DOI QR코드

DOI QR Code

Analysis of effect of global uncertainty on domestic uncertainty using connectedness index

연계성 지수를 이용한 대외 경제 불확실성이 국내 경제 불확실성에 미치는 영향 분석

  • Sanguk Kwon (School of Economics and Trade, Kyungpook National University) ;
  • Sun Ho Hwang (Actuarial/Financial Projection Division, National Pension Research Institute)
  • 권상욱 (경북대학교 경제통상학부) ;
  • 황선호 (국민연금연구원 재정추계분석실)
  • Received : 2024.03.26
  • Accepted : 2024.04.30
  • Published : 2024.08.31

Abstract

This study estimates connectedness index among the US, China, Europe, Japan, and South Korea using monthly economic policy uncertainty (EPU) data from January 2000 to December 2023. The connectedness index allows us to analyze the effect of global economic uncertainty on domestic economic uncertainty. The EPU is used as a proxy for economic uncertainty. Inter-country connectedness index is computed from variance decomposition. The findings from forecast error variance decomposition show that three-fourths of total uncertainty comes from economic uncertainty in the own country and one-fourth of total uncertainty comes from economic uncertainty in the others. The analysis on net pairwise connectedness reveals that, even though the extent of the effect of economic uncertainty in one country from economic uncertainty in another country varies over time, economic uncertainty in South Korea, a small-open economy, is mainly affected by economic uncertainty in the others. The reverse situation rarely happens except in the specific occurrence such as the collapse of the credit bubble in 2003 and the subsequent years, the inter-Korean summit and North Korea-the US summit in 2018, and the period from the first outbreak of COVID-19 on the implementation of the government's severe regulation against COVID-19.

본 연구는 2000년 1월부터 2023년 12월까지의 대내외 경제 정책 불확실성(EPU) 자료를 이용하여 미국, 중국, 유럽, 일본과 대한민국 간의 불확실성 연계성 지수를 추정하였다. 이를 통해 대외 경제 불확실성이 우리나라 경제 불확실성에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 경제정책 불확실성 지수를 경제 불확실성의 대리변수로 사용하였으며, 예측오차 분산분해로부터 연계성 지수를 계산하였다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 3/4는 우리나라 내 경제 불확실성에서 비롯되고 나머지 1/4는 대외 경제 불확실성에서 비롯된다는 것을 알 수 있었다. 순쌍별 연계성 지수에 대한 분석 결과, 경제 불확실성이 다른 국가의 경제 불확실성에 미치는 영향의 정도는 시간에 따라 변화하지만, 소규모 개방경제인 우리나라는 주로 다른 나라로부터 경제 불확실성의 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 실증분석 결과, 불확실성의 예측오차 분산에서 여타 변수의 충격에 의해 설명되는 비중, 즉 총 연계성은 1/4 가량으로 추정되었다. 또한, 우리나라의 경제 불확실성은 대외 경제 불확실성으로부터 크게 영향을 받지만, 우리나라가 다른 국가의 불확실성에는 큰 영향을 주지 못한다는 것을 알 수 있었다. 그러나 시간에 따라 불확실성을 주고 받는 관계가 변화하는 것으로 분석되었다. 우리나라는 주로 다른 국가로부터 불확실성을 받는 관계이지만, 2003년 카드대란, 2018년 남북정상회담 개최, COVID-19에 대한 엄격한 규제 등에 의해 불확실성이 크게 확대되었을 때에는 다른 국가에게 불확실성을 주는 관계가 될 수도 있다는 것을 알 수 있었다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023학년도 경북대학교 신임교원 정착연구비에 의하여 연구되었음.

References

  1. Arbatli Saxegaard ECA, Davis SJ, Ito A, and Miake N (2022). Policy uncertainty in Japan, Journal of the Japanese and International Economies, 64, 101192.
  2. Baker SR, Bloom N, Davis SJ, and Wang X (2013). A measure of economic policy uncertainty for China, University of Chicago Working Paper, Available from: https://www.policyuncertainty.com/scmp_monthly.html
  3. Baker SR, Bloom N, and Davis SJ (2016). Measuring economic policy uncertainty, Quarterly Journal of Economics, 131, 1593-1636.
  4. Bloom N (2014). Fluctuations in uncertainty, Journal of Economic Perspectives, 28, 153-176.
  5. Caggiano G, Castelnuovo E, and Groshenny N (2014). Uncertainty shocks and unemployment dynamics in US recessions, Journal of Monetary Economics, 67, 78-92.
  6. Colombo V (2013). Economic policy uncertainty in the US: Does it matter for the Euro area?, Economics Letters, 121, 39-42.
  7. Davis SJ (2016). An index of global economic policy uncertainty, National Bureau of Economic Research, Working Paper 22740, Available from: http://www.nber.org/papers/w22740
  8. Diebold FX and Yilmaz K (2009). Measuring financial asset return and volatility spillovers, with application to global equity markets, Economic Journal, 119, 158-171.
  9. Diebold FX and Yilmaz K (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers, International Journal of Forecasting, 28, 57-66.
  10. Jurado K, Ludvigson SC, and Ng S (2015). Measuring uncertainty, American Economic Review, 105, 1177-1216.
  11. Kim JY, Lee HS, and Hwang SH (2020). Connectedness between EPU index and Korean housing market returns, Journal of the Korea Real Estate Analysts Association, 26, 7-24.
  12. Kim NH (2018). The impact of U.S. economy policy uncertainty on Korean economic variables, Korean Journal of Economic Studies, 66, 93-132.
  13. Kim NH and Lee KY (2018). The impact of domestic economic policy uncertainty on Macro and financial variables, Journal of Korean Economics Studies, 36, 77-112.
  14. Kim W and Kim H (2012). The impact of uncertainty on economic growth, Kukje Kyungje Yongu, 18, 129-151.
  15. Klossner S and Sekkel R (2014). International spillovers of policy uncertainty, Economics Letters, 124, 508-512.
  16. Ludvigson SC, Ma S, and Ng S (2021). Uncertainty and business cycles: Exogenous impulse or endogenous response?, American Economic Journal: Macroeconomics, 13, 369-410.
  17. Mumtaz H and Theodoridis K (2015). The international transmission of volatility shocks: An empirical analysis, Journal of the European Economic Association, 13, 512-533.
  18. Noh SH and Kim NH (2019). The effects of oil price uncertainty on Korean economic variables, Kukje Kyungje Yongu, 25, 1-38.
  19. Novy D and Taylor AM (2020). Trade and uncertaint, Review of Economics and Statistics, 102, 749-765.
  20. Pesaran HH and Shin Y (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models, Economics Letters, 58, 17-29.
  21. Sims CA (1980). Macroeconomics and reality, Econometrica, 48, 1-48.
  22. Yin L and Han L (2014). Spillovers of macroeconomic uncertainty among major economies, Applied Economics Letters, 21, 938-944.