Earticle

현재 위치 Home

계절 ARIMA모형을 이용한 국내 회사채 금리분석과 예측에 관한 연구
A Study on the Analysis and Prediction of Domestic Corporate Bond Interest Rate Using Seasonal ARIMA Model

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제6권 7호 (2022.07)바로가기
  • 페이지
    pp.1256-1262
  • 저자
    김동하
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A415625

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,000원

원문정보

초록

영어
The purpose of this paper is to predict future interest rates of corporate bonds using Seasonal ARIMA model. Since the interest rate of corporate bonds moves according to the credit rating of corporate bonds, it is a very important issue for companies in terms of debt financing costs. Corporate bonds are greatly affected by accounting information and various external factors. If corporate bond yields that fluctuate widely due to economic conditions, etc. can be predicted, it will be useful information for investors, companies, and policymakers. This study predicted corporate bond yields for the next 3 years (total of 36 months) through time series analysis using the Seasonal ARIMA model. As a result of the analysis, it was found that the annual increase rate was about 3%(Unit: Yearly %). This study provides empirical results of predicting corporate bond interest rates through statistical techniques, and has a contribution to raising the need for policy authorities to prepare operational policies suitable for economic conditions.
한국어
본 논문은 계절 ARIMA 모형을 이용해 회사채의 미래 금리를 예측하는데 목적을 두고 있다. 회사채의 금리는 회사채 신용등급에 따라 움직이기 때문에 부채조달비용에 있어서 기업에게 매우 중요한 문제이다. 회사채 는 회계정보 및 각종 외부적인 요인들에 의해 많은 영향을 받는다. 경제 동항 등으로 인해 변동폭이 큰 회사채 금 리를 예측할 수 있다면, 투자자, 기업 및 정책당국에게 유용한 정보가 될 것이다. 본 연구는 계절 ARIMA 모형을 이용해 시계열 분석을 통해 향후 3년(총 36개월)에 대한 회사채 금리를 예측하였다. 분석 결과 매년 약 3% 이상 (단위: 연%)의 금리를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 통계적 기법을 통해 회사채의 금리에 대한 예측의 실증 적인 결과를 제공하고, 정책당국이 이를 통해 경제상황에 맞는 운영정책을 마련할 필요성을 제기하는데 공헌점이 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구모형
3.1 ARIMA 모형을 이용한 회사채 금리 예측
Ⅳ. 결론 및 연구의 한계
REFERENCES

키워드

시계열분석 계절 ARIMA 모형 회사채 금리 비정상성 차분 Time series analysis ARIMA model Corporate bond interest rate Non-stationary Difference

저자

  • 김동하 [ Dong-Ha Kim | 남서울대학교 세무학과 강사 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

이 권호 내 다른 논문 / 차세대융합기술학회논문지 제6권 7호

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.