본고(本稿)에서는 실질(實質)GNP, 총통화(總通貨), GNP디플레이터, 전산업명목임금(全産業名目賃金)으로 구성된 체계에서의 구조적(構造的) 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)을 추정하였다. 구조적(構造的) 요인(要因)으로는 총수요(總需要)(DEMAND), 총통화(總通貨)(SUPPLY), 안정화정책(安定化政策)(STBLZTN), 그리고 임금충격(賃金衝擊)(WAGE)을 추정, 복원하였다. 모형내(模型內)의 모든 변수(變數)는 단위근(單位根)을 하나씩 보유하고 있고, 4변수간에 공적분(共積分)이 존재함도 확인되었다. 구조요인(構造要因)을 복원한 뒤에는 이를 이용하여 충격반응분석(衝擊反應分析)을 행해 각 요인의 동태적인 효과를 살펴보았다. 추정결과는 대체적으로 표준적인 케인즈모형(模型)과 부합하였으나 때때로 한국경제(韓國經濟)에만 독특한 현상도 발견되었다.
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.
본 연구에서는 금융위기 이후 투기적 성향의 거래가 원자재 가격 상승의 주요 요인으로 작용했음을 구조적 벡터자기회귀(SVAR: Structural Vector Auto Regressive) 모형을 이용해 정량적으로 증명했다. SVAR 모형을 추정 후 충격반응 분석과 분산분해 결과에서 금융위기 이후 투기 거래가 원자재 가격에 미친 영향력이 금융위기 전 보다 3~6배 커진 것으로 분석되었다. 또한 금융위기 이후 급증한 글로벌 유동성도 원자재 가격에 영향을 준 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 산업생산 등 수요와 경기 요인이 원자재 가격에 크게 영향을 주었으나 금융위기 이후에는 그 영향력이 감소했다. 따라서 금융위기 이후 원자재 가격 반등은 유동성 확대에 따른 투기 거래 증가에 영향을 받은 것으로 판단할 수 있다. 미국은 2015년 12월 금리 인상을 시작했고 향후 금융 긴축 기조를 지속할 것으로 전망되어 글로벌 유동성이 감소할 가능성이 커지고 있다. 금융위기 이후 원자재 가격이 금융 변수의 영향을 크게 받았기 때문에 향후 유동성이 감소한다면 투기 거래가 위축되고 원자재 가격의 하락 요인으로 작용할 것으로 예상된다.
한-GCC FTA 체결은 안정적인 에너지 자원의 확보에서 뿐만 아니라 향후 대규모 소비시장으로서 GCC의 성장 잠재성과 한국과의 보완적인 산업 구조를 고려해 볼 때 그 중요성이 크다. 최근 한-GCC FTA의 필요성이 제기되고 있는 시점에서 한-GCC FTA의 경제적 기대 효과에 대하여 분석하고 FTA의 조속한 체결의 필요성을 제시하고자 하였다. 한-GCC FTA의 경제적 효과를 알아보기 위하여, 본 연구에서는 원유관세 인하를 통한 경제적 효과를 분석하기 위하여 벡터자기회귀모형(VAR: Vector Autoregression Model)을 이용하였다. 추정 결과, GDP는 총 0.212%, GNI는 0.389%, 소비는 0.238% 증가한다. 반면 투자, 수출, 수입은 각각 0.462%, 0.413%, 0.342% 감소하는 것으로 나타났다. 물가수준의 경우 생산자물가상승률은 6.356%p, 소비자물가상승률은 2.996%p 감소하는 것으로 나타났다. 즉, GCC와의 FTA를 통한 원유수입관세의 철폐 및 이로 인한 원유수입가격의 하락은 물가의 하락을 가져오는 동시에 GDP, GNI, 소비 등의 거시경제지표의 증가를 통해 우리나라 경제성장에 긍정적인 영향을 미침을 알 수 있다.
Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1387-1395
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2015
2008년 글로벌 금융위기 이후 중국 위안화의 점진적인 국제화로 역내와 역외시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화가 형성되었다. 본 연구는 위안화 국제화와 중국 외환시장 규제 완화에 따라 변화하는 중국 역내 외 위안화 환율시장사이의 상호 연계성에 대해 실증적으로 분석하였다. 벡터자기회귀모형에 기초를 둔 그랜저인과관계분석과 충격반응함수분석을 실시하였으며 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 중국 역내 위안화 현물환율시장과 역외 위안화 현물시장은 상호 연동되어 같은 방향으로 움직이고 두 환율사이에는 피드백적인 영향력이 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중국 역외 위안화 시장은 자본 유출입에 따른 리스크는 통제하면서 자본계정 자유화의 효과를 가질 수 있기 때문에 중국 역외 위안화 시장의 안정된 수급으로 인해 역내 외 환율간의 차이가 줄어들고 있다. 이는 중국 역외 위안화의 자유화 확대로 인한 역외 위안화 예금 및 결제 증가, 자유변동환율제도 그리고 역외 위안화 파생상품시장의 거래량 및 유동성 증가 등의 요인 때문으로 여겨진다. 셋째, 중국 역외 위완화변화율은 역내 위안화 변화율에 강한 인과적인 영향을 미치는 반면 역내 시장의 변화율은 역외 변화율에 상대적으로 약한 인과적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면 중국 역외 위안화 시장은 역내 위안화 시장에 비해 규모도 상대적으로 작고 발전기간도 5년으로 짧지만, 해외경제 금융동향과 위안화시장의 공급과 수요를 정확히 반영한다는 점에서 중국중앙은행의 정책 영향을 많이 받는 역내 위안화 시장을 이끄는 모습을 보였다.
소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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.
최근 전세가격 상승과 저금리 저성장 시대에도 불구하고 금융 및 보험업의 산업 생산지수는 전 산업생산지수 대비 지속적으로 상승폭을 유지하면서 일반적인 상식에 반하는 현상이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 금융업 산업생산지수와 전세가격 상승의 동태적 상관관계를 분석함으로써 전세가격 상승이 금융업 산업생산지수에 미치는 영향에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 전세가격지수와 거시경제 변수인 전 산업생산지수, 금융 및 보험업 생산지수의 변수를 정의하고, 공적분 관계가 없는 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 연구를 진행하였다. 2000년 1월부터 2015년 5월말까지 총 183개월의 시계열 데이터 분석결과 전세가격상승이 직접적으로 금융업 생산지수에 인과 관계를 나타내지는 않았으나 금융업 산업생산지수의 상승이 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 곧 전세가격의 구조적 변화와 주택금융의 관계 분석을 통해 실질적인 주택 관련 정책이 금융산업에 직접적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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