본 연구의 목적은 유동성 관련 변수가 주택시장에 미치는 영향과 지역별 영향력의 차이를 벡터자기회귀모형을 이용하여 실증분석하고 정책적 시사점을 도출하는데 있다. 2003년 10월부터 2012년 5월까지의 월별 시계열 자료를 사용하여 유동성 관련 변수는 주택담보대출금리, 주택담보대출금, 금융기관유동성, 종합주가지수로 하였고 전국, 서울, 강남, 강북의 아파트 매매가격을 분석대상으로 하였다. 그랜저인과관계 검정결과, 주택담보대출금리와 주택담보대출금이 지역별 매매가격에 강하게 인과관계가 있었다. 이후 충격반응 분석결과, 각 변수 충격에 대해 매매가격은 지열별로 차이는 존재하였으나 매매가격 자체에 가장 크게 지속적인 양(+)의 반응을 보였고 주택담보대출금리는 음(-), 주택담보대출금은 양(+), 금융기관유동성은 양(+), 종합주가지수는 양(+)의 반응을 보였다. 매매가격 충격에 종합주가지수는 음(-)의 반응을 보였다. 유동성의 변화가 주택가격을 상승시킬 수 있고 강남지역이 강북지역에 비해 주택투자적인 요인이 크다는 것을 실증적으로 확인하였다. 정부는 현재의 경제상황을 고려해 저금리 기조를 유지하면서 시장의 유동성이 부동산이 아닌 산업활동으로 투입될 수 있도록 해야하며 지역별로 차별화된 정책을 수립 집행해야 부동산 정책효과를 크게 거둘 수 있을 것이다.
We proposed a neural network based “left shoulder”detector. The auto-associative neural network was trained with the “left shoulder”patterns obtained from the Korea Composite Stock Price Index, and then tested out-of-sample with a reasonably good result. A hypothetical investment strategy based on the detector achieved a return of 132% in comparison with 39% return from a buy and hold strategy
Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) was predicted using Cascade Correlation Network (CCN) model. CCN was suggested, by Fahlman and Lebiere [1990], to overcome the limitations of backpropagation algorithm such as step size problem and moving target problem. To test the applicability of CCN as a function approximator to the stock price movements, CCN was used as a tool for univariate time series analysis. The fitting and forecasting performance fo CCN on the KOSPI was compared with those of Multi-Layer Perceptron (MLP).
본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.
본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.
국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바람직해 보인다.
본 연구에서는 무상주발행, 즉 무상증자(無償增資), 주식분할(株式分割), 그리고 주식배당(株式配當)을 실시하는 기업(企業)의 특성(特性)과 주가반응(株價反應)을 연관지어 주가반응(株價反應)의 이유를 설명하였다. 특히, 이러한 형식적 재무활동이 왜 기업내용에 관한 정보전달의 역할을 하게 되며, 장기적 기업성과의 변화로 이어지는가, 배당증감(配當增減)에 관한 직접적인 정보(情報)에 상관없이 무상주발행 발표시점에서 정보효과(情報效果)를 갖는가, 그리고 정보효과(情報效果)에 차이(差異)가 있는가를 살펴보았다. 실증분석(實證分析) 결과(結果)는 무상증자(無償增資) 및 주식분할(株式分割)은 기업의 경영성과(經營成果)가 전과 같이 탁월(卓越)하거나 또는 평균이상(平均以上)을 유지(維持)하리라는 신호(信號)를 시장에 주는 정보효과(情報效果)를 갖고 있었으며, 주식배당(株式配當)은 현금배당능력(現金配當能力)이 부족(不足)한 기업(企業)들이 실시하고 주식배당 후에도 경영성과가 저조했다. 그러나 모든 무상주 발행의 경우 배당증가의 경우가 배당감소의 경우보다 초과수익이 더 많아 정보효과(情報效果)의 차이(差異)를 발견하였고, 또한 배당증감에 관한 직접적인 정보에 상관없이 공시시점(公示時點)에서 정보효과(情報效果)를 가지고 있다는 사실도 알 수 있었다. 무상증자(無償增資)가 주식분할보다 특정기간에 더 높은 초과수익을 실현하고 있었으며, 자본잉여금(資本剩餘金)을 재원(財源)으로 한 무상증자는 이익잉여금(利益剩餘金)을 재원(財源)으로 한 경우보다 초과수익(超過收益)이 많았다. 기업특성(企業特性)에 있어서도 자본잉여금을 재원으로 한 경우가 이익잉여금의 경우보다 경영성과가 더 우수했으며 특히, 이익잉여금(利益剩餘金)의 경우 대부분이 회계년도말(會計年度末)에 실시되어 주식배당적성격(株式配當的性格)이 강하였다. 무상증자의 경우 종합주가지수수익율(綜合株價指數收益率)을 이용하여 구한 잔차가 업종별지수수익율(業種別指數收益率)을 이용하여 구한 잔차보다 크며 통계적으로 유의하였다. 이는 무상증자가 있는 업종의 수익률이 시장평균보다 높다는 것을 말하며, 무상증자(無償增資)를 실시하는 기업들은 평균보다 많은 투자기회(投資機會)를 가지고 보다 우월한 영업성과를 줄 것으로 기대되는 업종에 속하고 있다고 하겠다.
시계열 자료의 전이함수분석에 있어서 조건부 이분산성을 도입하고 기존의 선형 이분산모형인 Engle(1982)의 ARCH 모형과 더불어 비선형 모형인 베타-ARCH 및 분계점-ARCH모형을 고려하였다. 모형적합절차를 간략히 소개하였으며 제안된 모형을 미국 나스닥지수와 국내 종합주가지수에 적용시켜본 결과 비선형 ARCH 모형이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
주택담보 가계 대출은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가계대출 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 주택담보 가계 대출에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계대출에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 및 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2007년 1월부터 2010년 9월 까지 자료를 이용하였고. 주택담보 가계 대출액을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 실업률, 가구당 월평균가계소득, 보건의료비 지출률, 종합주가지수, 일반은행 가계 대출연체율을 설명(독립)변수로 투입하였다. 주택담보 가계 대출 요인을 추정한 결과 소비자물가지수와 실업률은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변인으로 나타나고 보건 의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변인으로 나타났다. 그러나 가구당월평균 가계소득액, 종합주가지수와 일반은행 가계대출 연체율은 비유의적인 변인으로 나타나 주택담보 가계 대출에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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