• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.1-9
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• 2022

The study examines stock prices (LOGKSE) and exchange rate (LOGPK)-Pakistani Rupee vis-à-vis US Dollar- interactions in Pakistan. This study employs a multivariate VAR-GARCH model using monthly data from January 2012 to October 2020. The results of the Johansen cointegration test show that there is no relationship between Foreign Exchange Market and Stock Market in the long run. In the short-run, stock exchange returns are affected slightly negatively by the changes in the foreign exchange market, but the foreign exchange market does not seem to be affected by the ups and downs of the stock exchange. The VAR model and Granger Causality show that both markets are strongly influenced by their own lagged values rather than by the lagged values of one another and show weak or no correlation between the two markets. Volatility persistence is observed in both the stock and foreign exchange markets, implying that shocks and past period volatility are major drivers of future volatility in both markets. Thus greater uncertainties today will induce panic and consequently generate higher volatility in the future period. This phenomenon has been observed many times on Pakistan Stock Exchange especially. The results have important implications for local international investors in portfolio diversification decisions and risk hedging strategies.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권1호
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• pp.153-166
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• 2022

The study estimates the Structured VAR and the Dynamic Stochastic General Equilibrium Model for the Vietnamese economy based on the new Keynesian model for small and open economies, with the output gap, inflation, policy interest rate, the Vietnamese exchange rate, and the inflation and interest rate in the United States. The paper aims to clarify the impulse response of the macro variables through their shocks. It offers to model the SVAR and DSGE processes, as well as describe why and how interest rate policy is important in the impulse response of macro variables like the output gap and inflation process. The study supports the central role of monetary policy by giving empirical evidence for the new Keynesian theory, according to which an interest rate shock causes the output gap to widen and inflation to decrease. Finally, the application of the DSGE model is becoming more and more popular in the State Bank of Viet Nam to improve its policy planning, analyzing, and forecasting policy towards sustainable and stable growth.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권3호
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• pp.1-23
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• 2014

본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권4호
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• pp.1-16
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• 2020

우리나라는 항만 인프라가 뛰어나며, 석유화학단지를 보유하고 있기 때문에 동북아 오일 허브의 가능성이 충분하다. 특히 부가가치가 높은 STS(해상환적작업)는 국가 경제에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 화학공업생산품, 석유정제품, 그리고 원유를 전국, 부산, 울산, 그리고 여수/광양 물동량으로 분류하였다. 그리고 이들 간의 수입, 수출 및 환적의 그랜저 인과관계를 살펴보았다. 단위근 검정을 위하여 ADF, PP, KPSS를 적용하였다. 또한 VAR모형과 Toda and Yamamoto의 확장된 VAR모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 그 결과 각 지역에 따라 그랜저 인과관계 유무에 차이가 있는 것을 발견하였다. 또한 컨테이너와 비컨테이너로 구분해서 분석한 결과 화물 종류에 따른 차이가 나타났다. 따라서 항만에 대한 정부의 정책이나 인센티브제도와 같은 지원은 획일화 보다는 지역, 화물의 종류, 화물의 운송 형태 등에 따라 차별화가 요구된다.

• 국제지역연구
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• 제13권3호
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• pp.309-330
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• 2009

본 연구는 실질환율변동이 경기변동에 미치는 효과를 한국과 일본에 대하여 비교분석하는데 목적을 두고 있다. 기존의 실증분석에 의하면 신흥경제국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축효과를 가져올 수 있는 반면 선진국의 경우 경기확장효과를 가질 수 있다는 연구결과가 많다. 한국은 신흥경제국의 사례로, 일본은 선진국의 사례로 각각 선택하여 기존의 연구결과와 비교하고자 한다. 구조VAR(S-VAR)모형을 사용하여 실질금리, 실질성장률, 실질환율, 국제유가, 인플레이션율 등 5개변수의 1980년 1/4분기부터 2006년 4/4분기까지의 분기데이터에 대해 충격반응함수와 분산분해를 통해 실질환율변동의 경기변동효과를 분석하고 있다. 본 연구는 한국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축적인 반면 일본의 경우는 반대로 경기팽창적이라는 기존의 연구결과를 다시 확인하고 있다.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권4호
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• pp.327-341
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• 2014

This study aims to analyze causality among Wando abalone producer prices by size using a vector autoregressive model to expiscate the leading-price of Wando abalone in various price classes by size per kg. This study, using an analytical approach, applies a unit-root test for stability of data, a Granger causality test to learn about interaction among price classes by size for Wando abalone, and a vector autoregressive model to estimate the statistical impact among t-1 variables used in the model. As a result of our leading-price analysis of Wando abalone producer prices by shell size using a VAR model, first, DF, PP, and KPSS tests showed that the Wando abalone monthly price change rate by size differentiated by logarithm were stable. Second, the Granger causality relationship analysis showed that the price change rate for big size abalone weakly led the price change rate for the small and medium sizes of abalone. Third, the vector autoregressive model showed that three price change rates of t-1 period variables statistically, significantly impacted price change rates of own size and other sizes in t period. Fourth, the impulse response analysis indicated that the impulse responses of structural shocks for price change rate for big size abalone was relatively more powerful in its own size and in other sizes than shocks emanating from other sizes. Fifth, the variance decomposition analysis indicated that the price change rate for big size abalone was relatively more influential than the price change rates for medium and small size abalone.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권3호
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• pp.206-215
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• 2015

기후변화에 따른 침입외래식물의 잠재적 분포지를 예측하는 것은 하천과 저수지에서 생물다양성 보전과 생태적 관리를 위하여 중요하고 해결해야 할 과제이다. 본 연구에서는 한반도에서 털물참새피 (Paspalum distichum var. indutum)의 잠재적 미래 분포에 미치는 기후변화의 영향을 파악하였다. 털물참새피는 담수생태계의 수변에서 심각한 경제적, 환경적 영향을 미치는 침입 초본식물이다. 현재와 미래의 기후에서 털물참새피의 잠재적 분포를 추정하기 위하여 Maxent 모델을 적용하였다. 기후변화의 영향을 파악하기 위하여 현재 기후 자료로서 Worldclim 1.4의 19개 기후 변수를 사용하였고, 미래의 기후 자료로서 RCP 2.6와 RCP 8.5 시나리오에 따라서 HadGEM2- AO에 의하여 예측된 기후 변수를 사용하였다. 예측된 털물참새피의 현재 잠재분포지는 실제 위치 자료와 거의 일치하였다. 이 식물의 잠재 분포에 영향을 미치는 환경 변수는 가장 따뜻한 분기의 강수량, 연평균기온 및 가장 추운 분기의 평균기온이었다. 2050년에 기후변화에 따른 털물참새피의 분포 예측에 의하면 이 식물의 현재 분포지에서는 기후 적합성이 대체로 감소하였고, 이 식물이 보다 내륙과 북쪽으로 분포지가 확대되었다. 본 연구에서 사용한 예측 모델은 잠재적 분포를 이해하고 분포 변화에 미치는 기후변화의 영향을 파악하며 외래식물에 의한 생물적 침입의 위해성을 효과적으로 관리하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 국제지역연구
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• 제13권1호
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• pp.81-102
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• 2009

거시경제변수들 간의 영향관계에 대한 논의는 매우 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 자본자유화와 관련하여 가장 많이 논의되는 경제변수들은 환율과 주가이며, 이 두 변수들은 상호영향관계를 가지는 것으로 파악되고 있다. 그러나 변수의 관찰빈도와 관찰기간에 따라 그 결과는 다르게 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 관찰빈도와 관찰기간에 따라 변수의 영향관계가 달라지는 것으로 나타날 경우 기존 연구들이 제시하고 있는 분석 결과의 불일치에 대한 원인을 설명함과 동시에 신뢰성 있는 연구결과의 제시 방법을 논의하는 것이다. 본 연구에서도 관찰빈도와 관찰기간을 달리했을 때, 환율과 주가에 대한 VAR 분석 결과가 다르게 나타남을 볼 수 있었다. 따라서 환율과 주가에 관한 연구를 수행함에 있어서 보다 신뢰성있는 연구결과를 도출하기 위한 적절한 관찰빈도와 관찰기간의 적정수준을 제시하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하였다. 몬테칼로 시뮬레이션 결과 추정된 각 계수값의 95% 신뢰구간에 실제 VAR모형 분석과정에서 도출된 계수값이 포함될 비율은 관찰 빈도가 높을수록(예를 들어 일별 혹은 주별), 관찰 기간에 있어서 짧은 기간보다 보다 더 긴 기간을 적용할 때 더 설명력이 높다는 기존의 연구결과를 지지하는 것으로 나타났다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권3호
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• pp.181-193
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• 2022

This paper seeks to investigate major macroeconomic factors and bond yield interactions in Thai bond markets, with the goal of forecasting future bond yields. This study examines the best predictive yields for future bond yields at different maturities of 1-, 3-, 5-, 7-, and 10-years using time series data of economic indicators covering the period from 1998 to 2020. The empirical findings support the hypothesis that macroeconomic factors influence bond yield fluctuations. In terms of forecasting future bond yields, static predictions reveal that in most cases, the BVAR model offers the best predictivity of bond rates at various maturities. Furthermore, the BVAR model has the best performance in dynamic rolling-window, forecasting bond yields with various maturities for 2-, 4-, and 8-quarters. The findings of this study imply that the BVAR model forecasts future yields more accurately and consistently than other competitive models. Our research could help policymakers and investors predict bond yield changes, which could be important in macroeconomic policy development.