• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권2호
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• pp.103-136
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• 2014

무위험 이자율 평형은 환율과 금리 간의 관계를 체계적으로 설명한 조건식으로서 개방거시분석 등에 널리 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 동 조건 성립 여부에 대한 검증은 국가별 거시경제 여건 등의 상이성 등으로 인해 뚜렷한 합의를 이루지 못하고 있다. 특히 글로벌 금융위기 전후 주요국의 정책대응은 국제금융시장에 큰 변화를 가져왔으며, 한국을 포함한 신흥국 시장에도 간접적으로 영향을 미쳤다. 이러한 관점에서 본고는 글로벌 금융위기 전후 우리나라 무위험 이자율 평형조건의 동태성을 국면전환모형으로 모델링하고 베이지안 MCMC 방식에 기반하여 추정한 다음, 추정 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하였다. 추정 결과, 세 개의 구조변화를 가정한 모형이 우리나라 이자율 평형조건의 동태성을 가장 잘 성명하는 것으로 나타났으며, 최근에는 평형조건의 불균형 정도가 크게 완화되고 변동성도 안정적인 상태에 진입한 것으로 분석되었다. 본고는 이러한 추정 결과를 얻은 주된 이유가 글로벌 유동성 증가에 따른 외국인 채권 차익거래와 단기 원화 및 외화 자금시장의 연계성 강화에 주로 기인한 것으로 판단하였다. 추정방식 측면에서 본고는 모형 내에 구조 변화를 가정하지 않는 기존 연구를 한층 더 정교하게 발전시켰다는 점에서 기존 연구와 차별화될 뿐만 아니라 추정 결과를 해석하는 과정에서 단기 원화 및 외화 자금시장의 성격 변화에 주목하였다는 점에서 기존에 시도하지 않은 무척 새로운 접근방식이라고 할 수 있을 것이다. 본고의 정책적 시사점은 이자율 평형조건의 동태성 등을 고려하여 정책당국이 시장모니터링을 더욱 강화하고 새로운 정책수단을 발굴할 필요가 있다는 점 등이다.

• 부동산연구
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• 제28권2호
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• pp.7-20
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• 2018

본 연구는 오피스 매매가격에 영향을 주는 결정요인에 대한 연구를 진행하였다. 그 중에서도 특히 부분매매가 미치는 영향에 대해 초점을 맞춰서 헤도닉 가격모형을 활용하여 실증분석을 실시하였다. 본 연구에는 2000년부터 2017년까지 서울에서 거래된 오피스 사례 1,171건이 분석에 이용되었다. 오피스 매매가격에 영향을 주는 요인을 분석하기 위해 거시경제변수, 입지특성변수, 자산특성변수, 거래특성변수, 거래시점변수로 독립변수를 구성하였다. 본 연구에 있어서 주요 관심사항인 부분매매에 대해서 분석결과를 살펴보면, 부분매매는 전체매매보다 약 156만원 정도 평당 매매가격이 할인 효과가 있는 것으로 나타났다. 할인율 측면에서는 전체매매에 비해 부분매매가 12.6% 할인되는 것으로 나타나 부분매매가 오피스 매매가격에 적지 않은 영향을 미치고 있는 것으로 밝혀졌다. 이는 집합건물의 경우 소유자가 재산권에 대한 행사와 유지관리에 따른 비용 배분 등 측면에서 단독소유보다 어려움을 겪고 있기 때문이라고 볼 수 있다. 본 연구 결과를 통해 향후 오피스 거래 특히 부분매매의 경우 거래 투명성 확보 및 리스크 관리 측면에서 일정부분 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.113-120
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• 2017

본 연구에서는 금융위기를 전후하여 기업이 보유한 부동산 중 업무용부동산과 투자부동산의 보유비중이 어떻게 변화되었는지를 분석하고, 이 부동산의 보유비중이 금융위기를 전후하여 코스피기업과 코스닥기업간에 차이가 있는지 여부를 분석하였다. 코스피기업의 경우 투자부동산은 개략적으로 증가하고 업무용부동산은 개략적으로 감소하였다. 코스닥 기업의 경우 금융위기 중의 투자부동산을 제외하고 코스피기업과 유사하였다. 평균차이분석을 이용하여 코스피기업과 코스닥기업을 비교해보면, 금융위기 직전에는 코스피기업의 보유부동산비중이 코스닥기업의 보유부동산비중 보다 투자와 업무용 모두 낮았으나, 금융위기 중 구간에는 코스피기업의 업무용부동산비중이 코스닥기업의 업무용부동산비중 보다 높아졌으며, 금융위기 직후 구간과 최근 구간까지는 코스피기업의 투자부동산비중이 코스닥기업의 투자부동산비중 보다 높게 유지되고 있었다. 본 연구는 금융위기 전후의 업무용부동산과 투자부동산의 변화 현상을 파악하는 목적이며, 이 분석결과를 토대로 경영성과와의 관련성 파악을 향후연구과제로 남긴다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.997-1021
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• 2010

본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.

• 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.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2020

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.9-19
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• 2016

In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.1-17
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• 2015

해외 공공 IT 시장의 지속적 확대에 따라 전자정부 중심의 수출 시장이 확대되고 있으며, 이를 체계적으로 지원하기 위한 플랫폼의 도입이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공 IT 플랫폼 서비스 중 의사결정 지원도구의 평가항목 및 가중치 도출을 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서의 의사결정 지원도구는 기업역량과 국가 환경 두 가지 측면을 통합적으로 고려하여 수출대상국을 도출하는 개념으로 정의하였다. 의사결정 지원도구의 개발을 위해 문헌연구 및 개방형 설문을 통해 기업역량과 국가 환경을 평가하기 위한 항목을 도출하였으며, 전문가 대상의 설문을 통해 평가항목의 제거 및 AHP 분석을 실시하였다. 그 결과 기업역량 측면에서는 수출 경쟁우위>수출 마케팅 전략>수출 인적자원>수출 조직자원>수출 조직기능의 순으로 중요도가 나타났으며, 국가 환경 측면에서는 서비스시장 효율성>기술혁신 및 성숙도>제도적요인>시장운영 효율성>거시경제 여건>인프라의 순으로 중요하게 평가하고 있는 것으로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제12권3호
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• pp.419-448
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• 2008

본 연구에서는 CGE모형을 이용하여 한-아세안 FTA 서비스무역협정의 체결이 한국 경제에 미치는 영향을 분석하였다. 2007년 11월 21일 서명한 한-아세안 FTA의 서비스무역협정에 근거하여 한국과 아세안 회원국 (태국 제외)이 합의한 양허안에 근거하여 산출한 서비스의 관세상당치(tariff equivalents of services)를 제거하는 경우, 한국 경제에 미치게 될 파급효과를 정량적으로 분석하였다. 거시경제적 영향을 보면, 한국의 실질GDP는 0.04% 증가하고, 후생수준은 1억6백만 달러 높아질 것으로 전망되며, 1인당 후생수준은 0.03% 증가할 것으로 전망된다. 한국의 대(對)세계 수출은 1억7천9백만 달러 증가하고 수입은 약 1억9천1백만 달러 증가하여 1천2백만 달러의 무역수지 적자를 기록할 것으로 예상된다. 한편 한국의 대(對)아세안 수출은 1억8백만 달러 증가하고, 수입은 2억7천8백만 달러 증가하여 한국은 대(對)아세안 1억7천만 달러의 무역수지 적자를 기록하게 될 것으로 예상된다. 그러나 서비스산업의 다양한 규제 등의 교역장벽이 철폐되면서 서비스의 수입가격이 인하되고 수입 중간재를 사용하는 많은 기업의 생산비용이 인하되어 궁극적으로 생산증가, 소득증가의 선순환으로 이어져 궁극적으로 실질 경제성장을 가져올 것으로 분석되었다.