• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.39-45
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• 2016

본 연구는 친환경 농업부문 직불금의 지원이 농업부문 거시경제 지표에 어떠한 영향을 미쳤는지를 검토하기 위해 시행되었다. 이를 위해 농업부문을 일반농업과 친환경농업 부분으로 구분한 AGE(applied general equilibrium)모형을 이용하였다. 분석은 먼저 직불금 지원의 경제적 영향을 측정하기 위해 직불금 지급 이전의 상황을 기준으로 직불금이 지급된 몇 가지 상황을 시나리오로 설정하여 분석하였다. 즉 기준전망(baseline)은 직불금 지급 이전 상황, 시나리오 1은 직불금이 실제 수준으로 지급된 상황, 시나리오 2는 실제 직불금 보다 5% 추가 지원한 상황, 시나리오 3는 실제 직불금 보다 10% 추가 지원한 상황, 시나리오 4는 실제 수준 보다 15% 추가 지원한 상황, 시나리오 5는 실제 수준 보다 20% 추가 지원한 상황으로 설정하였다. 기준전망 및 시나리오에 대한 시뮬레이션 분석결과, 친환경 농업부문에 직불금의 투입으로 친환경 농업부문에 대한 고정자본 형성, 생산량, 노동생산성이 증대되었고, 이에 따른 노동력 대체효과로 친환경 농업부문 취업자는 다소 감소한 것으로 나타났다. 또한 친환경 농산물 가격은 직불금 투입 전후 큰 차이를 보이지 않은 것으로 분석되었는데 이는 공급 및 수요에 대한 가격탄력성이 비탄력적이고, 분석기간 동안 소비자들의 소득에 큰 변화가 없었기 때문에 나타난 현상으로 파악된다. 그러나 보다 더 정교한 분석을 위해 친환경 직불금의 투입에 따른 고정자본의 형성과 노동력의 대체 수준, 친환경 농업 및 농산물 관련 통계 자료의 보완에 따른 모형의 개선 등에 대해 향후 추가적인 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.546-554
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• 2018

부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권5호
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• pp.91-102
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• 2020

The study investigates the relationship between the inflation rate and economic growth to find out the optimal inflation threshold for economic growth. Therefore, this study applied an ordinary least square model (OLS) and the ordinal regression model, and collected the time-series data from 1996 to 2017 to test the relationship between inflation and economic growth in the short-term and long-term. The sample fits the model and is statistically significant. The study showed that 96.6% of correlation between inflation rate and economic growth are close and 4.5% of optimal inflation threshold is appropriate for economic growth. It finds that the optimal inflation threshold is base to perform economic growth, besides the inflation rate is positively related to economic growth. The results support the monetary policy appropriately. This study identifies issues for Government to consider: have a comprehensive solution among macroeconomic policies, monetary policy, fiscal policy and other policies to control and maintain the inflation and stimulate growth; have appropriate policies to regulate inflation to stimulate economic growth over the long term; set a priority goal for sustainable economic growth; not pursue economic growth by maintaining the inflation rate in the long term, but take appropriate measures to stabilize the inflation at the optimal inflation threshold.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권8호
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• pp.131-141
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• 2020

This study is designed to investigate the impact of China exchange rate policy on its trading partners by using a country multi-dataset GVAR model. Our model includes samples of 30 countries, six from high-income, six from middle-income and eighteen from low-income countries. This study used annual time series data over the period 1992 to 2017. We constructed currency misalignment index and it provided some interesting features about the currency undervaluation and overvaluation. The results of the currency misalignment shows that China's Renminbi is structurally more undervalued over the sample period as compared to other countries, and fluctuation in major currencies effects the global trade around the world. The overall empirical results of the GVAR model indicate that RMB undervaluation affects the trade pattern and macroeconomic performance of China's trading partners. Overall, China's exchange rate undervaluation has mixed effects on trading partner's GDP, exports and imports. The devaluation of China's RMB efficiently stimulated China's exports and reduced imports. While, in some countries, this effect is reverse, the RMB undervaluation increases the GDP of partner countries and also increases their exports to China. The results confirm the strong and leading role of the Chinese Renminbi in the global trade.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.759-768
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• 2020

The purpose of this study is to assess the state of competition in Nepalese banking over the period from 2010 to 2019. This study employs panel data and a non-structural Panzar-Rosse model to measure the degree of competition in the Nepalese banking industry. The first reduced-form equation is applied to gauge competition, and the second model is used to test the long-run equilibrium in the banking market. The finding reveals that the Nepalese banking market is equilibrium in the long-run. It implies that the factor prices do not affect ROA in the long-run. The result of the H-statistic shows that the Nepalese banking system is operating under the state of perfect competition and is shifted from monopolistic competition to perfect competition. The reduced-form model reveals that the interest income is positive and significantly affected by factor prices. Similarly, the macroeconomic variable GDP growth is positively related to interest income. On the contrary, the bank's specific factors risk and the number of bank branches are inversely associated with the regressand. The outcomes of the study may be advantageous to the policymakers, especially to Nepal Rastra Bank to implement monetary policy and M&A policy for the stability and growth of the financial system of Nepal.

• 농업과학연구
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• 제49권1호
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• pp.77-91
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• 2022

North-South Korea economic integration is progressing slowly given the sensitive responses to changes in internal and external conditions. Nevertheless, advanced discussions focusing on North-South Korean economic cooperation should continue. Given this background, various studies of the economic effects of economic integration between North and South Korea have been conducted, but research on agricultural issues has been limited. The purpose of this study is to analyze the impact of the economic integration of South and North Korea on the agricultural market. In this study, a simultaneous equation model was constructed using a growth model. Solow's growth accounting approach is used to construct a model for estimating the macroeconomic effect of North-South economic integration. Also, the construction of growth accounting formulas subdivided into South and North Korea as well as agriculture and non-agricultural fields during the construction of the growth model is a major research achievement and differentiates it from previous studies. It is expected that the results of this study will serve as basic information for preparing policy measures to promote integration. However, there are many limitations when estimating the economic effects of North-South agricultural integration and obtaining policy implications given the insufficient available statistical data on agriculture in North Korea and the lack of related studies in the agricultural field. Therefore, it should be noted that there is an inherent problem in that the analysis results vary greatly depending on the assumptions set, as there is inevitably no choice but to rely on many and strong assumptions.

• 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.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권2호
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• pp.71-105
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• 2013

최근 유로지역의 재정위기 등으로 재정건전성의 중요성이 부각되면서 경기조절을 위한 수단으로 추경과 같은 통상적인 재정확장 수단 이외에 재정의 조기집행이 강조되고 있다. 원칙적으로 재정의 조기집행은 재정건전성에 영향을 미치지 않으면서 예산범위 내에서 시점 간 재원배분 조정을 통해 경기변동에 대응하는 재정정책 수단이다. 본 연구에서는 재정의 조기집행과 같이 재정지출의 시점 간 재원배분 조정이 경기조절에 얼마나 효과적인지를 실증적으로 살펴보고 있다. 구체적으로 우리나라의 통합재정수지 자료를 이용하여 계절적 요인을 제외한 1년 이내 주기의 변동을 추정한 후, 이를 시점 간 재원배분 조정 규모로 정의하고 종속변수인 실질 경제성장률에 대한 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 재정지출의 시점 간 재원배분 조정의 경기조절효과는 정책효과의 시차가 있기는 하지만 대체로 유의하게 나타났다. 한편, 거시모형을 이용한 시뮬레이션 결과, 특정 시점의 재원배분 변동은 동일 회계연도의 인접 시점에 반대 방향으로의 재원배분 조정이 있을 것임을 의미하는바, 전체적인 경기조절효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 다만, 시점 간 재원배분 조정은 주요 거시경제변수의 변동성을 하락시켜 거시경제 안정화에 일부 기여하는 것으로 나타났다. 특히 이러한 안정화 효과는 금융위기 기간에는 명확하게 나타난 반면, 통상적인 경기변동 기간에는 그리 크지 않은 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.