일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.
전월세 전환율이 시장이자율 또는 임대인의 기대수익률이라면 전국의 전월세 전환율은 동일하여야 한다. 그러나 전월세 전환율은 항상 시장이자율보다 높은 수준을 유지하고 있다. 본 연구는 임대주택의 공급원가 구성요소를 현재의 주택가격, 시장이자율, 감가상각비, 보유세, 그리고 임대차에 따른 위험이 존재할 경우 위험프리미엄으로 파악하고 현재의 주택가격과 각 요소와의 관계를 파악함으로써 주택임차료를 현재 가격으로 표현하였다. 이를 통해 주택가격의 변동 폭을 암묵적으로 가정하거나 전월세 전환율에 현재의 주택가격이 반영되지 못한 단점을 극복하였다. 본 연구는 임대주택의 공급 원가를 구성 요소 간의 조합으로 표현함으로써 전월세 전환율이 시장이자율이 아니라 임대인의 필수수익률 또는 요구수익률임을 밝혔다. 이는 전월세 전환율이 항상 시장이자율보다 높은 현상도 설명할 수 있을 뿐만 아니라 전월세 전환율의 지역별 차이 및 주택 유형별 차이가 발생하는 원인도 설명할 수 있다.
Fama's (1984) volatility relations show that the risk premium in foreign exchange markets is more volatile than, and is negatively correlated with the expected rate of depreciation. This paper studies these relations from the perspective of goods markets frictions. Using a sticky-price general equilibrium model, we show that near-random walk behaviors of both exchange rates and consumption, in response to monetary shocks, can be derived endogenously. Based on this approach, the paper provides quantitative results on Fama's volatility relations.
The recent trend is that risk management has more and more its importance. Neverthless, Korea's risk management is not developed. Even most banks does gap, duration in ALM for risk management, development and operation of VaR stressed at BIS have elementary level. In the case of Fallon and Pritsker, Marshall, gamma model is superior to delta model and Monte Carlo Simulation is improved at its result, as sample number is increased. And, nonparametric model is superior to parametric model. In the case of Korea's stock portfolio, VaR of Monte Carlo Simulation and Full Variance Covariance Model is less than that of Diagonal Model. The reason is that VaR of Full Variance Covariance Model is more precise than that of Diagonal Model. By the way, in the case of interest rate, result of monte carlo simulation is less than that of delta-gamma analysis on 95% confidence level. But, result of 99% is reversed. Therefore, result of which method is not dominated. It means two fact at forecast on volatility of stock and interest rate portfolio. First, in Delta-gamma method and Monte Carlo Simulation, assumption of distribution affects Value at Risk. Second, Value at Risk depends on test method. And, if option price is included, test results will have difference between the two. Therefore, If interest rate futures and option market is open, Korea's findings is supposed to like results of other advanced countries. And, every banks try to develop its internal model.
Purpose - Since COVID-19, the government's expansion of liquidity to stimulate the economy has resulted in an increase in private debt and an increase in asset prices of such as real estate and stocks. The recent sharp rise of the US Federal fund rate and tapering by the Fed have led to a fast rise in domestic interest rates, putting a heavy burden on the Korean economy, where the level of household debt is very high. Excessive household debt might have negative effects on the economy, such as shrinking consumption, economic recession, and deepening economic inequality. Therefore, now more than ever, it is necessary to identify the causes of the increase in household debt. Design/methodology/approach - Main methodology is regression analysis. Dependent variable is household loans from depository institutions. Independent variables are consumer price index, unemployment rate, household loan interest rate, housing sales price index, and composite stock price index. The sample periods are from 2017 to May 2022, comprising 72 months of data. The comparative analysis period before and after COVID-19 is from January 2017 to December 2019 for the pre-COVID-19 period, and from Jan 2020 to December 2022 for the post-COVID-19 period. Findings - Looking at the results of the regression analysis for the entire period, it was found that increases in the consumer price index, unemployment rate, and household loan interest rates decrease household loans, while increases in the housing sales price index increase household loans. Research implications or Originality - Household loans of depository institutions are mainly made up of high-credit and high-income borrowers with good repayment ability, so the risk of the financial system is low. As household loans are closely linked to the real estate market, the risk of household loan defaults may increase if real estate prices fall sharply.
본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
2000년 정부는 가계부채 증가와 미국 기준금리 인상을 대비하여 2017년부터 부동산규제를 강화하였고, 이로 인해 대형건설사 민간개발사업 수주확대는 위축될 것으로 예상된다. 해외플랜트 사업에서도 계속된 원가상승으로 부실이 이어지고 있어 대형건설사의 신용등급은 현 상태를 유지하기는 어려울 것으로 예상된다. 본 연구는 정부의 부동산정책과 국내외 적인 경제상황으로 앞으로 변화할 수 있는 문제점을 짚어보았다. 정부정책과 대내외적인 경제 환경 요소는 부동산정책, 기준금리, 부동산가격 상승률, 미분양을 연구하였고, 대형건설사 재무제표에서는 매출액, 시공능력, 민간개발사업 매출액, 영업이익, PF우발채무를 종합하여 외부 신용등급의 변화를 나타냈다. 본 연구는 실무 전문가 30명의 설문조사를 통해 위험요소가 대형건설사의 외부 신용등급에 미치는 영향을 분석하였다.
It's well known that housing is one of the largest holdings in household wealth and at the same time the majority of households highly concentrate on it for their wealth accumulation. Coupled with a low interest rate and increasing housing price, the rationale is conspicuous and the propensity to debt-financed consumption becomes strengthened. This research was to examine the risk of home financing. In doing so, the study utilized several secondary data to identify the characteristics of households who finance loans for home buying in three regions of the nation - so-called Bubble 7, Seoul Metropolitan Area, and others. Based on the 2009 KB survey, the major findings were as follows: the majority of the studied households in Seoul Metropolitan Area who owned a house lived in rental housing, housing accounted for 89% of the household wealth, and home loans taken on were a ballon payment amortized for a short-term period (5 years) with an adjustable interest rate. In addition, the payment method most of the households depend on is income. The financing mechanism fueled debt load of the households, and further they are financially very vulnerable to such factors as increase in interest rate, unemployment and market downturn. In the absence of understanding the financial system, the consumption behavior leads to house-poor, so that financial accountability and ethics are addressed while the intervention of the government in home financing system should be more cautious but stimulate financial soundness in household wealth accumulation.
부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.
서브프라임 금융위기가 전세계적으로 확산되면서 한국은 금융시장뿐만 아니라 건설경기까지 침체되었다. 실제로 건설산업연구원 발표자료에 따르면 건설경기종합 BSI 추이가 2006년 12월의 80p에서 지속적으로 하락하여 2008년 11월 기준 14.6p까지 추락하였으며 특히 주택부분의 침체수준이 가장 심각하다고 하였다. 이러한 관점에서 본 논문은 글로벌 금융위기 전후 주식, 채권 등 금융시장 변화가 지역별 주택시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 강남 및 강북지역 아파트 매매가격지수, 주가 및 회사채수익률을 분석변수로 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2000년 1월부터 2007년 12월까지를 Model 1로, 2008년 1월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경기상승기에는 강남지역 주택시장은 KOSPI와 더불어 매력적인 투자시장으로 자리매김하는 것으로 나타났으나, 경기하락시에는 전반적인 거시경제흐름에 따라 움직이는 것으로 판단된다. 금융시장 변동에 대하여 강북지역 주택시장은 다른 움직임을 나타냈다. 저금리 효과는 경기하락시에 부동산시장 자체적인 시장 리스크가 존재하기 때문에 제한적인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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