• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.89-99
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• 2012

본 연구는 한국의 경제성장과 전력수요 사이의 Granger-인과성을 조사한 것이다. 실증분석을 위해 1970년 1분기부터 2009년 4분기까지의 분기별 실질 GDP와 전력소비 시계열 자료를 활용하였다. 두 시계열에 단위근이 존재하고 공적분 관계가 있음을 확인한 후 오차수정모형을 구성하였으며, Hsiao (1979)의 순차적 모형식별 과정을 적용해서 자기회귀항의 최적시차를 결정하여 모형을 추정하였다. Hsiao 방식의 Granger-인과성 분석결과, 한국의 경제성장과 전력수요는 양방향의 인과관계를 보였다. 추정된 개별 오차수정모형을 기반으로 Engle-Granger 방식의 추가적인 인과성 분석 결과로부터는 (1) 경제성장과 전력수요 사이의 단기적인 양방향성 인과관계, (2) 양방향성 강 인과관계, 그리고 (3) 장기적으로는 전력수요로부터 경제성장으로의 단방향성 인과관계를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 선행연구의 결과와는 상반되는 것이나, 지속적인 경제성장을 추구하는 한국의 상황에서 더 의미 있는 정책적 시사점을 줄 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.217-226
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• 2001

이 연구는 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 마치는 영향을 우리나라 시장을 대상으로 분석하였다. 첫번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량 변화의 원인이 되는지, 즉 인과관계를 파악하는 것이고, 두번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 얼마만큼 얼마동안 영향을 미치는지, 즉 동태적 영향을 추정하는 것이다. 건축허가면적과 임산물수입량의 관계는 자기회귀모형이나 오차수정모형에 의해 만들어졌다. 인과관계 파악은 Granger가 고안한 인과성검정을 이용하였고, 동태분석은 분산분해분석과 충격반응분석을 이용하였다. 결과에 의하면 건축허가면적의 변화는 임산물 중에서 고밀도섬유판수입량 변화의 원인이 되었다. 고밀도섬유판의 경우에 어느 시기의 수입량은 그 시기 이전의 건축허가면적에 의해 10%, 그 시기 이전의 수입량에 의해 90% 가량 설명되었다. 또한 건축허가면적의 변화는 고밀도섬유판수입량에 6개월까지 영향을 미쳤다. 즉 건축허가면적의 변화가 고밀도섬유판수입량에 영향을 미쳤더라도 단기간에 불과했다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.25-39
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• 2023

사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권3호
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• pp.503-533
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• 2021

본 연구는 2010~18년 동안의 우리나라 16개 광역시·도(세종시 제외)별 자료와 패널 벡터자기회귀(Panel VAR) 모형을 이용하여 에너지 소비량, 신재생에너지 생산량, 실질 지역 내 총생산, 온실가스 배출량 간의 관계를 실증분석하였다. 분석 결과, 에너지 소비 증가가 신재생에너지 생산 및 지역 내 총생산을 증가시키는 효과는 제한적인 가운데 온실가스 배출을 증가시키는 것으로 나타났다. 신재생에너지 생산 증가는 지역 내 총생산을 증가시킬 수 있는 반면 에너지 소비 및 온실가스 배출량 저감에는 대체로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 이러한 분석 결과는 국가 온실가스 저감과 지역 경제성장 목표 달성을 위해서는 에너지 소비 감소와 함께 신재생에너지 보급 확대가 중요함을 보여준다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.189-212
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• 2005

본 연구는 새로운 정보에 대하여 국채선도금리시장(forward market)과 국채 현물시장(spot market) 중 어느 시장이 더 효율적으로 반응하는지에 관한 분석을 실시하였다. 2002년 3월부터 2005년 1월말까지 3개월, 6개월, 9개월 및 1년물 국채선도금리(forward rate)와 각 시계열들의 현물 금리의 수익률 및 변동성자료를 사용하여 그랜져인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 먼저 수익률 및 변동성을 이용한 그랜져인과관계분석(Granger causality test)결과에 의하면 국채 선도금리시장이 국채현물시장보다 새로운 정보에 대하여 더 효율적으로 반응하는 것으로 나타났다. 충격 반응함수(impulse response analysis)에서도 국채선도금리시장의 국채현물시장에 대한 영향력이 국채현물시장의 국채선도금리시장에 대한 영향력보다 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 분산분해분석(variance decomposition analysis)에서는 전체적으로 3개월 및 6개월 등기간이 짧은 국채선도금리 수익률 및 변동성이 기간이 긴 국채선도금리보다 국채현물시장에 대한 영향력이 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 분석결과로부터 새로운 정보에 대하여 국채현물시장보다는 국채선도금리시장이 더 효율적으로 반응하고 있음을 추론해 볼 수 있으며 이는 기존 국내외 주식현물시장과 선물시장들 간의 영향력을 분석한 결과 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 더 강한다는 결과들과 일맥상통하는 것으로 나타났다.

• 유통과학연구
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• 제11권10호
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• pp.73-79
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• 2013

Purpose - This study examines the impact of oil price volatility on economic activities in Korea. The new millennium has seen a deregulation in the crude oil market, which invited immense capital inflow into Korea. It has also raised oil price levels and volatility. Drawing on the recent theoretical literature that emphasizes the role of volatility, this paper attends to the asymmetric changes in economic growth in response to the oil price movement. This study further examines several key macroeconomic variables, such as interest rate, production, and inflation. We come to the conclusion that oil price volatility can, in some part, explain the structural changes. Research design, data, and methodology - We use two methodological frameworks in this study. First, in regards to the oil price uncertainty, we use an Exponential-GARCH (Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity: EGARCH) model estimate to elucidate the asymmetric effect of oil price shock on the conditional oil price volatility. Second, along with the estimation of the conditional volatility by the EGARCH model, we use the estimates in a VECM (Vector Error Correction Model). The study thus examines the dynamic impacts of oil price volatility on industrial production, price levels, and monetary policy responses. We also approximate the monetary policy function by the yield of monetary stabilization bond. The data collected for the study ranges from 1990: M1 to 2013: M7. In the VECM analysis section, the time span is split into two sub-periods; one from 1990 to 1999, and another from 2000 to 2013, due to the U.S. CFTC (Commodity Futures Trading Commission) deregulation on the crude oil futures that became effective in 2000. This paper intends to probe the relationship between oil price uncertainty and macroeconomic variables since the structural change in the oil market became effective. Results and Conclusions - The dynamic impulse response functions obtained from the VECM show a prolonged dampening effect of oil price volatility shock on the industrial production across all sub-periods. We also find that inflation measured by CPI rises by one standard deviation shock in response to oil price uncertainty, and lasts for the ensuing period. In addition, the impulse response functions allude that South Korea practices an expansionary monetary policy in response to oil price shocks, which stems from oil price uncertainty. Moreover, a comparison of the results of the dynamic impulse response functions from the two sub-periods suggests that the dynamic relationships have strengthened since 2000. Specifically, the results are most drastic in terms of industrial production; the impact of oil price volatility shocks has more than doubled from the year 2000 onwards. These results again indicate that the relationships between crude oil price uncertainty and Korean macroeconomic activities have been strengthened since the year2000, which resulted in a structural change in the crude oil market due to the deregulation of the crude oil futures.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.17-37
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• 2020

본 연구의 목적은 2007년~2010년 유로 도입 이후 금융위기 및 그에 따른 EU 부채위기까지의 기간 내에 미국, 유럽 및 BRIC 금융시장 간의 선형과 비선형 인과관계의 존재를 통해 글로벌 전이효과를 조사하는데 있다. 금융위기로 인한 글로벌 전이효과가 잘 설명되어 있지만, 미국, 유럽 및 BRIC 주식시장 간의 변동성 전이효과의 특성 뿐만 아니라 전달 메커니즘은 체계적으로 조사되지 않았다. 동적 선형 및 비선형 인과관계를 조사하기 위해 단계적인 필터링 방법론이 도입되었는데, 이는 벡터자기회귀모형과 다변량 GARCH 모형을 포함한다. 본 논문의 표본은 유로 이후 기간을 포함하고 또한 2007년 금융위기, 2008년 글로벌 금융위기, 2010년 유로존 부채위기도 포함한다. 본 연구의 실증결과는 BRIC 주식시장의 효율성에 많은 함의를 가질 수 있는데 시장의 예측가능성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시장의 금융통합의 과정을 수량화하기 위해서 미래의 연구에 유용할 수 있다. 미국, 유럽 및 BRIC 간의 상호 의존성이 감지되면 금융시장 규제, 헤징 및 거래 전략에 대한 중요한 함의를 나타낼 수 있다. 또한 결과는 BRIC이 미국발 서브프라임 금융위기 이후 국제적으로 통합되고 있고 전이효과가 더욱 구체화 되어 현저하게 나타나고 있다는 것을 보여준다. 더욱이, 탈동조화 견해를 지지하는 일관된 증거가 전혀 없다. 일부 비선형 인과관계는 조사기간 동안 필터링 후에도 지속된다. 비록 꼬리분포 의존성과 고적률이 나머지 상호 의존성의 유의한 요소일 수 있을지라도, 이것은 비선형 인과관계가 단순한 변동성 효과에 의해 대체로 설명될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.1-22
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• 2016

본 연구는 MS-VAR 모형을 이용하여 1971년 1분기부터 2016년 1분기까지 분기별 실질 GDP의 국제적 동조화 및 구조적 변화를 조사하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 실질 GDP에서 모형 또는 개별 시계열에서 발생되는 경기변동현상은 마코프 국면전환 분석으로 파악되었다. 또한 본 연구에서 국가별 실질 GDP를 이용한 MS-VAR 모형의 동조성과 비대칭성을 현저하게 보여 주었다. 둘째, 본 연구에서 부분적으로 차이가 있을지라도 MS-VAR 모형에서 글로벌 오일쇼크위기가 끝나는 1988년 2분기와 글로벌 금융위기가 시작된 2007년 3분기 등에서 경기수축국면(불경기)이 나타나는 구조적 변화가 현저하게 존재하였다. 1988년 2분기 전의 경우 독일과 일본의 상관관계가 가장 높았고 다음으로 미국과 일본, 미국과 독일, 한국과 미국 등의 순으로 높았으며, 이후에는 미국과 독일간의 상관관계가 가장 높았고 미국과 캐나다, 독일과 캐나다, 한국과 일본 등의 순으로 높았다. 셋째, 경기확장과 경기수축국면은 동시적으로 국가간에 대규모로 구조적 변화를 발생시켰다. 1973년과 1974년의 1차의 글로벌 오일쇼크 이후에 동시에 발생한 2차의 전세계 오일쇼크가 대규모의 국제적 실질 GDP의 동조화를 일으킨 주요 원인이었다. 또한 이용되는 G7 국가들이 1997년부터 1999년까지의 아시아의 외환위기 동안에 한국과 관련된 동조화가 미약하게 나타났을지라도 글로벌 금융위기기간인 2007년 말에는 한국과 G7 국가간에 현저한 동조화를 나타내었다. 넷째, 실질 GDP를 이용한 국면전환과 더불어 1973년 이후는 국가별로 발생하는 고유의 충격으로 인해 동시적 상관관계가 높게 나타나는 특징을 보여 주었다. 이러한 결론은 이용가능한 많은 이론적 및 실증적 증거와 일치하였으며, 과거 30년의 거시경제적 변동은 주로 전세계적인 충격에 의해 발생되었다는 것을 확인하였다. 글로벌 경기변동은 대규모의 비대칭적 충격이 일반적 변동으로 인하여 일시적으로 상쇄될 수 있다는 가능성을 배제하지 못할 지라도, 본 연구의 결과는 국가별 고유의 충격으로 인한 주요 국제적 동조화 및 구조적 변화를 보여 주었다.

• 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.