Earticle

본 연구의 목적은 COVID-19 전염병 확산이 투자자들에게 공포로 작용하면서 주가의 방향성과 변동성에 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. COVID-19의 국내 확진자 정보를 이용하여 투자자 공포지수를 제안하고 주가에 대한 영향력을 실증 분석하였다. 주가의 방향성과 변동성 모형은 각각 그랜저 인과관계 모형, GARCH 모 형을 이용하였다. 2020년 2월 20일부터 2021년 6월 30일까지의 코스피 주가지수를 이용한 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 공포지수는 미래의 주가 수익률에 인과성을 보여주었다. 둘째, COVID-19 공포지 수가 수익률의 변동성에는 오히려 음의 영향을 주고 있다. 향후 연구에서는 주가지수 대신 개별 기업 경영 실적과 주가를 이용하여 그 원인을 파악할 필요가 있다.

The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.

각국 주식시장에는 자국기업의 경영권 보호를 위하여 내국인 투자자와 외국인 투자자를 분 할하는 제도가 존재한다. 예컨대 브라질 시장에서는 외국인 투자자들은 의결권 주식을 5% 이상 보유할 수 없고, 멕시코 시장에서는 49%까지만 보유할 수 있다. 태국시장에서는 내국인들은 내국인 증권보드 (Main Board), 외국인들은 외국인 증권보드(Alien Board)에만 투자할 수 있다. 또한 중국시장에서는 내 국인 투자자들은 A주에 투자, 외국인 투자자들은 B주에 투자할 수 있으며, 홍콩에 거주하는 내외국인 투자자들은 H주에 투자할 수 있다. 노르웨이에서는 내국인 투자자들은 A주, 외국인 투자자들은 B주에 투자할 수 있다. 노르웨이의 오슬로 증권시장에 상장된 내국인 주식(A주)은 의결권(voting rights)이 있고 외국인 주식 (B주)은 의결권이 없다. 1990년 이전에는 오슬로 증시에서 A주와 B주가 활발히 거래되고 있었지만, 그 이후 B주는 A주에 거의 통합되고, 2012년에는 네 개 회사의 주식만 A주와 B주로 나누어 거래되고 있 다. 이 네 개 회사 중 세 개의 기업만 최근 분석기간인 2012년까지의 자료를 얻을 수 있었다. 이 세 개는 각각 HAFSLUND (HNA), ODFJELL (ODF), ILHS.WHLHELMSEN HDG (WWI) 기업인데, 이들의 A주식과 B주식 간에는 가격차이(price differential)가 존재하였다. 특히 표본기간(1992년 1월 1일부터 2012년 7월 31일) 중 HNA기업의 A주와 B주간 가격차이의 변동이 심한 반면, ODF기업과 WWI기업의 그것은 그렇지 않았다. 따라서 가격차이 변동이 심한 HNA 기업을 대상으로, 가격차이가 심한 기간인 1999년 10월 1일~2002년 4월 1일 기간과 상대적으로 가격차이가 낮은 기간인 2010년 7월 1일~2012년 7 월 31일까지의 두 기간으로 나누어 가격전달 효과를 비교 분석하였다. 본 논문은 1992년 1월 1일부터 2012년 7월 31일에 걸쳐 이 세 개의 회사가 발행한 A주 가격과 B주 가격 의 가격정보전달을 분석하였다. 본고는 오슬로 증시를 대상으로 가격정보전달을 조사한 최초의 연구이 며, 실증분석모형으로 GJR-GARCH(1,1)-M모형과 그랜저 인과모형이라는 두 가지 방법론을 사용하였 다. 첫 번째 방법론으로 GJR-GARCH(1,1)-M모형을 사용하여, 주식가격 이전효과를 수익률 이전효과 (price spillover effect)와 변동성 이전효과(volatility spillover effect)로 나누어 파악하였다. 두 번째 방법 론으로 그랜저 인과모형(Granger causality model)을 사용하여, A주식에서 B주식으로 그리고 B주식에 서 A주식으로의 인과관계를 파악하였다. 첫 번째 방법론인 GJR-GARCH(1,1)-M모형에 대한 실증결과로, A주식과 B주식간의 수익률의 정보 이 전효과는 모든 경우 통계적으로 모두 강하게 유의한 것으로 나타났다. 변동성 이전효과를 나타내는 계수 와 레버리지 효과의 존재여부를 보여주는 계수를 고려하면, 상대적으로 B 주식에서 A 주식 기업간 정보 이전효과가 A 주식에서 B 주식 기업간 정보이전효과 보다 컸음을 알 수 있었다. 또한 A주식과 B 주식 가격 차이가 심한 기간이 상대적으로 가격차이가 낮은 기간에 비해 정보이전효과 보다가 더 컸음을 알 수 있었다. 두 번째 방법론인 그랜저 인과모형 분석결과는 전체 표본기간에서 A 주식과 B 주식 상호인 과관계가 존재하였으며, 하위 표본기간에서는 가격차이가 심한 기간에서만 B 주식에서 A 주식방향으로 그랜저 인과관계만 성립하였다. 따라서 GJR-GARCH(1,1)-M모형의 실증결과와 그랜저 인과모형의 결 과는 매우 비슷함을 확인할 수 있었다. 본 실증결과를 요약하면 A 주식과 B 주식의 가격차이가 가격이전정보에 영향을 미치는데, 의결권 없는 B 주식이 상대적으로 가격이 낮은 주식이므로 외국인 투자자들의 매수세가 먼저 몰리고, 이는 가격이 높고 의결권 있는 A 주식으로 영향을 더 미쳤음을 알 수 있었다. 본 연구의 한계점은 다음과 같다. 노르 웨이 주식시장 특성상 어떡할 수 없지만 표본기업의 숫자가 적다는 점이다. 또한 본 연구는 일별자료 (daily data)를 사용하고 있으나 좀 더 자세하고 체계적인 분석을 위해서는 일중자료(intraday data)를 사용해야 할 것으로 보인다.

In many countries, stock markets are segmented to allow firms to issue shares that attract foreign funds while minimizing risk of market destabilization and loss of ownership control to foreign investors. Under these condition, two classes of shares are normally issued: restricted shares that can be traded by foreign investors, and unrestricted shares that can be traded by local investors. For example, foreign investors cannot hold voting stocks beyond 5% in Brazil and foreign investors can invested in ‘Alien Board’ and local investors can invested in ‘Main Board’ in Thailand. Local investors can hold A shares, foreign investors are allowed to invest in B shares in mainland China, and investors in Hong Kong can invest H shares. There are two equity classes of A share and B share in Norwegian market. The shares have identical cash flows, with equal claims to dividends. However, A share is fully voting, the B share has no voting rights. Although it is not a formal regulation, the Oslo Stock Exchange encouraged listed companies to simplify their share structure. Many firms have therefore merged their A and B share classes. Most of the non-voting B shares disappeared in 2001 or 2001, and only four listed firms with B shares left in 2005. Among these four companies, data up to 2012 years are available for three companies of HAFSLUND (HNA), ODFJELL (ODF), and ILHS.WILHELMSEN HDG (WWI). The price differential between A and B shares are more intense for HNA than for ODF and WWI during the sample period of January 1 of 1992 through July 31 of 2012. This paper divides the whole sample period into two sub-periods, the period of high price differential (October 1 of 1999~April 1 of 2002) and that of low price differential (July 1 of 2010~July 31 of 2012) with respect to HNA differential pattern. This paper is the first to directly examine the price information transmission effect with respect to the Oslo Stock Market (OSE) in Norway. We employ the two models of GJR-GARCH(1,1)-M model and Granger causality model. The first model allows us to examine both pricing transmission spillover effect and the volatility spillover effect between A share and B share prices. The second model allows us to investigate the causal effects between A and B share prices. The results of GJR-GARCH(1,1)-M model show that returns transmission effects are significant all the cases, and volatility transmission effects are more intense from the B share to A share than from A share to the B share. The results of the first model also report that information spillover effects are more intense in the high price differential period compared with in the low price differential period. The results of Granger causality model show that the A share cause the B share and vice versa for the whole sample period. But the second show that the B shares cause the A shares only for the sub-sample period of high price differential. The results of the two models are basically same. In sum, the price differential between A and B shares impacts the price information transmission, the information of relatively cheap non-voting B shares cause relatively expensive voting A shares. The number of sample firms of this study is inevitably small and this study uses daily data. In the future, intraday data is more desirable for this kind of study.

One of the significant impacts of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on the economy is the large fluctuations in price levels. Moreover, since 2022, the impact of the Russian-Ukrainian conflict has been superimposed, and global inflationary pressure has increased further. Therefore, the imported inflation pressure faced by China has increased significantly. Hence, this study examines whether there is imported inflation in China and profoundly investigates the transmission path of China’s imported inflation as a breakthrough to complete this study. Imported inflation refers to the phenomenon that, under the condition of an open economy, price changes in the international market lead to inflationary pressures in a country’s domestic economy through commodity and monetary channels. The commodity path is mainly based on changes in asset prices. Specifically, in terms of commodity path, the transmission mechanism of imported inflation is expressed as “changes in foreign market prices → changes in prices of imported commodities → changes in costs and prices in domestic open economic sectors → changes in costs and prices in domestic non-open economic sectors → changes in the general domestic price level”. Another transmission channel is the monetary path, the massive inflow of foreign capital. Inflationary pressure is caused by a passive increase in the money supply caused by the inflow of foreign capital. This study uses monthly data from January 2008 to July 2022 to construct a vector autoregressive (VAR) model and uses the Granger causality test method to analyze deeply the causes of inflation in China. This study uses consumer price index (CPI) and producer price index (PPI) to represent China’s inflation level. Meanwhile, this study selects the CRB index to represent the commodity channel factor of imported inflation. In addition, foreign direct investment (FDI) can reflect the impact of international capital flows on China’s imported inflation. Thus, this study uses FDI to represent the monetary channel factor of imported inflation. Moreover, the impact of different types of international commodity prices on domestic inflation may be inconsistent. Therefore, this study also adopts two sub-indices of the CRB index, namely the CRB primary industrial products sub-index and the CRB metal sub-index for robustness testing. This study carried out the stationarity test of the variables. The method adopted is the ADF test to verify the long-term stable relationship of each time series variable. In this way, this study performs VAR model regression on stationary time series variables. Furthermore, this study uses the Granger causality test to determine the causal relationship between variables and the direction of influence. Results show that the commodity channel factor can predict China’s inflation rate. Conversely, the monetary pathway factor has no predictive power for China’s inflation rate. This result shows that global inflation is mainly imported into China through commodity channels rather than monetary channels. The results of the robustness test again show that the commodity channel factor has a significant impact on China’s inflation. Therefore, China’s inflation presents an import-oriented feature dominated by the commodity channel.

Granger causality test is introduced into machine learning model. Following Granger (1969), prediction errors are compared for the test. Since no formal statistical test is established in machine learning, non-parametric Wilcoxon signed rank test is used to derive statistical significance. Causality relationships between KOSPI and major Asian stock market indices are analyzed. From the comparisons of vector autoregression (VAR) and neural network models, two major findings are derived. First, neural network model identifies more causality relationships. Second, the Granger causalities between KOSPI and one of the Asian stock indices are more transparent in neural network model than in time series model. These results may be due to the fact that neural network model incorporates almost all possible shapes of functional relationships between target and feature variables. The neural network model finds more predictability because it extracts all available predictive sources from feature variables.

본 논문에서는 대한민국의 에너지 수입과 경제 성장 간의 동태적 관계를 분석하기 위해 VAR(벡터 자기회귀) 모형과 Granger 인과관계 검정을 활용하여 주요 에너지원인 석유, 석탄, 천연가스의 수입량이 실질 GDP, 수출 총액, 고정 자본 형성 등 경제 지표에 미치는 영향을 1988년부터 2023년까지의 분기별 데이터를 통해 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 주요 에너지원 수입량은 경제 성장과 밀접한 관계를 가지며, 특히 천연가스 수입량이 GDP에 유의미한 영향을 미친다는 결론을 도출하였다. 석유 수입량은 자기 자신의 과거 수입량과 천연가스 수입량에 영향을 받았으며, 천연가스 수입량은 GDP, 석탄 수입량, 자기 자신의 과거 수입량과 밀접한 관계를 보였다. 석탄 수입량은 수출량과 높은 상관관계를 보였으며, 이는 수출 활동이 활발할수록 석탄 수요가 증가하는 경향을 나타낸다. 본 연구는 에너지 수입 정책이 경제 성장 및 안정성에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 기초 자료를 제공하며, 정책 결정자들이 에너지 수입 전략을 수립하는 데 유용한 통찰을 제공한다. 에너지 자립도를 높이기 위한 지속적인 노력이 필요함을 강조하며, 한국 경제의 지속 가능한 발전을 위한 실질적인 전략을 제시한다.

In this paper, it employs the Vector Autoregression(VAR) model and Granger causality tests to examin the dynamic relationship between South Korea’s energy imports and economic growth. The analysis employs empirical methods to examine the impact of import volumes of major energy sources, including oil, coal, and natural gas, on economic indicators such as real GDP, total exports, and gross fixed capital formation. It utilises quarterly data from 1988 to 2023. The findings demonstrate that the import volumes of these pivotal energy sources are closely associated with economic growth, with natural gas imports exhibiting a pronounced impact on GDP. In particular, the impact of volumes of oil are influenced by their past import volumes and those of natural gas, while the import volumes of natural gas are closely related to GDP, as well as to those of coal and to their past import volumes. The correlation between coal imports and export volumes suggests that increased coal demand is associated with greater export activity. This study provides vital insights into the influence of energy import policies on economic growth and stability, offering valuable guidance for policymakers in formulating energy import strategies. It highlights the necessity for sustained efforts to enhance energy self-sufficiency and presents pragmatic strategies for the sustainable development of the South Korean economy.

이 연구는 특히, 비주류 경제학(포스트케인스주의/마르크스주의)에 널리 알려진자본축적률과 이윤율 간의 관계를 경험적으로 확인하려는 하나의 시도이다. 시계열에 대한 단순한 관찰을 통해 이 관계를 명확하게 판별하기 어려우므로, 우리는 상태국면모형을 통해 비관측요인을 도출한 이후 이 비관측요인과 수익성 및 가동률 간의 관계를 연결시켰다. 이러한 관계를 좀 더 명확하게 규정짓기 위해 VAR 그랜저인과성 검정을 통해 관계의 성립 유무를 확인했다. 최종적으로는 두 분석 과정을연결시켜 거시적 투자함수를 도출했다.

This article examines the relationship between the rate of profit and capital accumulation for the South Korean economy. The local-linear-trend state-space model is composed of two components: unobservable and irregular. The unobservable component is further subdivided into a stochastic trend and an economic variable. We estimate the model using the Kalman filter algorithm. The VAR Granger Causality analysis helps to reveal the relationship between the trend and the movement of the rates of profit and utilization. The changes in profitability and utilization rate are positively associated with a change in the economic variable derived from the state-space model. Through this process, we can derive an heterodox investment function for the South Korean economy.