본 연구는 금융위기 이후 새로운 질서로 부상되고 있는 '뉴 노멀'시대하 거시적 관점에서 한국기업의 R&D투자가 한국의 무역에 미치는 영향을 장 단기적 측면에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 먼저 뉴노멀시대의 특징과 기업의 R&D투자현황을 분석한 다음, 기업의 R&D투자가 무역에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 시계열 자료인 무역량 변수들의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시하였다. 또한 R&D투자의 변동성이 무역량 변수들에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 백터오차수정 모형에 기초한 충격반응 및 분산분해를 실시하였다. 분석결과 수출, 수입, 수출/수입, R&D지출 모두 장기적으로 안정적인 공적분관계에 있는 것으로 나타났다. 인과관계 검정에서는 기업의 R&D 지출이 여타 변수에 대하여 단기와 장기 모두 일방적인 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석에서는 기업의 R&D지출의 충격에 대하여 무역량 모두 정(+)의 영향을 받으며 특히 수입보다는 수출부문에 더 큰 영향을 받으면서 장기간에 걸쳐 안정적인 추세로 수렴되었다. 예측오차의 분산분해의 결과는 기업의 R&D지출의 변동성이 무역량 변수들의 분산에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 환율의 컨테이너 물동량에 대한 영향의 비중을 고려하여 외환위기 이후 환율변동성이 커짐에 따라 컨테이너 물동량도 상당히 영향을 받은 것으로 예상되기 때문에 환율변동성의 컨테이너 물동량에 대한 장 단기적 영향을 체계적으로 분석하고 시사점을 도출하고자 한다. 환율변동성을 도출하기 위하여 GARCH 모형을 이용하여 우리나라의 환율 변동성 모형을 분석한다. 물론 구축된 모형을 분석하기 이전에 설정된 변수들과 모형의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한다. 또한 환율의 변동성이 컨테이너 물동량에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 오차수정모형과 충격반응 및 분산분해를 실시하고 마지막으로 결론과 시사점을 도출한다. 분석결과 환율변동성을 포함시킨 컨테이너물동량함수를 회귀 분석한 결과 추정계수가 모두 이론적 예상과 부호가 일치하고 통계적 유의성도 높은 것으로 나타났다. 환율변동성은 우리나라의 컨테이너 물동량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환율변동에 의한 불확실성이 예상됨으로써 위험기피에 의하여 무역과 생산이 감소하고 이에 따라 컨테이너 물동량도 영향을 받은 것으로 판단된다. 오차수정모형에 근거한 인과관계 검정에서 단기와 장기 모두 환율변동성에서 컨테이너 물동량간의 일방적 인과관계가 존재하였다. 또한 충격반응함수에서 나타난 바와 같이 환율변동성 충격에 대하여 컨테이너 물동량은 부(-)의 영향을 받으며 그러한 부의 효과는 비교적 짧은 기간 내에 안정적인 추세로 수렴된다. 예측오차의 분산분해의 결과는 환율변동성과 실질환율이 컨테이너 물동량의 분산에 상당한 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
본 논문은 2000년 1월부터 2014년 10월까지의 시계열 자료를 사용하여 이자율과 운임이 선가에 미치는 영향을 실증분석하였다. 선행연구와 달리, 동태적 고든(Gordon) 모형을 통하여 이자율이 할인율로써 선가에 미치는 영향을 고려하였으며, 이자율과 운임이 선가에 미치는 동태적 영향을 파악하기 위해 벡터자기회귀모형과 충격반응분석, 예측오차분산분해를 활용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저 벡터자기회귀모형의 추정은 선가와 이자율이 유의한 음(-)의 상관성을 가지며, 선가와 운임의 유의한 양(+)의 관계가 존재한다는 것을 보여주었다. 이는 선가의 동태적 고든(Gordon) 모형 하에서 선가는 이자율과 운임에 의존함을 의미한다. 둘째, 이자율과 운임의 동태적 영향이 지속되는 기간을 파악하기 위해 충격반응분석을 실시하였다. 그 결과, 이자율과 운임의 충격에 대한 선가의 반응은 모두 약 7개월 간 지속되는 것을 확인하였다. 마지막으로 예측오차분산분해의 실증결과는 선가 변동을 설명하는데 있어 운임의 영향이 이자율보다 상대적인 비중이 크다는 것을 보여주었다.
본고는 에너지소비와 경제성장의 관계를 밝히는 데 목적을 둔다. 먼저 에너지 소비, 물가, 실질소득으로 구성된 모형이 안정적임을 확인한 후, 오차수정모형을 이용하여 단기에 있어서 에너지 소비와 소득이 상호 영향을 미쳐 쌍방적 인과관계가 존재함을 보인다. 이와 더불어 예측오차의 분산분해와 충격반응함수를 도입하여 경제성장이 에너지소비를 증가시키나, 에너지소비증가가 경제성장에 미치는 효과는 단기적일 뿐 아니라 물가에 비교적 오랫동안 영향을 미친다는 것을 밝힌다. 이러한 사실은 우리나라의 경우 경제성장으로 에너지 소비가 증가하나, 증가한 에너지 소비가 인플레 등을 통해 경제성장의 장애요인으로 작용할 수 있음을 의미한다.
본고는 우리나라 항만별 승용차 수출행태의 차이를 밝히는데 목적을 둔다. 수출은 미국의 경기와 미국 달러의 일본 엔화표시 환율의 함수로 한다. 경제이론에 의하면 미국 경기의 상승은 우리나라 항만의 승용차 수출의 증가로 나타나며, 엔화 환율의 상승은 엔화 가치하락에 따른 일본 승용차의 가격경쟁력 상승으로 우리의 승용차 수출이 감소한다. 먼저 항만별 수출모형의 안정성을 GPH 기법을 이용하여 모형의 안정성을 확보한 후 오차수정계수를 도출하여 항만간 계수의 차이가 크며, 군산항에서 가장 작고 울산항에서 가장 크다는 것을 밝힌다. OLS를 이용한 모형의 추정을 통해 3개 항만의 수출행태가 경제이론과 일치한다는 것을 보인다. 그리고 예측오차의 분산분해를 통해 항구별 승용차 수출이 경기와 환율에 대해 내생변수라는 것과 역사적 분해를 통해 경기쇼크가 3개 항만 수출변동의 주요 변수라는 것을 밝힌다.
국제무역에서 운송수단의 선택은 일반적으로 화물의 운임이 가장 큰 직접적인 영향을 주지만 그 외 세계경기의 상황과 글로벌 무역규모 그리고 환율 등의 외부변수에 의해서도 민감하게 반응한다. 따라서 국제무역에서 해상 및 항공운송 수출입의 변화에 이러한 외부적 요인 등을 고려하여 어떠한 관계 또는 영향이 있는지를 실증분석을 통해 살펴보고 시사점을 도출하고자 한다. 최근과 같이 환율의 변화가 심할 경우 해상 및 항공운송에 미치는 영향에 대한 분석은 중요한 주제이며 어떠한 운송수단이 환율변화에 더 민감하게 반응하는지에 대한 분석도 필요하다. 본 연구에서는 2000년 1월~2017년 3월까지 월별 자료를 이용하여 환율의 변화와 국내외 경기수준이 해상 및 항공운송에 미치는 동태적 영향을 분석하기 위해 벡터오차수정모형을 이용하였으며, 충격반응함수 및 예측오차 분산분해도 함께 분석하였다.
본 연구에서는 시계열분석기법과 그래프 이론을 활용하여 8개의 북미천연가스 현물시장간의 관계를 분석하였다. 벡터오차수정모형과 탐욕동급검색 알고리즘(Greedy Equivalence Search Algorithm)을 활용한 그래프 이론을 통해 시장간의 관계를 분석한 결과, 가격발견과정은 초과수요지역에서 발생하여 초과공급지역으로 진행되는 것으로 나타났다. 북미 천연가스 현물시장 중에서 시카고로 대표되는 미국의 중서부지역이 가격발견과정에 있어 가장 중요한 시장인 것으로 나타났으며 미국 동부지역에 있어 펜실바니아의 Ellisburg-Leidy Hub이, 그리고 미국서부지역에 있어서는 Malin Hub이 가격발견과정에 있어 중요한 시장인 것으로 나타났다.
세계 주식 시장의 주가 동조 현상은 정보화와 세계화의 급격한 발전에 힘입어 최근 학계와 실무 업계에서 많은 관심을 끌고 있다. 예를 들어 미국의 다우지수 또는 Nasdaq 지수가 상승(또는 하락)하면 유럽 및 아시아 국가들의 주가 지수도 상승(또는 하락)할 것으로 예측하는 시장 전문가들의 견해가 아무런 실증적 분석 없이 통용될 뿐 아니라 심지어 국내 시장에서는 미국 시장의 주가 지수 등락이 국내 주가 지수의 등락에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중의 하나로 인식되고 있는 실정이다. 자본 시장의 세계적 통합이 이루어지면서 선진 주식 시장들을 중심으로 한 국제간 주식시장의 수익률에 관한 비교 연구는 다수 있지만(Kasa(1992), Lee and Jeon(1995), Richards(1995)등), 사실 국내 주식 시장을 포함한 아시아 지역 신흥 시장에서의 국제간 주가 수익률 비교 연구는 그다지 많지 않다. 본 연구에서는 한 미 일 3국의 거래소 및 장외시장 주가지수를 대상으로 백터자기회귀 모형(VAR)을 적용하여 그레인저 인과 관계, 충격반응함수 및 분산분해 등의 실증 분석을 통해 3국의 주가지수의 동태적 실상을 파악하게 된다. 이때 3국의 주가 지수에 존재할 것으로 예상되는 공통 요인이 있을 경우에는 적절한 오차수정모형(ECM)이 적용된다. 이를 통해 본 연구의 또 다른 성과 중의 하나는 국제 투자론에서 전통적으로 행해오던 국제 분산 투자의 효과에 관한 실증적 검증을 한 미 일 3국의 주식 시장의 분산투자 효과를 중심으로 수행할 수 있다는 것을 들 수 있다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
교통혼잡을 완화하기 위한 방안 중 하나로 도로 이용자에게 교통상황 예측정보를 제공함으로써 교통량을 분산 시켜 도로 이용 효율을 증대시키는 방법이 있다. 이를 위해서는 신뢰성이 보장되고 정량적인 실시간 교통 속도 예측이 필수적이다. 본 연구에서는 상황별 교통속도 분석을 기반으로 이력 속도 데이터와 이력 속도 외의 교통류에 상관관계가 있는 데이터를 LSTM 입력 데이터로 활용하였다. 정상 교통류 상황에 대응하여 속도를 예측하는 LSTM 모델과 유고상황에 대응하여 속도를 예측하는 CNN-LSTM 모델을 개발하여 유고발생 후 1시간까지 5분 단위로 교통속도 예측을 시도하였다. 모델의 검증은 테스트 데이터를 통하여 교통상황별 예측성능을 분석하였다. 그 결과 정상 교통류에서는 평균 7.43km/h, 유고상황에서는 7.66km/h의 오차율로 각각 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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