2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.
본 연구는 1995년 10월 4일부터 2000년 3월 31일까지(약 4년 6개월)의 미국, 일본, 영국, 싱가포르, 홍콩, 말레이시아, 한국의 주요 주가지수를 대상으로 상호의존성에 대한 연구를 실시하였다. 분석방법은 다양한 동태적인 금융시계열(time series) 분석방법들을 이용하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 기초통계량분석에서 각 분석 국가들의 수익률의 변동성은 IMF 관리체제를 겪으면서 커졌으며, 각 지수들간의 장기균형관계를 보여주는 공적분검정은 전체분석기간 및 IMF 관리체제 전 후기간에도 통계적으로 유의하게 존재하지 않는 것으로 나타났다. 이는 포트폴리오 이론에 근거하여, 분산투자로 인한 초과수익률(자산가격변동 위험축소)의 달성가능성을 보여 준다. 둘째, 실증분석에서 미국에 대한 다른 분석 국가들의 의존현상이 월등히 강하게 나타났으나, 미국 다음의 자본시장을 가진 일본에 대한 의존현상은 거의 나타나지 않았다. 셋째, 동일지역 국가인 동남아시아 국가들간의 상호의존성에 관해서는 특히 홍콩에 대한 싱가포르의 의존현상이 두드러지게 나타났다. 넷째, 한국의 주식시장도 동남아시아 지역 국가들인 싱가포르, 홍콩 및 말레이시아의 주식시장의 가격발견에 다소 도움을 주고받는 것으로 나타났다. 마지막으로 1997년의 IMF 관리체제를 전 후한 상호의존성에 관한 연구에서는 일관된 분석 결과를 보여주지 못했다.
이 연구는 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 마치는 영향을 우리나라 시장을 대상으로 분석하였다. 첫번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량 변화의 원인이 되는지, 즉 인과관계를 파악하는 것이고, 두번째 목적은 건축허가면적의 변화가 임산물수입량에 얼마만큼 얼마동안 영향을 미치는지, 즉 동태적 영향을 추정하는 것이다. 건축허가면적과 임산물수입량의 관계는 자기회귀모형이나 오차수정모형에 의해 만들어졌다. 인과관계 파악은 Granger가 고안한 인과성검정을 이용하였고, 동태분석은 분산분해분석과 충격반응분석을 이용하였다. 결과에 의하면 건축허가면적의 변화는 임산물 중에서 고밀도섬유판수입량 변화의 원인이 되었다. 고밀도섬유판의 경우에 어느 시기의 수입량은 그 시기 이전의 건축허가면적에 의해 10%, 그 시기 이전의 수입량에 의해 90% 가량 설명되었다. 또한 건축허가면적의 변화는 고밀도섬유판수입량에 6개월까지 영향을 미쳤다. 즉 건축허가면적의 변화가 고밀도섬유판수입량에 영향을 미쳤더라도 단기간에 불과했다.
단위근검정, 공적분검정, 오차수정모형을 이용하여 2001년~2014년 기간 중 한국의 11개 제조업종별 분기별 전력소비량과 산출(GDP)간 인과관계를 분석하였다. 단위근 검정 결과 전업종에서 단위근이 존재하다는 귀무가설을 기각하지 못하여 불안정한 시계열들임을 확인 하였다. 공적분 검정에 있어서 식료품, 목재종이 인쇄, 전기전자, 정밀기기 등 4개 업종에서 공적분 관계가 존재함을 확인하였으며, 공적분 관계가 있는 4개 업종은 장기 인과관계가 있다는 의미이므로 오차수정모형(VECM)을 통해 장기 인과관계를 검정하고 나머지 7개 업종은 표준 그랜저 인과관계 검정을 통한 단기인과관계를 검정하였다. 오차수정 모형을 통한 인과관계 검정결과 전기전자는 보존가설을, 식료품은 성장가설을, 정밀기기는 장호의존 가설을 그리고 목재 종이 인쇄는 독립 가설을 지지하는 것으로 각각 나타났다. 표준 Granger 인과관계 검정결과 보존가설은 1차 금속 등 3개 업종이, 성장가설은 식료품, 섬유의복 업종이, 상호의존 가설은 석유화학, 전기전자 업종이, 독립가설은 목재 종이 인쇄, 비금속광물, 정밀기기, 운송장비에서 각각 지지하는 것으로 나타났으며 제조업 전체적으로 경제성장이 전력소비를 이끄는 보존가설을 지지하는 것을 확인하였다. 연구 결과가 제시하는 시사점은 요금 현실화, 효율향상 투자 등을 통한 전력수요관리정책이 에너지 생산성 향상과 기후변화 대응 측면에서 중요하나, 제조업종별 특성을 반영하여 부정적 영향을 최소화하고 신중한 추진도 고려해야 함을 시사하고 있다.
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.
세계적으로 기후변화에 대응하기 위한 탄소배출 규제가 강화됨에 따라 한국도 기후변화협약의 당사국으로서 강력한 이행을 권고 받고 있다. 특히 한국은 환경규제 강화에 대한 정부와 산업계, 국민의 이해관계가 복잡한 만큼 환경규제가 경제성장과 전력소비량, 이산화탄소 배출량 감축에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 매우 중요하다. 이에 본 논문은 한국에 있어 환경규제와 경제성장, 전력소비량, 이산화탄소 배출량에 관한 인과관계를 실증분석하였다. 이를 위해 1987 ~ 2014년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석의 결과, 환경규제는 전력소비량과 이산화탄소 배출량 간 양방향의 장기 및 강인과관계를 가지며, 전력소비량과 단기적으로 영향을 받는 반면, 경제성장에는 영향을 미치지 못하면서 일방적으로 장기 및 강인과관계로 영향을 받는 것으로 분석되었다. 경제성장은 장기적으로 전력소비량, 이산화탄소 배출량, 환경규제에 영향을 미치면서 단기적으로 전력소비량에 단방향의 인과관계를 보였고, 이산화탄소 배출량은 양방향의 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과에 대응할 수 있는 정책적 시사점으로는, 환경규제가 이산화탄소 배출량 감축을 위한 기술혁신과 생산성 향상을 유발하여 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요하다. 또한 국제 탄소배출 규제가 본격적으로 실행될 경우, 환경규제가 혁신을 통한 경제성장, 전력소비량에 따른 전원구성의 변화와 이산화탄소 배출량의 감축 등에 관련된 정책 간에 충돌을 일으키지 않고 시너지 효과를 창출하도록 하는 세심한 정책구상이 필요하다.
본 논문은 동아시아의 주요 컨테이너항만 간의 경쟁 및 보완 관계를 분석하는 데 그 의의가 있다. 분석의 대상이 되는 항만들은 컨테이너 기종점 물동량 규모로 세계 최대인 중국의 6개 주요 항만과 환적 물동량 규모로 세계 최대인 싱가포르, 홍콩, 부산의 항만이며, 지리적으로는 동아시아에 밀집된 항만들이다. 본 연구에서는 2008년부터 2015년까지의 월간 컨테이너 물동량에 대한 시계열 자료를 이용하여 항만 간의 동태적 관계를 분석하였으며, 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)에 기초하여 다음과 같이 분석하였다. 먼저 그랜저 인과관계 검정을 통해 항만 간의 상호관계를 규명하고자 하였다. 그리고 이어서 공적뿐 검정을 통해 관련 있는 두 항만 간의 장기적인 균형관계를 살펴보고자 했으며, 아울러 충격반응함수 및 표준변차의 분산분해 과정을 통해 단기적인 영향에 대해서 밝히고자 하였다. 결과를 살펴보면, 먼저 그랜저 인과관계 검정과 공적뿐 검정의 결과, 부산과 홍콩 및 싱가포르의 환적 물동량은 중국 내륙의 주요 기종점 물동량에 대해 상호적으로 또는 일방적으로 경쟁적인 관계가 있음을 보여주었다. 그러나 환적 물동량 간의 인과관계는 상호적으로는 유의미하게 나타나지 않았으며, 공적분도 존재하지 않았다. 다만 분산분해의 결과를 통해 단기적이고 부분적으로 충격에 차지하는 비중을 확인해 본 결과 홍콩항의 환적 물동량이 부산항과 싱가포르항의 환적 물동량에 차지하는 비중이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 충격반응함수의 결과를 종합해 보면, 분석의 대부분에서 2기가 지나는 시점에 충격의 여파가 최대가 되며, 6기가 지나면서 그 충격은 소멸되었다. 본 연구에서 분석한 결과로 확인할 수 있는 것은 환적 항만 간의 관계가 경쟁적이라고 할 수 없다는 사실과 오히려 기종점 항만과 환적 항만의 경쟁 관계가 발생한다는 것이다. 이것은 기종점 물동량에 의해 파생된 환적 물동량이 기종점 물동량의 증가에 따라 항상 증가하지 않으며 오히려 감소될 수 있음을 설명하고 있다.
본 연구는 변동성 지수인 VKOSPI와 KOSPI200현선물의 선도 지연관계를 규명하기 위한 논문이다. 이를 위해 VKOSPI가 최초로 공시된 2009년 4월 13일부터 2011년 11월 30일까지를 표본기간으로 일별 자료와 전체기간 중 KOSPI200의 5일간 누적수익률이 가장 높은 상승기와 가장 낮은 하락기 그리고 보합기에 대해 1분 자료를 이용한다. 그리고 분석방법론으로는 VAR모형을 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해 분석을 실시한다. 결과를 살펴보면 첫째, 일별 자료 분석의 경우 VKOSPI와 KOSPI200현선물 사이에는 선도 지연 관계를 찾을 수 없었다. 그러나 1분 자료의 경우에는 KOSPI200현선물이 VKOSPI에 대해 선도하는 것을 알 수 있다. 특히 수익률 하락기 즉 변동성이 상대적으로 큰 기간동안은 VKOSPI가 KOSPI200현선물에 대해 선도 관계가 나타나 상호 영향을 주고 받는 것을 확인할 수 있다. 둘째, 예측력의 시차와 관련해서는 VKOSPI와 현선물 시장의 선도 지연 관계에 대해 일별 자료는 VAR(1)모형이 채택되는 반면 1분 자료는 VAR(3)모형이 채택됨으로서 아주 단기적인 예측력만이 존재하게 됨을 보여준다. 셋째, 현선물 자료를 비교하게 되며 일별 자료에서는 VKOSPI수익률과 현선물 수익률의 선도 지연관계에 대한 명확한 차이를 확인할 수 없다. 그러나 1분 자료를 보게 되면 상승기에는 VKSOPI가 KOSPI200현선물에 영향을 미치지 않고 하락기에는 영향을 미치는 반면 보합기에는 KOSPI200 현물에는 영향을 일부 미치지만 선물에서는 그 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해 결과를 보면 VKOSPI가 10시차에 걸쳐 미치는 영향 정도는 현물보다 선물에서 더 큰 비율로 나타났다.
본 연구의 목적은 BDI 변화가 한국 주가 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하기 위하여 EGARCH 모형과 그랜저인과관계분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 평균방정식을 보면, BDI 변화율은 대형주, 제조업, 서비스업과 화학에서 유의한 것으로 나타났으며, 다른 지수들은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났으며, 이는 국내 주식시장이 해운시장 상황에 적절한 대응을 하지 못한다는 것을 의미할 뿐만 아니라, 원자재에 대한 수요의 증가가 실질적인 경기회복으로 이어지지 않고 있다는 것이다. 둘째, 분산방적식의 결과를 보면, BDI 변화율의 추정계수는 음(-)을 값을 가는지는 것으로 나타났으며, 규모별 변동성에서 BDI 변화율은 모든 지수에 유의한 것으로 나타났으며, 대형주에 비해 소형주 변동성에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 업종별 지수들의 분석결과에서는 제조업과 화학 부문을 제외하고 서비스업, 금융업, 건설업과 전기전자의 결과들에서는 통계적으로 유의하게 나타났다. BDI 변화가 건설업에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 그랜저인과관계 검정결과를 보면, BDI 변화율이 금융업과 건설업을 선도하는 것으로 나타났다. BDI와 나머지 지수들 간에 선도관계가 나타나지 않았다. 따라서, 해상운임지수가 한국의 주식시장의 변동성의 움직임을 예측하는데 사용될 수 있다는 것을 보여주며, 투자자, 정책입안자에게 더 나은 결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.