유비쿼터스 시대가 도래하고 있는 요즘 디지털 컨버전스의 한 형태인 모바일 뱅킹이 확산되고 있다. 본 연구는 최근, 금융기관의 전략적 경쟁도구로서 자리 잡고 있는 모바일뱅킹의 확산을 지원하기 위하여, 모바일 뱅킹의 수용에 영향을 주는 요인을 찾아보고자 하였다. 이를 위해 문헌고찰과 실증분석을 병행하여 모바일뱅킹 서비스의 특징 및 현황을 파악하고 모바일뱅킹의 사용에 영향을 미치는 요인들을 도출하여 분석하였다. 그 결과 지각된 유용성, 서비스 품질 그리고 즉시 접속성이 모바일뱅킹 사용에 영향을 미치는 요인으로 나타났고, 지각된 이용 편이성과 사회적 영향 요인은 그다지 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통신업체와 금융업체, 그리고 모바일 기술업체 등의 모바일 뱅킹 마케팅/기술 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 앞으로 좀 더 심도 깊은 추가적 연구와 토의가 이루어져야 할 것이다.
이 연구는 최근 우리나라에 도입되고 있는 새로운 금융서비스인 핀테크의 확산을 설명하고 예측하기 위한 연구모형을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 인간행동과 새로운 기술수용을 설명하는데 각각 자주 인용되고 있는 이론인 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 검토하여 이를 융합한 분해계획행동이론(DTPB, Decomposed theory of planned behavior)을 연구모형으로 제안하고 PLS 경로모형분석을 통해 검정하였다. 연구결과, TAM 경로 중 하나인 인지한 용이성-태도(PEOU-ATT) 경로를 제외한 모든 경로가 유의하였고, 모형의 설명력은 57.3%로 유의하게 나타났다. 따라서 우리나라의 핀테크 확산을 설명하는데 본 연구가 제안한 DTPB가 적절한 것으로 입증되었다. 마지막으로 후속 연구를 위한 제안을 제시하였다.
인터넷의 확산과 함께 금융 산업에서 인터넷뱅킹의 등장은 은행 산업 전반에 많은 변화를 가져오고 있다. 인터넷뱅킹은 더 이상 단순한 정보시스템이 아닌 은행의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소로 부각되고 있다. 또한 국내 인터넷뱅킹 사용자의 증가로 인해 은행에서는 기존 인터넷뱅킹 사용자가 지속적으로 인터넷뱅킹을 이용할 수 있도록 여러 가지 전략을 개발하여야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 정보시스템 연구 분야에서 기술 수용에 대한 많은 연구들의 이론적 기반이 되었던 계획적 행동 이론(TPB)과 기술 수용 모델(TAM)을 인터넷뱅킹 이용의도 분석에 적용시켜 인터넷뱅킹 이용 행위를 실증 분석함으로써 지속적인 인터넷뱅킹 이용 의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하고자 하였다. 더 나아가 TPB 모형과 TAM 모형을 체계적으로 비교분석하여 인터넷뱅킹 이용의도에 관한 이론적 기초를 제시하고, 인터넷 환경에서 은행의 적극적인 인터넷뱅킹 활용에 도움이 될 수 있는 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
본 연구에서는 궁극적으로 코리아 디스카운트 현상을 계량적으로 밝혀낼 수 있는 방법론 제시의 일환으로 금융시계열, 특히 주식수익률의 위험프리미엄을 적절하게 추정해내고 주가변동성을 정교하게 측정할 수 있는 확률모형을 제시하고자 하였다. 먼저 첫 번째로 주가변동성의 구조변동을 확률적으로 추정할 수 있는 Markov-Switching ARCH 모형을 도입하여 한국 주식시장의 변동성 구조변동을 확률적으로 정교하게 파악하여 각 변동성 국면별로 한국 주식시장의 변동성을 생성하는 분포가 근본적으로 어떠한 것인지를 정확하게 분석하였다. 둘째로, 한국 주식수익률처럼 이분성이나, 시장 급등락 현상으로 인한 점프리스크롤 동시에 갖는 경우 금융시계열의 정확한 위험프리미엄의 측정을 위해서 모형에 이분산성과 점프위험항등을 어떻게 적절하게 고려하는 것이 필요한 지를 분석하고 특히 각 변동성 국면별로 시간가변적인 위험프리미엄을 각각 추정하고 이를 비교분석하였다. 셋째로, 정교한 확률모형으로부터 도출된 한국주식시장의 각 변동성 국면별로 시간가변적 위험프리미엄이 어떻게 다른지를 비교 분석하여 과도한 주가변동성과 과도한 시간가변적 위험프리미엄 및 코리아디스카운트와의 관계를 설명하고 또한 코리아 디스카운트의 정확한 파악 및 평가를 위하여 분석대상 자료를 미국 등의 선진 자본시장으로 확장하였다. 본 연구의 분석기간은 한국주식시장에서 주식거래가 이루어져 주가지수가 100으로 출발하는 1980년 1월 4일부터 가장 최근 자료인 2005년 8월 31일까지로 하였다. 본 연구의 결과 우리나라의 주식시장에서 고분산국면 기간 동안에 주식에 투자하는 투자자는 저분산국면 동안 투자하는 투자자에 비하여 약 13배나 높은 시간가변적 위험프리미엄을 지불해야하는 것으로 나타났다. 과도한 변동성에서 큰 위험프리미엄이라는 연결고리를 거쳐 코리아 디스카운트라는 현상으로 귀착되는 현상에 주목하고 있는 본 연구의 결과가 실무에서 유용하게 사용됨은 물론이요 또한 본 연구의 방법론 자체가 매우 정교하고 포괄적이어서 금융시계열을 포함한 다른 여러 분야에 크게 응용될 수 있는 외부효과도 기대된다.
본 연구는 정태적 계산가능일반균형 모형을 사용하여 전기 및 수소차 도입이 국내총생산과 이산화탄소 배출 등에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 전기 및 수소차 확산이 경제에 미치는 영향에 대한 기존의 견해는 투입구조가 투입절약적으로 변화하기 때문에 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 견해와 전기 및 수소차의 투입절약적 기술진보가 경제에 긍정적인 영향을 준다는 견해가 병존하고 있다. 또한 전기 및 수소차 도입이 가져올 이산화탄소 배출에 관하여서도 분명한 결론은 부재하다. 본 연구는 이러한 전기차 수소차의 환경적 경제적 영향에 대한 견해의 불일치에 대한 하나의 답을 모색하기 위한 시도이다. 본 연구는 전기차 및 수소차가 자동차산업 내에서의 확산에 대한 Bass 모형의 결과를 계산가능일반균형모형(CGE)에 충격으로 통합시키는 방식의 접근을 취하였다. 자동차산업과 자동차 사용 산업의 투입계수와 에너지 최종수요의 변화를 충격으로 주는 계산가능일반균형모형 분석을 통하여 경제 환경적 영향을 추정한 결과 전기차는 이산화탄소 배출 면에서 부정적인 영향을 주고 반면에 수소차는 이산화탄소 배출을 감소시키며, 국내총생산 면에서는 전기차와 수소차 공히 긍정적인 영향을 가져오는 것으로 나타났다. 수소차는 전기차보다 이산화탄소와 국내총생산 면에서 우위를 가지고 있는 것으로 나타났다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출량 변화패턴은 다음과 같이 설명된다. 자동차 사용부문 이산화탄소 배출 측면에서 전기차는 배출량 소폭 증대, 수소차는 소폭감소라는 상반된 결과를 보인다. 그러나 전기차 수소차 공히 자동차 제조 관련 부문에서의 이산화탄소 배출이 증대하는 것으로 나타나고 있으나 이 증가 폭이 자동차 사용부문에서의 변화의 크기보다 상당히 작다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출 패턴은 이 두 가지 효과가 결합하여 나타난 것으로 해석된다.
클라우드 서비스 및 운영 방식이 다양해지면서 선택할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 종류가 많아지고 있는 만큼 금융회사에는 각 전산시스템에 적합한 클라우드를 선택할 수 있는 의사결정 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기업의 비전 및 전략 수립을 위해 사용되는 BSC(Balanced Scorecard, 균형성과 관리) 프레임워크를 활용하여 금융회사에서 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요인들을 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장)에 따라 분류하고 최종 12개의 고려 요인을 선정하였으며, 다기준 의사결정 방법 중의 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process, 분석적 계층 프로세스) 기법에 따라 평가 항목들을 성과 평가 관점과 클라우드 고려 요인으로 계층화하여 최종 의사결정모형을 제안하였다. 나아가 금융회사의 시스템을 계정계, 정보계, 채널계 시스템으로 구분하고 금융회사 두 곳의 금융 전문가와 정보 기술 전문가의 의사 결정 결과를 취합하여 각 시스템 별 클라우드 도입 시 고려 요인에 대한 중요도 및 클라우드 운영 모델의 적합도에 대한 비교 분석을 수행하였다. 분석결과 모든 시스템에서 공통적으로 중요하게 평가된 일부 고려 요인도 있었지만 대부분의 고려 요인은 시스템 별 중요도가 매우 다르게 평가되었으며, 실제 시스템 별 적합한 클라우드 운영 모델은 서로 상이하였다. 이를 통해, 각 금융회사에서는 클라우드 컴퓨팅 도입 시 각 시스템 별 클라우드 고려요인을 평가하여 운영 모델을 선정해야 한다는 시사점을 주었으며, 더불어 본 연구에서 제시하는 일련의 절차와 방법론을 통하여 금융회사의 클라우드 컴퓨팅 도입에 대한 인식을 제고하고 클라우드 컴퓨팅 도입 확산에 기여할 것으로 기대한다.
서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.
데이터가 새로운 핵심자원으로 주목받으면서 마이데이터가 금융, 의료, 공공 등 다양한 분야로 확산되고 있지만 마이데이터 사용자의 행동연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 마이데이터가 가장 활발히 이루어지고 있는 금융 분야를 대상으로 마이데이터 특성이 가치 인식에 미치는 영향과 수용행동에 미치는 영향에 대해 실증적으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 근거로 연구모형을 제안하였으며, 가설검증을 위해 개인을 대상으로 295부의 설문 자료를 수집하여 AMOS 26.0을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 금융 마이데이터 특성으로 제안한 자기정보결정권, 금융 편의성, 개인화서비스는 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 지각된 가치는 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 더 나아가 본 연구는 개인혁신성과 기술적 보안성을 조절변수로 제안하여 변수 간의 관계에 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 그 결과, 개인혁신성은 자기정보결정권, 개인화서비스와 지각된 가치 간의 관계를 강화시켜주는 것으로 나타났으며, 기술적 보안성은 지각된 가치와 금융 마이데이터 수용의도 간의 관계를 강화시켜 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 금융 마이데이터 사용자의 수용에 영향을 미치는 요인을 이해하고 개인의 혁신성 수준과 기술적 보안성의 중요성에 대해 이해하는데 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 최근 북한경제가 국제사회의 제재로 인해 보유외화가 감소하고 있음에도 불구하고 물가와 환율이 어떻게 안정된 모습을 유지하고 있는지 화폐수량설의 관점에서 분석하였다. 모형을 설정하기에 앞서 2009년 화폐개혁 이후 북한 내 달러라이제이션 확산 현상과 원화·외화의 관리 및 유통 체계 등 주요 금융경제 현황을 살펴보았다. 다음으로 북한의 달러라이제이션이 확산된 북한경제의 특성을 반영하기 위해 보유외화를 가치저장용과 거래용으로 구분하고, 거래용 외화만이 통화량에 포함되는 화폐수량설에 기반한 모형을 상정하였다. 북한의 원화와 외화관리 및 유통 실태에 근거한 가정도 몇 가지 추가하였다. 분석결과, 보유외화가 축소되기 시작하는 '초기단계'에서는 주로 가치저장용 외화가 줄어들기 때문에 물가와 환율이 안정세를 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 보유외화 감소가 지속되면서 가치저장용 외화가 소진되고 거래용 외화가 줄어들기 시작하는 '중간단계'에서는 소폭이기는 하지만 환율이 상승하고 물가는 하락하는 상황이 나타난다. 거래용 외화가 더 많이 줄어드는 '최종단계'에서는 물가와 환율이 함께 상승하기 시작하고 상황에 따라서는 물가 및 환율이 급등하게 될 수 있다. 이러한 분석결과에 비추어보면, 향후 대북제재가 지속되면서 거래용 외화량이 줄어들기 시작하면 북한의 환율과 물가가 안정세를 유지하기 어려워질 것으로 예상된다.
2020년 코로나19 발발 이후 한국 경제를 포함한 국제 시장 환경은 급속하게 변하고 있고 한국 금융시장의 중요 경제 지표인 원/달러 환율도 요동치고 있다. 대외 의존도가 높은 한국 경제에서 환율에 대한 이해는 항상 중요한 연구 과제였고, 특히 코로나 확산이 환율에 미치는 연구는 시기적으로 많은 경제 학자들의 관심사이기도 하다. 따라서 본 연구는 코로나19 발발 이후 환율과 경제 지표의 관계를 분석하고 환율 예측을 위한 단변량 다변량 예측 모형을 구축하여 모형의 예측 성능을 비교 검증을 하였다. 코로나 전후 기간을 세 기간으로 나눠서 기간 1은 코로나 발발전과 초기, 기간 2는 코로나 대확산, 기간 3을 코로나 안정기로 나누고 기간 1의 환율 데이터를 학습한 SARIMA 모형과 같은 기간의 경제 변수와 환율 데이터를 학습한 ARDL 모형의 예측 성능을 비교하였다. 기간별 RMSE기준으로 SARIMA 모형은 기간 2에서 예측 성능이 뛰어나고 ARDL 모형은 기간 3에서 예측 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 연구 결론은 환율과 경제 변수의 통상적인 관계가 나타나는 기간 3에서는 변수 관계를 반영하는 ARDL 모형이 좀 더 예측 성능이 좋은 모델이고 기존의 전형적인 환율과 경제 변수의 패턴에서 벗어난 과도기 시기인 기간 2에는 과거 환율 추이만 반영하는 SARIMA 모형이 좀 더 우수한 예측 성능을 보여주는 모델로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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