• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권4호
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• pp.47-75
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• 2009

Recently, researches on Management Information Systems (MIS) have laid out theoretical foundation and academic paradigms by introducing diverse theories, themes, and methodologies. Especially, academic paradigms of MIS encourage a user-friendly approach by developing the technologies from the users' perspectives, which reflects the existence of strong causal relationships between information systems and user's behavior. As in other areas in social science the use of structural equation modeling (SEM) has rapidly increased in recent years especially in the MIS area. The SEM technique is important because it provides powerful ways to address key IS research problems. It also has a unique ability to simultaneously examine a series of casual relationships while analyzing multiple independent and dependent variables all at the same time. In spite of providing many benefits to the MIS researchers, there are some potential pitfalls with the analytical technique. The research objective of this study is to provide some guidelines for an appropriate use of SEM based on the assessment of current practice of using SEM in the MIS research. This study focuses on several statistical issues related to the use of SEM in the MIS research. Selected articles are assessed in three parts through the meta analysis. The first part is related to the initial specification of theoretical model of interest. The second is about data screening prior to model estimation and testing. And the last part concerns estimation and testing of theoretical models based on empirical data. This study reviewed the use of SEM in 164 empirical research articles published in four major MIS journals in Korea (APJIS, ISR, JIS and JITAM) from 1991 to 2007. APJIS, ISR, JIS and JITAM accounted for 73, 17, 58, and 16 of the total number of applications, respectively. The number of published applications has been increased over time. LISREL was the most frequently used SEM software among MIS researchers (97 studies (59.15%)), followed by AMOS (45 studies (27.44%)). In the first part, regarding issues related to the initial specification of theoretical model of interest, all of the studies have used cross-sectional data. The studies that use cross-sectional data may be able to better explain their structural model as a set of relationships. Most of SEM studies, meanwhile, have employed. confirmatory-type analysis (146 articles (89%)). For the model specification issue about model formulation, 159 (96.9%) of the studies were the full structural equation model. For only 5 researches, SEM was used for the measurement model with a set of observed variables. The average sample size for all models was 365.41, with some models retaining a sample as small as 50 and as large as 500. The second part of the issue is related to data screening prior to model estimation and testing. Data screening is important for researchers particularly in defining how they deal with missing values. Overall, discussion of data screening was reported in 118 (71.95%) of the studies while there was no study discussing evidence of multivariate normality for the models. On the third part, issues related to the estimation and testing of theoretical models on empirical data, assessing model fit is one of most important issues because it provides adequate statistical power for research models. There were multiple fit indices used in the SEM applications. The test was reported in the most of studies (146 (89%)), whereas normed-test was reported less frequently (65 studies (39.64%)). It is important that normed- of 3 or lower is required for adequate model fit. The most popular model fit indices were GFI (109 (66.46%)), AGFI (84 (51.22%)), NFI (44 (47.56%)), RMR (42 (25.61%)), CFI (59 (35.98%)), RMSEA (62 (37.80)), and NNFI (48 (29.27%)). Regarding the test of construct validity, convergent validity has been examined in 109 studies (66.46%) and discriminant validity in 98 (59.76%). 81 studies (49.39%) have reported the average variance extracted (AVE). However, there was little discussion of direct (47 (28.66%)), indirect, and total effect in the SEM models. Based on these findings, we suggest general guidelines for the use of SEM and propose some recommendations on concerning issues of latent variables models, raw data, sample size, data screening, reporting parameter estimated, model fit statistics, multivariate normality, confirmatory factor analysis, reliabilities and the decomposition of effects.

• 무역학회지
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• 제42권2호
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• pp.145-174
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• 2017

최근 계속되는 글로벌 경기 침체로 수출 여건이 악화됨에 따라 수출 주도형 소규모 개방경제인 우리나라는 수출이 감소하고 국내 경제 또한 침체가 지속되고 있다. 따라서 앞으로 수출증대를 통한 우리 경제의 지속적인 성장을 위해서는 수출보험과 같은 수출 지원제도의 유효성을 분석하여 수출확대를 위한 방안을 마련할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수출보험이 국내 중소기업 및 대기업 수출에 미치는 효과를 살펴보기 위해 국내 중소기업 및 대기업 수출실적, 수출보험인수실적, 단기수출보험인수실적, 수출 상대가격지수(수출물가지수), 원/달러 환율, 국내경기 동행지수 등의 자료를 이용하여 시계열 분석을 실시하였다. 특히 벡터자기회귀모형(VAR 모형)을 통한 그랜저 인과관계 검정, VAR 모형 분석, 충격반응 분석, 분산분해 분석 등의 계량경제학적 분석 방법을 이용하여 수출보험이 국내 중소기업 및 대기업의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 첫째, 그랜저 인과관계 검정을 통해 대기업 수출은 국내경기 동행지수에, 국내경기 동행지수는 수출보험인수실적 및 단기수출보험인수실적에 선행하는 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 둘째, VAR 모형 분석 결과 수출보험인수실적 및 수출물가지수의 경우 중소기업의 수출에는 부(-)의 영향을, 그리고 대기업 수출에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타난 반면, 단기수출보험인수실적의 경우 중소기업의 수출에는 정(+)의 영향을, 그리고 대기업 수출에는 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 충격반응분석 및 분산분해 분석 결과 대기업 수출은 중소기업에 비해 단기수출보험인수실적에 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며, 수출보험인수실적 역시 중소기업 보다 대기업 수출에 미치는 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 수출보험의 경우 중소기업보다 대기업 수출 증대에 더 긍정적인 영향을 주고 있는 것으로 나타났으며, 향후 중소기업의 중장기적 수출보험 활성화를 위해서는 지자체별로 중소기업에 대한 수출보험 지원을 확대할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 수출보험이 국내 중소기업 및 대기업의 수출에 미치는 영향을 분석하고 효율적인 수출보험정책을 수립하기 위한 정책적 시사점을 제시하고자 하였다는 점에서 그 의의가 있다. 향후 후속연구에서는 수출보험의 수출지원 효과를 보다 정밀하게 측정하기 위해 산업별 보험 인수실적에 따른 수출실적에 대한 시계열 분석을 실시할 필요가 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제27권2호
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• pp.169-204
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• 2010

본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.169-206
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• 2009

본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.73-89
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• 2021

핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.367-377
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• 2011

본 연구는 지난 2008년 리먼사태로 인한 글로벌 금융위기 이후 부동산가격의 결정요인이 어떻게 변화하는지를 VAR모형을 통해 분석하고자 하였다. 이를 위해 2000년 1분기부터 2011년 2분기까지의 전국 토지, 주택매매, 주택전세 등 부동산가격에 대해 실질GDP, 국고채수익률, 소비자물가, KOSPI, 주택건설실적, 토지가격 등을 이용하여 VAR모형을 구축하고 충격반응 및 분산분해 분석을 실시하였다. 금융위기 이후의 변화행태를 분석하기 위해 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 분석기간을 나누어 가격결정요인 변화를 비교 분석하였다. 분석결과, 토지가격은 금융위기 이전과 비교할 때 실질GDP와 금리의 영향력은 더 커진 것으로 나타났다. 이는 토지가격이 과거에 비해 거시경제여건에 더욱 민감하게 반응하게 되었다는 사실을 보여준다. 주택매매가격도 금리나 GDP와 같이 시장기본가치에 대해 거의 영향을 받지 않고, 주택가격 자체의 변화나 전세가격의 변화에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근의 전세가격 급등세가 지속되고 있음을 감안할 때 매매가격도 조만간 상승할 가능성이 크다고 예상할 수 있는 부분이다. 주택전세가격은 금융위기 이전이나 이후 모두 거시경제지표의 영향력이 약화되고, 소비자물가나 전세가격 자체의 변화에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 이와 같이 부동산가격이 과거와 달리 금리, GDP 등 시장기본가치요인의 중요성이 약화된 것을 알 수 있는데, 이는 부동산시장이 금융위기 이후 인구 가구구조 변화나 가격상승 기대심리 약화, 월세전환 등 경제 외적 요인에 크게 영향을 받는 쪽으로 변화했음을 보여주는 것이라 할 수 있다. 따라서 정책당국이나 소비자, 건설업체 등 경제주체들은 경제 환경 뿐 아니라 수급상황 등 시장내부요인을 감안하여 보다 신중하게 시장에 접근할 필요가 있을 것이다.