이, 독립가설은 목재 종이 인쇄, 비금속광물, 정밀기기, 운송장비에서 각각 지지하는 것으로 나타났으며 제조업 전체적으로 경제성장이 전력소비를 이끄는 보존가설을 지지하는 것을 확인하였다. 연구 결과가 제시하는 시사점은 요금 현실화, 효율향상 투자 등을 통한 전력수요관리정책이 에너지 생산성 향상과 기후변화 대응 측면에서 중요하나, 제조업종별 특성을 반영하여 부정적 영향을 최소화하고 신중한 추진도 고려해야 함을 시사하고 있다.