80년 이후 최근까지의 우리나라 통화정책과 관련하여 세 가지 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾고자 하는 것이 본 논문의 목적이다. 첫 번째 질문은, '중간표적으로 이용되어온 M2의 물가와 산출량에 대한 예측력은 어떻게 변하여왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 Granger인과성 검정과 VAR을 이용한 예측오차분산분해를 통하여 시간의 흐름과 함께 M2의 예측력이 약화되어왔음을 보일 것이다. 두 번째 질문은, '그렇다면 그 원인은 무엇인가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화수요함수의 장기적 안정성에 대한 공적분 검정을 통하여 90년까지의 표본에서 발견되던 안정성에 대한 증거가 96년까지의 표본에서의 사라짐을 보이고, 이같은 통화수요함수의 안정성 상실을 M2의 예측력 약화의 원인인 것으로 해석할 것이다. 본 논문의 마지막 질문은, 'M2타깃팅의 실제 운영이 인플레이션 및 성장률 안정과 일관되게 추진되어 왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화정책의 반응함수 추정을 통하여 80년 이후 우리나라의 통화정책이 기간에 따라 정책목표가 변화되어 왔음을 보일 것이다. 85년 이전에는 인플레이션의 안정이 추구되었으나 86년에서 92년까지의 기간에는 경기부양이 중점적으로 추구되었던 것으로 보이고, 최근에 이르러서는 인플레이션 안정과 성장률 안정이 비교적 균형되게 추구되고 있는 것으로 평가된다.
본 연구는 혼합주기모형을 해운경기 예측에 활용하기 위해 기존의 비선형 장기균형관계분석에서 통계적으로 유의한 요인들을 단기모형에 적용하였다. 가장 일반적인 단일변수(univariate) AR(1) 모형과 혼합주기모형으로부터 각각 표본외 예측을 실시하여 예측오차와 비교한 결과 혼합주기모형의 예측력이 AR(1) 모형보다 향상됨을 확인하였다. 이러한 실증분석은 새로운 고차원 혼합주기모형이 해운경기변동 예측에 유용한 모형임을 의미하며, 즉, 최근 다변수 시계열 자료가 주로 장기균형관계(long-run equilibrium)를 대상으로 하고 있는데, 고차주기와 같은 정보를 분석에 포함할 경우 단기 해운경기 분석모형의 예측력이 향상될 수 있음을 의미하는 분석결과이다.
본 연구는 Barth 외(2001)가 개발한 모형을 이용하여, 표본 내 예측과 표본 외 예측 상황에서의 발생액 및 발생액 구성요소들의 미래 현금흐름 예측력을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라의 유가증권 시장 과 코스닥 시장에 상장된 762개 기업의 1994년부터 2007년까지 14년간의 자료를 이용하여 발생액 및 발생액 구성요소의 미래현금 예측력을 검정하였다. 검정 결과 표본 내 예측력 검정에서는 Barth 외(2001)와 유사한 결과가 얻어졌다. 즉, 발생액을 여섯 가지의 구성요소로 추가로 분해한 모형의 표본 내 예측력이 비교 대상이 된 다른 세 가지 모형(회계이익 모형, 현금흐름 모형, 영업현금흐름 및 총발생액 모형)에 비해 우수하였으며, 여러 상황에서 무형자산 및 이연자산을 제외한 나머지 다섯 가지의 발생액 구성요소는 미래 현금흐름의 예측에 관하여 추가적인 정보 내용을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 표본 외 예측에서는 상반되는 결과가 얻어졌다. 표본 외 예측력이 가장 뛰어난 모형은 영업현금흐름만을 독립변수로 포함하는 모형이었으며, Barth 외(2001)의 발생액 분해모형은 비교 대상인 네 가지의 모형 중 예측력이 가장 낮았다. 산업별 및 연도별로 수행된 추가 분석에서도 전반적으로 결과의 강건성을 확인할 수 있었다. 따라서 발생액과 발생액 구성요소가 미래 현금흐름의 예측에 유용한 정보를 전달한다는 Barth 외(2001)의 주장은 표본 외 예측에서는 성립한다고 할 수 없다. 이러한 결과는 미국 자료를 이용한 Lev 외(2005)의 결과와 일치하며, 미국과 한국의 회계기준 제정기관의 입장과 상반된다.
한국과 일본은 가장 가까운 이웃 나라이면서 한국은 일본의 식민지를 거친 경험을 갖고 있는 논문에서는 Liu(2008)의 슬랙변수모형을 도입하여 이론적으로 설명하고 1994년 및 1995년의 국내 20개 항만의 3개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 양년도간에 모두 효율적인 항만으로 판명된 항만을 제외한 나머지 16개 항만들의 효율성 순위를 이용하여 월콕슨의 부호순위검정을 통해서 슬랙변수모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 동일한 방법으로 다년도(1995년-2003년)분석을 실시하여 항만효율성의 예측력은 어느 정도 되는지를 검정하였다. 다년도(1995-2003년)의 실증분석의 주요한 결과를 요약한다면 "가설검정의 모든 결과는 귀무가설을 기각할 수 없는 것"으로 나타났다. 즉, 예측자료와 실제자료의 차이가 있다고 할 수 없기 때문에, 예측자료가 실제자료를 반영하고 있는 것으로 나타났다. 특히 2000-2001년, 2003-2004년의 유의수준은 60%에 가까운 수준으로 나타나서 예측력이 있는 것으로 나타났으나 1995-1996년, 2002-2003년의 예측력은 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만들도 슬랙변수모형과 월콕슨부호순위검정방법을 이용하여 차년도의 효율성, 또는 경영성과를 예측하여 제시하는 것도 항만의 효율성을 높일 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있다는 점이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.131-140
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1994
Box-Jenkins 시계열 분석에서 모형검진을 위한 통계량으로 잔차의 자기상관함수를 이용한 Box와 Pierce(1970)의 포트맨토우 검정과 Ljung과 Box(1978)의 변형된 포트맨토우 검정을 Basawa(1987)가 제안한 예측오차를 이용한 모형 검진 방법과 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 연구를 수행하여 경험적 평균, 분산 및 유의 수준을 비교하여 과대적합의 방법을 이용하여 검정력을 비교하였다.
Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.
기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.
비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.
'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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