Earticle

[연구목적] 본 연구는 국내 주식시장에서 투자비중이 확대되고 있는 외국인 투자자의 투자행태가 주식시장의 수익률과 기관투자자 및 개인투자자의 투자행태에 미치는 영향에 대한 분석을 실시하는 데 있다. [연구방법] 본 연구는 4×1 VAR모형과 충격반응함수를 이용한 분석을 실시하였다. 실증 분석 대상 기간은 2020.01.01. - 2024.09.30까지의 기간을 분석대상으로 선정하여 분석을 실시하였다. 실증분석에 필요한 자료는 한 국거래소의 자료를 일별 KOSPI 지수와 거래대금 자료를 이용하였다. [연구결과] 실증분석 결과 첫째, 외국인 투자자의 투자행태는 KOSPI수익률에 유의미한 영향을 주지 않으며 반대로 KOSPI수익률 역시 외국인 투자자의 투자행태에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 외국인 투자자 의 투자행태는 -1차와 -3차 시점에서 기관투자자의 투자행태에 유의미한 부(-)의 영향을 주고 있는 것으로 나타 났으며, 개인투자자의 경우 외국인 투자자의 -3차 시점의 투자행태에 유의미한 정(+)의 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 외국인 투자자의 투자행태에 대하여 기관투자자의 투자행태는 -4차 시점에서 유의미한 부(-)의 영향을 개인투자자의 투자행태는 -2차 시점에서 유의미한 정(+)의 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 충 격반응함수에 대한 분석결과 외국인 투자자의 투자행태에 발생한 충격이 KOSPI수익률과 기관투자자의 투자행 태에는 크게 영향을 주지 않는 반면 개인투자자의 투자행태에는 상당한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. [연구의 시사점] 외국인 투자자의 투자행태가 주식시장의 수익률과 기관투자자 및 개인투자자의 투자행태에 미치는 영향에 대한 분석 결과 국내 주식시장에서 외국인 투자자와 기관투자자 및 개인투자자간 상호작용이 이 루어지고 있음을 확인할 수 있었다.

[Purpose] The purpose of this study is to analyze the effect of Foreign investors' investment behavior on the Korea Stock Market and the investment behavior of Institutional and Individual investors. [Methodology] This analysis method employs the 4×1VAR(vector-autoregression) model and Impulse Response, which are designed to measure the effect of Foreign investor behaviors on the Korea Stock Market. The target period for empirical analysis is 2020.01.01. - The period until 2024.09.30 was selected as the analysis target and the analysis was conducted. The data needed for the empirical analysis were the daily KOSPI index and transaction amount data from the Korea Exchange. [Findings] The summary of the analysis results is as follows. The investment behavior of Foreign investors did not appear to have a significant effect on the KOSPI market returns, and conversely, the KOSPI market returns did not appear to have any effect on the investment behavior of Foreign investors. Second, the investment behavior of Foreign investors was found to have a significant negative effect on the investment behavior of Institutional investors at the -1st and -3rd period. And in the case of Individual investors, it was found that they were significantly positively influenced by the investment behavior of Foreign investors at the -3rd period. Third, the investment behavior of Institutional investors and Individual investors was also found to have a significant effect on the investment behavior of Foreign investors. [Implications] Through this study, it was confirmed that there is interaction among the investment behavior of Foreign investors, Institutional investors, and Individual investors.

최근 들어 정보통신기술(ICT) 산업에서 생산의 변화에 관한 연구는 경제학에서 중요한 연구 분야의 하나로 다루어지고 있다. 한 국가 거시경제의 변동은 ICT 산업과 밀접하게 관련되어 있을 뿐만 아니라 ICT 산업에서 생산의 변동은 거시경제변수 및 다른 산업에 미치는 영향력도 매우 크다. 이 때문에 ICT 산업에서 생산의 변화가 거시경제변수에 미치는 영향에 관한 연구가 꾸준히 수행되어 왔다. 그렇지만 중국의 ICT 산업을 대상으로 한 연구는 특별한 의의가 있다. 첫째, 중국은 개방경제의 역사가 그다지 길지 않지만 광동성은 중국의 첫 번째 경제특구로 외국인투자가 많이 이루어져 왔으며, 특히 ICT 산업생산의 비중이 높아 변동성이 클 뿐만 아니라 불안정적인 측면도 크다. 이 때문에 선진국 경제에서 관찰되는 거시경제변수들 간의 관계가 중국 광동성의 경우에는 다른 모습을 보일 가능성이 있다. 둘째, 중국의 경우는 다른 자본주의 국가들과는 달리 국가 또는 성(省）정부에서 산업발전에 개입하는 경우가 많다. 따라서 선진국의 ICT 산업에서 나타나는 거시경제변수와 ICT 산업생산간의 관계와는 다른 독특한 측면이 존재할 가능성이 있다. 셋째, 중국의 광동성에는 거대한 국내외 시장이 존재하므로 한국 등과 같은 수출지향적 국가의 ICT 산업보다 광동성 ICT 산업은 중국의 경제정책 및 거시경제변수의 변화에 더 크게 영향을 받을 가능성이 있다. 이와 같은 특성 때문에 선진국과는 달리 중국의 경우는 ICT 산업생산의 변화가 거시경제변수에 어느 정도 영향을 미치는지를 사전적으로 또는 이론적으로 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 이 문제는 실증분석을 통하여 연구하고 판단해야 할 성격이라고 생각된다. 또한 광동성의 ICT 산업생산이 중국의 전체 산업에서 차지하는 비중이 매우 크기 때문에 ICT 산업생산의 변화에 따라 다른 산업 생산이 어떻게 반응하는지를 분석할 필요가 있다. 본 연구는 중국 광동성의 ICT 산업과 거시경제변수 및 다른 산업간의 변동성 전이효과(파급효과)를 분석하기 위하여 중국 광동성의 ICT 생산 충격이 거시경제변수를 대표할 수 있는 거시경제변수(산업생산과 수출) 및 다른 산업 생산에 미치는 영향을 구조적 벡터자기회귀(Structural vector autoregression: Structural VAR) 모형을 이용하여 분석하였다. 우선, 구조적 VAR 모형을 이용하여 ICT 산업생산과 거시경제변수 및 다른 산업간의 전이효과를 분석하고, 예측오차 분산분해를 이용하여 거시충격들에 대해 각각의 경제변수들의 변동성에 미치는 상대적 중요도를 분석하였다. 이를 통하여 다른 산업에 대한 ICT 산업의 파급효과가 유사하게 나타나는지 또는 다르게 나타나는지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구는 2004년 1월부터 2017년 12월까지 월별 자료를 이용하여 ICT 산업이 거시경제변수 및 다른 산업에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과에 의하면 ICT 생산 충격은 산업생산 및 수출 등 국민경제에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 크기의 차이는 있지만 ICT 생산 충격은 전반적으로 개별 제조업 생산에도 통계적으로 유의하게 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 예측오차 분산분해 결과에 의하면 ICT 생산 충격은 ICT 관련 산업뿐만 아니라 전통산업의 생산변동성에도 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

The analysis on the returns and volatility of ICT (Information & Communication Technology) productivity in industrial organization is one of the important research fields in economics, and the issue such as the influence of ICT productivity on macroeconomic variables has been examined over time. Since the fluctuation of a country’s macroeconomy has always closely associated with the changes of ICT industrial production, ICT industry can be used for a variety of purposes, such as improving intermediate goods, capital goods or business processes. It is highly possible that the variation of ICT productivity exert significant influences on macroeconomic variables and many literatures consider this relationship. However, the study on the Chinese industrial economy has it own especially important meanings. Firstly, due to the relatively short of the establishment period of Chinese open economic system, Guangdong’s ICT industry in China for the first special economic zone developed rapidly as a result of foreign investment. ICT industry also takes up comparatively large proportions in the entire Guangdong manufacturing sector. These features cause the instability of Chinese macroeconomic variables. Therefore, a different characteristics might be found on the relationship between macroeconomic variables and stock prices in China. Secondly, the interference of Chinese government (or province government) on the economic development is relatively severe, compared with developed capitalist countries, and industry development is also often intervened under national regulations and controls. Thus, the relationship between the volatility of macroeconomic variables and ICT industry development may present different features from those developed countries. Thirdly, unlike export-oriented emerging stock market such as Korea, Chinese Guangdong might be more affected by its national economic policies, foreign markets and the change of macroeconomic variables. It is hard to determine how can ICT industry will affect the fluctuation of the variation of macroeconomy in Guangdong based on theoretical works. The empirical analysis should be conducted to judge the relationship between them. In addition, due to the existence of the fact that the proportion of ICT industrial production is higher than other manufacturing sectors in Guangdong, the comparisons also should be analyzed to investigate how other industries react differently to the change of ICT industry. This paper tries to analyze the spillover effect of the ICT industry volatility between macroeconomic variables and other industries in China’s Guangdong. In this paper, we investigate the effect of Guangdong ICT industrial production shock on Macroeconomic variables (total industrial production, import export) and other industrial production that can represent macroeconomic variables used by structural VAR (structural vector autoregressive) model. We also analyze the importance of macroeconomic shocks on the volatility of each economic variable using the structural variance decomposition. The analysis tries to figure out whether the effects of ICT in the main industries have the different return and volatility spillover effect or not. This paper’s data used a monthly dataset of Chinese Guangdong’s ICT industry covering the period from January 1998 to December 2014. The structural VAR model were used to consider the short-run structural shocks in the model among variables. The results show that ICT output shock has positive effects on the national income as well as on the productions in most of manufacturing industries. As a result of structural variance decomposition analysis, ICT production shock was statistically significant not only in industries closely related to ICT, but also in production variability of traditional industry.

본 논문은 가계신용대출액과 KORIBOR의 차분변수인 수익률자료를 가지고 KORIBOR 변화율이 가계신용대출에 영향을 미치는지에 대하여 VAR모형을 통하여 그랜저 인과 계분석(Granger Causality test), 충격반응함수(Impulse Response Function) 분석과 분산분해(Variance Decomposition) 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과 KORIBOR는 비은행 취급기관의 가계대출에 대하여만 영향을 미칠 뿐 은행취급기관과 주택금융공사 등의 가계대출에 대하여는 영향을 미치지 않고 있는 것으로 나타났다. 둘째 충격반응함수 분석결과 KORIBOR 6월 금리와 KORIBOR 12월 금리는 가계대출에 대하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라지는 것으로 나타났다. 셋째, 분산분해 분석결과 가계대출은 KORIBOR 변화량에 의하여 일정부분 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과를 종합해보면, KORIBOR는 가계신용대출액에 선행하여 예측력을 지니고 있으며, KORIBOR변동에 따라 가계신용대출액이 변동함을 알 수 있게 하였다. 따라서 KORIBOR는 가계신용 대출금액을 결정하는 중요한 요인임을 감안해 볼 때 이와 같은 연구의 결과는 은행권, 비은행권, 주택금융공사 등의 각종 예금정책, 대출정책과 신용정책을 수립하는데 기여할 것으로 사료된다.

This dissertation is to verify the efficiency of the KORIBOR rates and consumer credit loans by revealing mechanism of their interrelationships from related indices provided by the Bank of Korea and Federation of Banks. Sample data are based on the amount of consumer credit for 98 samples in 8 years 2 months from December 2007 to January 2016 and its increase rates are calculated in Monthly basis. Granger causality test, impulse response function and variance decomposition are computed with VaR using the KORIBOR rates and consumer credit loans. Main analyses results are as follows; Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality KORIBOR rates precede and have explanatory power consumer credit loans. Secondly, the results of impulse response function suggest that the KORIBOR rates show immediate response to consumer credit loans and Influence by differential schedule and disappeared. Lastly, the variance decomposition analysis showed a high influence of the KORIBOR rates on consumer credit loans. This implies that returns on the KORIBOR rates have a significant influence over returns on consumer credit loans. Accordingly, given that the KORIBOR rate is an important factor that determines consumer loan and credit based sales, these research results are expected to contribute to the development of all types of loan policies and credit policies by the banking and non-banking industries.

본 연구는 2000년부터 2015년까지 최근까지의 국제유가 변화가 국내 산업별 주가에 미치는 영향을 국제유가 상승기와 하락기로 비교 분석한 기존 연구들과 차별성이 있는 논문이다. 특히, 국제유가를 상승기(2000년 1월 ~ 2008년 7월)와 하락기(2012년 3월 ~ 2015년 12월)로 구분하여 한국증권거 래소(Korea Stock Exchange)의 국내 KOSPI(Korea Composite Stock Price Index)에 분류된 17 개 산업 중 어떤 업종의 주가 수익률이 가장 민감하게 반응하는지를 보고자 한다. 본 연구의 실증분 석을 위해서 2000년 1월 ~ 2015년 12월까지의 16년 동안의 17개 산업에 대한 월별 주가지수 와 우리나라에서 가장 많이 수입하는 두바이유에 대한 가격을 주요 표본 데이터로 사용하였으며, 국제유 가의 변동이 국내 산업별 주가에 미치는 영향을 알아보고자 VAR(Vector Auto Regressive)모형으로 분석하여 충격반응(Impulse Response)함수와 그랜저 인과관계분석(Granger Causality Test) 등을 보았다. 그 결과, 상승기에는 17개 산업 중에서 철강 및 금속을 비롯한 14개 산업이 유의한 결과를 보였으나, 하락기에는 단지 운수장비를 비롯한 5개 업종만이 유의하게 나왔다. 또한, 국제유가 상승 기와 하락기에 17개 산업 중 전기·전자를 비롯한 5개 업종만이 모두 유의함을 알 수 있었다. 전체 기간 에서는 4개 업종만이 유의함을 알 수 있었으며, 건설업은 상승기, 하락기, 전체 기간 동안 가 장 유의한 업종임을 실증분석으로 검증할 수 있었다. 본 연구를 통해 21세기의 국제유가가 상승기와 하락기에 KOSPI 17개 산업의 주가 수익률에 대해 서 어떠한 영향을 주었는지 알아보았으며, 유가변동에 국내 주요 산업의 주가수익률에 밀접한 영향 을 미친다는 것을 알 수 있었으며, 해당 기업들의 경영 전략수립에 도움이 되었으면 한다.

Today it is so significant to pay attention to the oil price and stock market for the future successful profit of domestic companies in Korea. The purpose of this paper is aimed at analyzing the effects between volatility for international oil price and the stock index on the domestic industries in Korea. It is available to use the model empirically for the dubai oil price and the stock index of the Korean industries. Also this paper studies how much impact the oil price to stock index dividing two periods when the international oil prices go up and down on the world in addition to the whole period from January 2000 to December 2015. In this study literature reviews and empirical methods are both used; The literature reviews are covered with theoretical studies on the relationship between the international oil price, stock markets with the election of variables and its examination in the previous studies. Based on these theories, a model which explains the relationship between stock price indexes by Korean industries and KOSPI (Korea Composite Stock Price Index), as a dependant variable and the independent variables which is proposed as the oil prices, the Time-Varying Volatility of oil prices, the stock index for KOSPI, S&P 500 and seventeen industry in Korea. The analysis is carried out the summary statistics for the whole number of observations for sampling of this study was 4000. This data is gathered by the stock index from the fnguide from Korea, the oil prices from Quandi company from Canada, the exchange rate for the Korean won vs. the United States Dollar from Korean Bank. Also in case of the oil price, the Dubai oil occupied around 80 percentages of imported oils to Korea is used to analyze this study rather the Brent crude from the North sea nearby the UK or the West Texas Intermediate price in the US. Through the empirical analysis, the results attained are as follows; Firstly, it had the unit root tests for stationary relation with Augmented Dickey-Fuller and Phillips-Perron, then it used the logarithmic variables because unit roots were present in variables. It had the stationary data using the level variables. In result, it was rejected the non-stationary null hypothesis, and then it had the stationary data in the time-series analysis because we had not the unit root. Secondly, this study had the vector autoregressive(VAR) model which was a general framework to describe the dynamic interrelationship among stationary variables using the first differences because the time series was stationary. After VAR analysis, this study can know the result that the p-value of the construction industry was less than the 5% significance level during the whole period, and then the stock price index of the construction is the most sensitive industry to dubai oil price. In the end, this study shows the findings to give a useful help of the industrial prediction for the stock market and to understand the relation between the oil price and stock market in Korea.

본 논문은 한국은행에서 발표한 2007년 12월부터 2016년 1월까지 8년 2개월 동안의 98개 표본에 대한 가계신용대출과 은행연합회에서 발표한 KORIBOR 변화율을 각각 사용하여 KORIBOR 변화율이 가계신용대출에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모 형을 이용한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test), 충격반응함수(Impulse Response Function)분석 과 분산분해(Variance Decomposition) 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과 KORIBOR는 비은행 취급기관의 가계대출에 대하여만 영향을 미칠 뿐 은행취급기관과 주택금융공사 등의 가계대출에 대하여는 영향을 미치지 않고 있는 것으로 나타났다. 하지만 가계대출(은행취급기관의 가계대출, 비은행 취급기관의 가계대출, 주택금융공사의 가계대출)은 KORIBOR 금리에 대하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 충격반응함수 분석결과 KORIBOR 6월 금리와 KORIBOR 12월 금리는 가계대출(예금은행 취급기관, 비은행 취급기관, 주택금융공사 등)에 대하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라지는 것으로 나타났으며, 가계대출(예금은행 취급기관, 비은행 취급기관, 주택금융공사 등)도 KORIBOR 6월 금리와 KORIBOR 12월 금리에 일정시차까지 영향을 미치다가 사라지는 것으로 나타났다. 셋째, 분산분해 분석결과 가계대출은 KORIBOR 변화량에 의하여 일정부분 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과를 종합해보면, KORIBOR는 가계대출액에 선행하여 예측력을 지니고 있으며, KORIBOR변동에 따라 가계신용대출액이 변동함을 알 수 있게 하였다. 따라서 KORIBOR는 가계신용대출금액을 결정하는 중요한 요인임을 감안해 볼 때 이와 같은 연구의 결과는 은행권, 비은행권, 주택금융공사 등의 각종 예금정책, 대출정책과 신용정책 을 수립하는데 기여할 것으로 사료된다. 즉 KORIBOR가 상승할 경우에 대출기관들의 대출금 상환을 지연시키거나, 연체를 유발할 뿐만 아니라, 신규 대출을 감소시킬 수 있기 때문에 KORIBOR 변화에 따라 대출기관들의 예금정책, 대출정책과 신용정책을 탄력적으로 조정하는 정책이 필요하다고 사료된 다. 본 연구는 KORIBOR 변화에 따르는 가계신용대출 변화관계를 최초로 분석하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 본 연구는 향후 글로벌 금융위기 전후에 대한 비교분석과 다양한 분석으로 확대될 것으로 기대된다.

This dissertation is to verify the efficiency of the KORIBOR rates and the household credit loans by revealing mechanism of their interrelationships from related indices provided by Bank of Korea and Federation of Banks. Sample data are based on the amount of household credit for 98 samples in 8 years 2 months from December 2007 to January 2016 and its increase rates are calculated in Monthly basis. Granger causality test, impulse response function and variance decomposition are computed with VaR using the KORIBOR rates and the household credit loans. Main analyses results are as follows; Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality KORIBOR rates precede and have explanatory power the household credit loans. Secondly, the results of impulse response function suggest that the KORIBOR rates show immediate response to the household credit loans and Influence by differential schedule and disappeared. Lastly, the variance decomposition analysis showed a high influence of the KORIBOR rates on the household credit loans. This implies that returns on the KORIBOR rates have a significant influence over returns on the household credit loans. Accordingly, given that the KORIBOR rate is an important factor that determines household loan and credit based sales, these research results are expected to contribute to the development of all types of loan policies and credit policies by the banking and non-banking industries.

본 논문은 기업가비율이 실업률, 소득수준과 어떠한 장기적 관계에 있는지, 그리고 어떠한 설명변수들이 기업가비율에 영향을 미치는지 분석한다. 이를 위해 1980년부터 2008년까지 OECD 23개 국가를 패널 분석한다. 잘못된 추정과 편의의 위험을 피하기 위해 분석대상 변수들의 단위근 검정을 통해 수준변수들이 비정상적인지를 검정하고, 비정상적 변수들 간에 공적분관계가 존재하는지를 검정한다. 소득수준, 개방도, 규제정도, 실업률, 금융접근성, 노조 조직률 그리고 제조업비율이 기업가비율과 장기균형관계에 있음을 확인하였다. 기업가비율의 추세는 국가별로 큰 편차를 보이기 때문에, 비슷한 패턴을 보이는 국가그룹으로 분류하여 DOLS추정하였다. 증가추세의 국가그룹에서 소득수준, 개방도, 실업률, 제조업비율, 금융접근성이 유의한 양의 영향을, 인적자본수준과 노조 조직률은 유의한 음의 영향을 주고 있다. 이러한 추정결과는 기업가비율이 감소패턴을 보이는 국가그룹과 상이하다. 감소패턴의 국가그룹에서는 노조 조직률을 제외한 나머지 모든 변수에서 상반된 추정 계수값을 보인다. 즉, 어떤 그룹에 속하는지에 따라 기업가비율에 영향을 미치는 요소의 영향의 방향이 달라진다. 기업가비율이 다른 설명변수들과 반대의 인과관계를 갖는지를 테스트하기 위해 오차수정모형(error correction model)을 추정하였다. 기업가비율은 소득수준 및 실업율과의 관계에서 양방향 인과관계가 성립하며, (기업가비율 ⇄ 소득수준), (기업가비율 ⇄ 실업률)의 충격반응모형을 통해, 충격에도 불구하고 장기균형수준에 수렴함을 보인다.

What kind of explanatory variables affect business ownership rate? How is the business ownership rate related to income per capita and what are the direction of causality between them?This paper examines the long-term relationship between business ownership rate and a number of variables for a panel of 23 OECD developed countries over the period from 1980 to 2008. To do this we first investigate the stationarity of variables concerned, then test cointegration among the variables by employing the Westerlund’s (2007) error correction panel method. Commonly used econometrics methods are the so-called first generation panel unit root tests, such as Hadri and Levin A, Lin CF, Chu(=LLC). Because these first-generation tests assume cross-sectional independence, exhibit severe size distortions in the presence of cross-sectional dependence, we also use second-generation panel unit root tests such as CIPS(=cross-sectionally augmented IPS) to allow for cross-sectional dependence. For all level variables, both Hadri and LLC test do not reject the null hypothesis of a unit root at from the 1 % to 5% level. With regard to the first differences of the series, the test statistics are greater than the 1% or 5% critical absolute value and thus the null hypothesis is rejected. The CIPS test results also offer identical conclusions,To test if the null hypothesis of no cointegration can be rejected, Westerlund (2007) has developed two group-mean tests and two analogous panel tests. In the two group-mean based tests, the alternative hypothesis is there is cointegration at least in one cross section unit, which is the same in many traditional panel cointegration tests. Results using two pairs (no intercept, no time trend), (intercept, time trend) and one-period lead and lag values indicate that all four tests reject the null of no cointegration at the 1% or 5% level. Finally we bootstrapped robust critical values for the test statistics. Overall, those results show that there exists a long run cointegrating relationship among the variables in equation. Having confirmed the stationarity of variables and the existence of a long run relationship between the variables in equation, DOLS(Dynamic OLS) were utilized to estimate the respective parameters. Empirical results show that the sign of estimated parameter coefficients are different between country groups. While income per capita, economic openness, level of human capital, and credit accessibility significantly positive affect business ownership rate in riser country group, the signs of those coefficients in faller group are almost negative. This implies that the parameters of determinants are heterogenous between two groups of countries even though all of these countries are the OECD members. The above interpretation of the estimation results is based on the assumption that long-run causality runs from explanatory variables to business ownership rate. However, while cointegration implies causality in at least one direction, it says nothing about the direction of the causal relationship between the variables, as discussed above. Causality may run in either direction, from income per capita to business ownership rate or from business ownership rate to income per capita, or in both directions. To test the direction of long-run causality, we follow common practice in the applied panel cointegration methods and employ two-step procedure. And same procedure applies to causal relationship between unemployment rate and business ownership rate. In the first step, we use the DOLS estimate of the long-run relationship to derive the disequilibrium term. In the second step, we estimate the error correction model. From this we conclude that long-run causality is bidirectional, implying that increasing business ownership rate is both a consequence and cause of increasing level of income per capital or decreasing unemployment rate. To check the robustness of this conclusion, we perform a panel Granger causality test based on a levels VAR regression with fixed effects. the null hypothesis of no Granger causality from business ownership rate to income per capita or unemployment rate is not rejected. This confirms our result that increasing business ownership rate leads to increasing income level or decreasing unemployment rate. We employ generalized impulse response functions based on a one or two-lag panel vector error correction model over a 28-year horizon. A one-standard-deviation shock in business ownership rate results in a gradual and permanent decrease in income level or unemployment rate and reaches its full impact after 15 years. And we also shows that income or unemployment rate gradually and permanently decreases in response to a one-standard-deviation shock in business ownership rate and that the full impact is reached after 15 years. The impulse response functions are thus consistent with the Granger causality tests. The main contribution of this paper is that it is the first attempt to apply panel cointegration technique to examine the long-run relationship between business ownership rate and number of concerned variables such as income per capita, unemployment rate, economic openness, human capital level, union membership rate, credit accessibility and manufacturing sector ratio. And also we shed light on the direction of causality between income level, unemployment rate and business ownership rate. While structural breaks in OECD countries such as collapse of Berlin wall, formation of Euro-zone, political regime shifts, financial or trade liberalization, financial or fiscal crisis and so on may affect the above panel test statistics, we do not take into account structural breaks, which may limit our conclusions and implications.

This study analyzes the mutual influence between advertising expenditures and corporate sales in the Korean liquor industry. A bivariate vector autoregressive model is estimated using quarterly data on the won value of advertising expenditures and sales from 2005 to 2012. The estimated impulse response functions show that a one-time increase in advertising expenditures leads to increase in corporate values with a two-quarter lag. However, the impact of advertising on liquor sales is more immediate and relatively large. There is evidence that sales Granger cause advertising expenditures. However, there is no evidence of causality from advertising expenditures to sales. The results suggest that sales are effective in determining advertising expenditures in the Korean liquor industry.

선물은 헷지와 가격발견이라는 중요한 두 가지 경제적 기능을 하고 있다. 헤지는 미래 현물 가격변동위험을 줄이기 위한 선물거래를 의미하고 가격발견은 선물시장이 미래현물시장에 대한 정보를 주는 것을 말한다. 헷지효율성은 가격발견기능 즉, 새로운 정부고 얼마나 잘 가격에 반영되어 있느냐에 달려있다. 일반적으로 선물시장은 낮은 거래비용 및 레버리지 등으로 인해 현물시장보다 새로운 정보에 더 빨리 반응한다. 특히 동태적인 시장에서는 가격발견이 연속적으로 나타나게 되는데, 가격이 일반적으 로 공정한 가격을 나타내지 못하는 경우가 많다. 일반적으로 가격발견이 자산의 공정가격을 찾는데 도움 을 주기 때문에 금융분야에서 매우 중요한 연구주제가 된다. 금시장은 지난 수 년 동안 급속히 성장해 왔고 우리나라에서는 1999년 4월에 금선물, 2010년 9월 13일 에 기존의 금선물의 거래단위를 1/10로 축소하여 100g 단위 금을 기초자산으로 하는 선물상품인 미니금 선물을 새로이 도입하였다. 이외에도 금과 관련한 상품으로 금선물 ETF도 도입되어 거래되고 있다. 특 히 미니선물상품은 우리나라뿐만 아니라 다른 나라의 거래소에서도 상장되어 거래되고 있는 바, 본 연구 에서는 일본과 한국에 상장되어 있는 미니금선물시장에 대한 동태적 영향관계를 분석해 보고자 한다. 구 체적으로 본 연구에서는 정보 효율성 측면에서 일본의 선물시장이 우리나라 미니금시장에 대하여 재무 이론분야에서 중요한 연구주제인 가격발견기능이 경제적으로 제 역할을 충실히 수행하여 인과성이 존재 하는지를 조사하기 위하여 2010년 10월 1일부터 2013년 6월 19일까지 일별데이터를 사용하여 VAR 모형의 대표적 추론 방법인 그랜저 인과관계(Granger Causality)분석, 충격반응함수(Impulse Response)분석 및 분산분해(Variance Decomposition)분석을 이용하여 (1) 일본의 미니금선물시장과 한국의 미니금선물 및 현물시장 그리고 KODEX골드선물(H) 중에서 어느 시장이 다른 시장에 대해서 선도하여 예측력을 가 지는가? (2) 어느 정도의 시차를 두고 영향을 미치는가? (3) 얼마나 큰 영향을 미치는가?를 분석한다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Granger Causality Analysis에서 일본 미니금선물이 한국 미니금선물을 단일 방향으로 선도하여 예측력을 나타내었고, 한국 미니금시장에서는 현물 및 ETF가 선물을 양방향으로 선도하는 것으로 나타 났다. 이는 선진화된 일본 선물시장이 아직 초보 단계인 한국 선물시장에 대해서 가격발견 기능이 있어 미래 한국 미니금선물가격에 대한 예측치를 제공하고 있으며, 한국 금시장에서는 아직 미니금선물시장 이 충분히 성숙하지 못하여 현물이나 ETF시장에서도 영향을 받는 것으로 생각된다. 둘째, Impulse Response Analysis에서 일본 미니금선물수익률 한 단위 충격에 대한 한국 미니금선물 수익률은 2일 정도 유의한 반응을 보였으나, 반대의 경우는 유의한 반응을 보이지 않음에 따라 일본 미 니금선물시장이 한국 미니금선물시장에 영향을 주고 있는 것으로 추론된다. 또한 한국의 미니금시장에 서 미니금선물수익률 한 단위 충격에 대해서 미니금선물(KODEX 골드선물(H))수익률은 2일 정도 유의 한 반응을 보였고 미니금선물(KODEX 골드선물(H))수익률 한 단위 충격에 대해서 미니금선물수익률은 3일 정도 유의한 반응을 보임에 따라 미니금선물(KODEX 골드선물(H))이 미니금선물에 미치는 영향이 미니금선물이 미니금선물(KODEX 골드선물(H))에 미치는 영향보다 더 강하게 작용하고 있다고 추론된다. 셋째, Variance Decompositions에 의한 반응의 크기를 보면, 일본 미니금선물수익률의 변화 중 99.09% 가 자기 자신의 변화에 의한 것으로 나타나 한국 미니금시장은 일본 미니금선물시장에 거의 영향을 미 치지 못하고 있는 반면, 한국 미니금시장수익률은 일본 미니금선물수익률에 의해서 약41%-약61% 정도 설명되어 한국 미니금시장은 일본 미니금선물시장에 의해서 큰 영향을 받음을 알 수 있다. 또한 한국 미 니금시장에서, 한국 미니금선물의 6.59%는 미니금선물에 의해서 설명되고, 미니금선물의 27.94%가 미니 금선물에 의해서 설명되고 있으며, KODEX골드선물(H)의 13.91%는 미니금선물에 의해서, 8.06%는 미니 금선물에 의해서 설명되고 있다. 전체적으로 볼 때, 선진화된 일본 미니금선물시장은 한국 미니금시장을 선도하여 가격발견기능을 하 고 있으며, 한국 미니금시장에서는 현물(KODEX골드선물(H))과 선물이 양방향으로 선도하고 있는 것으 로 추론된다. 향후 미니금선물이 보다 활성화될 경우에는 선물의 가격발견 기능이 더욱 활성화되어 충분 히 제 기능을 발휘할 것으로 생각된다.

Futures markets perform two importance roles, hedging of risks and price discovery. Hedging is protecting a position or anticipated position in the cash market by using and opposite position in futures. Price discovery is revealing of information about future cash market prices through the futures market. The effectiveness of hedging is dependent on the price discovery process or how well new information is reflected in price. In general, futures markets are found to respond faster to new information than spot markets since the transaction cost is lower and the degree of leverage attainable is higher. The price discovery mechanism is the process of determining the price of an asset in the marketplace through the interactions of available information including one market and other related markets. In dynamic markets, the price discovery takes place continuously. The price will sometimes fall below the average and sometimes exceed the average as a result of the noise due to uncertainties. So usually price discovery accepted an important research topic in finance helps find the exact price for an asset. The gold markets have been a steady increase in prices over the last decade. So, both the KRX and the TOCOM list the mini gold futures. Generally, mini contracts are smaller sized contracts that are designed to appeal to retail customers who cannot afford standard contracts. For example, the KRX offers gold (1,000g) and mini gold(100g) futures contracts. Also, mini contracts have been listed in various exchanges. Here, another important issue on market quality is the contribution to price discovery when the trading of an underlying asset is dispersed over multiple trading systems. This begs the question: does mini gold futures traded on an exchange can be used to predict gold prices traded on other exchange. This paper empirically examine whether both Korean gold markets and Japanese mini futures gold market are properly performing its economic function of price discovery by analyzing the prices between Japanese mini gold futures and Korean mini gold markets. Korean gold markets and Japanese mini gold futures market, for the period from October 1, 2010 to June 1, 2013 using daily data. Specifically, the study addresses three issues: (1) Japanese mini gold futures market has predictive power for Korean gold markets or vise versa; (2) if a variable have predictive power, how long does the variable in response to the various shocks; (3) how big does the proportion of the movements in a sequence due to its own shocks impacts to the other variable.

본 연구의 목적은 2008년 5월 6일 처음 개장한 개별주식선물의 가격발견기능을 검정하는 데 있다. 이를 위해 총 25개 개별주식 선물상품 중 거래대금 순으로 5개를 표본으로 선정하였다. 개별주식 선물의 총 거래대금 중 이들의 비중은 약 71%를 차지하고 있어 개별주식선물을 대표하는 종목으로 판 단할 수 있다. 지금까지 가격발견(price discovery)에 관한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 기존연구들의 대부분은 거시적(macro) 차원에서 국제자본시장간의 정보전달메커니즘을 규명하고자하는 연구로 주로 미국주식시장의 분석 국가들에 대한 예측력이 지배적임을 보여주었다. 또한 현물과 선물에 관한 정보전 달메커니즘을 규명하고자 하는 연구는 주가지수 현․선물, 상품현․선물, 금리현․선물, 외환현․선물 등 다방면에서 이루어져 왔다. 특히 국가별로 주가지수선물시장이 개장된 경우 주가지수 현물과 선물을 이용한 연구들이 많이 이루어져 왔으며 선물상품의 일관성 있는 가격발견기능을 제시하지는 못했다. 우리나라에서도 기존의 연구들은 거시적인 측면에서 코스피 200 종합주가지수 선물의 현물에 대한 연 구가 대부분이었으며 표본기간, 분석방법론 등에 따라 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 이러한 기존연 구들의 연장선에서 미시적(micro) 자료를 이용하여 선물상품의 유용성을 규명하고 자 하였다. 실증분석 을 위해 SK 하이닉스, 삼성전자, 현대자동차, SK 이노베이션, LG전자 등 총 5개 종목을 거래대금이 높 은 순서대로 선정하였다. 분석기간은 2009년 12월 14일부터 2012년 2월 15일까지 약 2년 3개월의 542개 관측치를 사용하였으며 종가기준 개별주식 현․선물 일별 수익률을 이용하였다. 분석기법은 동태적 분 석에 일반적으로 많이 사용되어지는 VAR 모형을 이용하였다. 연구는 구체적으로 세 가지 영역으로 이루어진다. 첫째 개별주식 현물수익률과 선물수익률간의 가격발견기능이 존재하는 지를 검정하기 위해서 그랜즈 인과관계 분석법이 사용된다. 만약 선도/지연관계가 존재한다면 그 효과는 어느 정도 지속되는 지를 파악하기 위해 충격반응함수 분석을 사용하였다. 마지막으로 얼마만큼의 크기로 영향을 주는지를 분석하기 위해 분해분산 방법을 이용하였다. 동태적 분석을 위해 시계열모형을 적용하는 경우 먼저 분석 자료들에 대한 안정성(unit root test) 검정을 하게 된다. 불안정한 경우라도 공적분 검정(cointegration test)을 통해 장기적 관점에서 평균으로 수렴하는 지를 검정하게 된다. 수렴하게 되면 오차수정을 고려 한 VAR 모형(error correction model: VECM)을 이용하며, 그렇지 못한 경우 VAR 모형을 이용하게 된 다. 본 연구에서 수익률을 사용하였으며 기존 연구들에서 수익률자료는 안정성(stationary)의 특성을 지 닌다는 사실이 널리 알려진 바 있다. 따라서 단위근 검정과 공적분 검정은 생략하기로 한다. 주요 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 주요 분석내용을 보면 기초통계분석에서 최근 자동차산업의 꾸준한 성장에 힘입어 현대자동차의 현․선물수익률이 상대적으로 가장 높았으나 스마트폰에서 상대적 으로 후발주자로 인식된 LG 전자의 현․선물수익률은 마이너스를 보였다. 삼성전자는 기업의 건전성 이 높아 최저의 표준편차를 보였으나, 하이닉스의 경우 SK그룹으로 주인이 바뀌기 전 하이닉스의 지배 구조의 불안에 기인하며, SK 이노베이션은 석유산업의 불안정한(unstable) 특성 때문에 비교적 높은 표 준편차를 보였다. 그랜즈 인과관계 검정분석결과를 보면, 선물수익률과 현물수익률은 10% 통계적 유의수준에서 서로에 게 예측력이 있는 것으로 나타났다. 삼성전자는 선물수익률만이 현물수익률에 대해 10% 통계적 유의수 준에서 선도하는 기능을 보였다. 현대자동차는 선물수익률이 현물수익률을 5% 통계적 유의수준에서 선 도하는 결과를 보인 반면 현물수익률은 선물수익률을 10% 통계적 유의수준에서 예측력을 보였다. SK 이노베이션의 경우 선물수익률만이 5% 통계적 유의수준에서 현물수익률을 선도하는 결과를 보였다. 마 지막으로 LG전자의 경우 현․선물수익률 간에는 선도/지연효과가 존재하지 않았다. 이를 토대로 한 시장의 한 단위 충격이 다른 시장에 얼마만큼 오래 영향을 미치는지를 파악하기 위해 충격반응함수 분석을 실시하였으며 주요결과는 다음과 같다. SK 하이닉스, 삼성전자, 현대자동차 및 SK 이노베이션의 선물수익률 한 단위의 변화의 충격에 대해 현물수익률은 2차까지 양(+)의 방향으로 강하 게 영향을 3차와 4차에서 음(-)의 방향으로 영향을 받다가 첨차 사라지는 것으로 나타났다. 또한 SK 하 이닉스와 SK 이노베이션의 현물수익률 한 단위에 변화의 충격에 대해 선물수익률은 현물수익률에 비해 현저하게 약하게 반응하고 있음을 보였다. 마지막으로 충격의 크기를 검정하기 위해 분해분석 방법을 이 용하였다. 분석대상 선물수익률들은 대부분 자기 자신의 변화에 의한 것으로 추정된다. 반면 삼성전자와 현대자 동차의 현물수익률의 변화 중 약 4%는 선물수익률의 변화에 의해 설명되어지는 것을 나타났다. SK 이 노베이션의 현물수익률의 변화 중 약 3%는 선물수익률의 변화에 의해 설명되었다. 마지막으로 SK 하이 닉스의 현물수익률의 변화 중 약 2%는 선물수익률의 변화에 의해 설명되었다. 지금까지 우리나라에 개장되어 있는 개별주식선물상품을 거래대금순서로 상위 5개 기업을 대상으로 선물시장의 순기능인 가격반응기능에 관해 검정하였다. 이러한 연구는 향후 위험관리 등의 목적으로 개 별주식선물을 포함하는 포트폴리오 관리에 다소 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고 향후 연구 방향으로서 다음과 같이 세 가지 점을 제시하고자 한다. 첫째, 분석 결 과에 대한 타당성을 높이기 위해 표본기간과 관측치를 확장할 필요가 있다. 또한 분석기간을 호황기과 불황기로 나누어 분석함으로써 분석결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 둘째, 다양한 분석기법을 사용할 수 있다. 본 연구는 분석 자료가 동분산을 따른다는 가정 하에 분석모델을 이용하였 지만, 분석 자료가 이분산성을 따르면 새로운 접근법이 필요할 것으로 사료된다. 셋째, 정보의 비대칭성을 고려한 분석이 필요할 것으로 판단된다. 즉, 기존의 거시적 차원의 연구들은 과거의 호재(good news) 보다 악재(bed news)에 의한 예측력이 더 설득력이 있는 것으로 보고하고 있다. 따라서 미시적 자료를 이용하여도 기존연구들과 동일한 결과가 발생하는 지에 관한 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.

The study investigates the lead-lag relations by analyzing the temporal relationship between the returns of single stock futures and those of spot. Five single stock futures are selected among total 25 SSFs listed in Korea Exchanges according to the market amount. The market amount of selected samples is about 71% of total single stock futures. They are assumed as the representatives of the single stock futures market. So far, a lot of papers have been published related to the price discovery. Most of previous researches have verified the US stock market leads to other countries’ stock markets in the broad perspective. On the other hand, many papers have tried to show the information spillover effect between futures markets and spot markets with various futures products such as stock index futures, physical product futures, interest futures, exchange futures. In particular, most papers specified to stock index futures markets which are successful in introduction of index stock futures haven’t shown the consistent results, which futures markets lead spot markets. Domestic researches related to information spillover effects have focused on KOSPI 200 futures index market. These results also haven't suggested consistent performances similar to other previous results. This paper tries to analyze the relationship between returns of single stock futures and those of stocks on the microscopic aspects. The research employes five single stock futures like SK hynix, Samsung Electronics, Hyundai Motors, SK innovation, LG Electronics. The sample periods are from December 14, 2009 to February 15, 2012. 542 observations both from returns of spot and those of nearby single stock futures are calculated taking the natural log of the price at t by the price at t-1. VAR model is used to catch the dynamic information spillover effects. The paper approaches three areas in detail. Is there information spillover effects between the returns of single stock futures and those of spots? How long do the information spillover effects go on? How much of the movements in one market can be explained by innovation in other market? To get the answers the above questions, we employed the Granger-causality test, impulse response test, and variance decomposition in order. In general, we take two steps to use the time series model, the unit root test for stationarity and cointegration test for long-run equilibrium. Fortunately, return data has been testified to be stationary through many previous researches. The main results with returns of the single stock futures and spots as follows. First, the returns of SSFs and spot of Hyundai Motors are highest owing to the growth of motor’s industry, but those of LG Electronics are negative due to low performance of smart phone area. The standard deviation of Samsung Electronics is lowest, but the standard deviations of SK Hynix and SK Innovation are highest due to ownership problem and unstable oil industries. It is very important to estimate the lags of VAR model. We figure out the lags with Schwarz’s Bayesian information criterion (BIC) used generally. SK Hynix, SK Innovation and LG Electronics show the lowest values of BIC at 2 lags. and Samsung Electronics and Hyundai Motors suggest the lowest values of BIC at 3 lags. So VAR(3) models for Samsung Electronics and Hyundai Motors, VAR(2) models for SK Hynix, SK Innovation and LG Electronics are employed. Second, the return of SK Hynix futures tends to lead that of spot at the 10% significant level and the return of SK spot also leads that of futures at the 10% significant level. The return of Samsung Electronics futures alone predicts that of spot at 10% significant level. The return of Hyundai Motors futures tends to lead that of spot at the 5% significant level and the return of Hyundai Motors spot also leads that of futures at the 10% significant level. The return of SK Innovation futures alone predicts that of spot at 5% significant level. There is no lead/lag relation between the return of LG Electronics futures and spot. Third, the one unit of shock of SK Hynix futures, Samsung Electronics futures, Hyundai Motors futures, SK Innovation futures effects the returns of those spots for 2 days positively and for 3 and 4 days negatively. Different from the results from the returns of SK Hynix spot and SK Innovation to those of futures, the one unit of shock of SK Hynix and SK Innovation is not likely to influence the returns of those spots. Fourth, the innovation of all futures tends to depend on themselves. 4% price change of the returns of Samsung Electronics and Hyundai Motors are explained by the change of those futures returns. 3% price change of the returns of SK Innovation is explained by the change of its futures returns. 2% price change of the returns of SK Hynix is explained by the change of its futures returns. Lastly, there are two limitations of this work. First, to improve the robustness of the results, we need longer period as well as more sample. Sub-samples according to economic situation, bull or bear, definitely can improve the robustness. Second, various methodologies are necessary according to deep analysis of data. For example, the heteroscedastic model like ARCH or GARCH models can be employed to provide significant results. Third, we should consider information asymmetry. Many previous results have supported bad news effects the change of price rather thane good news. In conclusion, in spite of those limitations, the results of this paper can provide useful information to the investors for managing single stock risk and help construct the efficient portfolio.

본 논문의 목적은 거래소시장과 코스닥시장의 상호의존성 및 동적관계가 존재하는가를 규명하데 있다. 이를 위하여 2001년 1월 2일부터 2011년 4월 29일까지의 KOSPI주가지수 및 KOSDAQ주가지수의 일별수익률 자료를 사용하여 VAR모형을 통한 거래소시장과 코스닥시장의 상호의존성 및 동적관계의 검증과 충격반응함수분석을 실시하였다. 아울러, 전체기간에 대하여 증권선물거래소의 출범에 따른 자본시장의 통합화 전후와 국제금융위기 이후의 3개 하위기간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전체 분석대상 기간(Panel 1)에 대한 분석결과 코스닥시장의 경우 거래소시장의 3일전 수익률과 코스닥시장의 1일전 수익률에 유의미한 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 하위분석기간에 대한 분석결과 Panel 2의 경우 거래소시장과 코스닥시장간 상호의존성 및 동적관계가 존재하고 있는 것으로 나타났으며, Panel 3에 대한 분석결과 거래소시장에 대한 코스닥시장의 영향력은 존재하지 않는 것으로 나타난 반면, 코스닥시장에 대한 거래소시장의 영향력은 -2차와 -3차에서 관찰되어졌다. Panel 4에 대한 분석결과 KOSPI와 KOSDAQ 주가지수 수익률간 상호의존성 및 동적관계가 존재하지 않는 것으로 나타났으며, 마지막으로 충격반응함수 분석을 통한 분석결과 거래소시장에 충격이 가해지는 경우 코스닥시장은 상대적으로 크게 반응하는 데 반해 코스닥시장에 충격이 가해지는 경우 거래소시장에 미치는 영향은 미비한 것으로 나타났다.

The purpose of this paper is to investigates the relationships between KOSPI and KOSDAQ Markets using daily data for the time period from JAN, 02, 2001 to APR, 29, 2011. Throughout the term, three subordinate periods, based on time segments. This analysis method employs correlation test, VAR and Impulse Response, which are designed to measure the effect of dynamic relationships between KOSPI and KOSDAQ Markets. The outcome of the research is summarized as follows. First, in the analysis of overall term(2001.0.1.02～2011.04.29), VAR analysis shows that the KOSDAQ market is influenced by the past movement in the KOSPI market. Second, in the analysis of subordinate periods, Panel 2(2001.01.02～2005.01.26) analysis shows that each market is influenced by the past movement in the other market. The result implies that a dynamic relationships has exists in both market. And then in the analysis of Panel 3(2005.01.27～2009.03.02), the empirical result shows that the KOSPI market changes has played some important role in the KOSDAQ Market, but the effect of KOSDAQ Market on the KOSPI is not found. Finally, in the analysis of Panel 4(2009.03.03～2011.04.29), the result shows that a dynamic relationships has not exists between KOSPI and KOSDAQ Markets. Third, impulse response function result shows that the KOSPI shock's effect on KOSDAQ is greater than the KOSDAQ shock's effect on KOSPI

The study examines common component existing in five Asian countries from 1991 to 2007. To do this, the daily stock market indices of Korea, Malaysia, Thailand, Indonesia, and the Philippines were used. Using a Vector Autoregressive Model this paper analyzes causal relations and dynamic interactions between five Asian stock markets. The findings in this study indicate that level of five Asian stock markets' stock return linkages are low. First, from the statistics for pair-wise Granger causality tests, I find Granger-causal relationship between Korea and Indonesia and between Malaysia and and Indonesia. Second, from the results of response function and the statistics of variance decomposition, I find that week shocks to Korean stock market return on Malaysia, Indonesia, Thailand, and the Philippines stock market returns. The results indicate increased Asian stock market linkages but the level is very low. This implies that the benefits of diversification within the five Asian stock markets are still existed.

본 논문은 변수들 사이의 공적분 관계가 식별이 되지 않은 경우에도 구조적 오차수정모형을 식별하고 추정할 수 있음을 밝혔다. 구조적 충격항은 영구적인 요소와 임시적인 요소로 분해된다. 본 연구는 King, Plosser, Stock, and Watson (1991)의 연구를 발전시켜 최소한의 가정을 사용한 장기 제약으로 영구적인 충격항을 식별한 후 모형을 추정하였다. 이를 통해 본 연구는 기존의 연구보다 모형 식별을 위한 가정을 완화하여 변수들 간의 공적분 관계를 명시적으로 규정하지 않고도 충격반응함수 분석이 가능함을 보였다. 본 연구에 사용된 모형은 영구적인 충격항들이 장기제약에 의해 부분적으로만 식별된다는 점에서 기존의 연구와 구별된다. 또한 본 연구는 Dhar, Pain, and Thomas (2000)의 모형을 최소한의 장기 제약만을 사용하여 한국 경제에 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 이를 통해 얻은 실증 분석 결과는 그들이 영국 경제에서 발견한 결과와 대부분 일치하였다.

This paper investigates identification schemes on structural vector error-correction models (VECMs), where cointegrating vectors are not necessarily identified. Structural shocks are decomposed into permanent and transitory components. Long-run identifying restrictions are imposed on the long-run effects of permanent shocks as discussed by King, Plosser, Stock, and Watson (1991). This paper adopts an alternative approach with minimal assumptions; it shows that impulse response analysis can be investigated without identifying cointegrating vectors, and accordingly relaxes the assumptions. This paper also considers identification of a block recursive system in which permanent shocks are partially identified using long-run restrictions. As an application, we consider Dhar, Pain, and Thomas' (2000) model with minimal assumptions. We applied their model to Korea and found that most results are consistent with those form their UK model.

This paper examines the effect of exchange rate volatility on international tourism demand in South Korea using econometric models. The empirical results show that the exchange rate volatility is a determinant factor in the fluctuation of South Korea’s inbound international tourism demand and affects different tourist behavioral intentions from the studied countries. As a result researchers but most importantly policymakers should pay close attention to exchange rates when implementing policies designed to stimulate tourism. This research has significant both theoretical and practical implications as it helps to understand the effect of exchange rates on South Korea's international tourism demand and provides a complementary academic approach to evaluating the role of exchange rates in tourist behavioral intention.

본고는 미국, 유로, 일본, 중국과 한국으로 구성된 글로벌 VAR 모형을 통하여 해 외충격이 우리경제에 미치는 영향을 분석하였다. 동 모형은 식별을 위하여 한국 을 제외한 국가들은 축차 구조를 가지며 금융변수는 실물변수에 시차를 두고서만 영향을 미치는 것으로 가정한다. 한편 한국은 소규모 개방경제로서 외생으로 가 정한 해외변수들과 구조 방정식의 오차항에 대한 분산제약(covariance restriction)을 이용하여 모형이 식별된다고 본다. 동 모형에 의한 충격반응 실험 결과, 우리 경제는 미국 못지않게 중국으로부터의 충격에 큰 영향을 받으며 특히 중국의 물가상승과 위안화의 절하충격은 국내 경제변수에 큰 영향을 미치는 것으 로 나타났다. 또한 국내 경제변수는 해외 주가, 실질환율 등 금융변수 충격뿐만 아니라 물가, 장기금리 등 실물변수 충격과도 동조화되는 현상을 보였다.

We analyze the effects of foreign shocks to Korean economy through a global VAR model including USA, Euro area, Japan and China. For the identification, we especially assume that countries except Korea have a recursive structure and that the financial variables may not instantly affect the real variables. The Korean economy as a small open one is identified through the exogenous foreign variables and covariance restrictions for the structural equation errors. The empirical analyses show that Korean economy is affected by the China economy as well as the economy of United States. Finally, Korean economic variables showed some co-movements with the foreign financial and real variables.

환율은 한 나라의 화폐 가격을 다른 나라의 화폐 단위로 나타낸 것을 말하며, 금리는 그것의 국내 가치를 의미한다. 환율과 금리는 수출입품의 가격과 가치를 결정해 주는 중요한 역할을 하므로 대외의존도가 높은 우리나라 경제에 있어 매우 중요한 역할을 하는 변수라 할 수 있다. 본 연구는 우리나라 수출입과 원/달러 환율, 시중금리 등 경제변수들 간의 관계에 대해 계량적 실증분석을 통해 확인코자 한다. 이를 위해 2001년 1월부터 2023년 11월까지 23년 간, 276개 월별 우리나라 수출입과 원/달러 환율, 시중금리를 연구표본과 기간으로 활용했다. 먼저 단위 근검정을 실시해 시계열의 정상성을 확인하고, 이들 간의 인과관계를 확인하기 위해 그랜저인 과관계검정 후 벡터자기회귀함수를 기반으로 한 충격반응함수를 통해 변수들 간의 동학적 관계를 추정했다. 그 결과 환율변화율의 상승 충격이 가해졌을 때 초기 수출과 수입이 모두 감소하는 모습을 보이는데, 3개월 후부터는 수출이 먼저 상대적으로 큰 폭의 증가를 보인 후 수입이 증가하는 순서로 충격의 효과가 일어나는 것으로 나타났다. 이는 환율상승 초기에 수출입 물량은 변화가 없지만 가격에는 반영되면서 발생한다는 J-curve효과의 시차가 2개월 가량 발생할 수 있음을 의미한다. 하지만, 이러한 효과를 얻기 위해 인위적으로 환율을 상승시 키고자 하는 노력은 큰 의미가 없다는 점도 확인할 수 있다. 본 연구의 충격반응분석 결과 환율의 상승이 3개월 차부터 수출에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 5개월 차부터는 0에 수렴할 수준으로 그 효과가 사라지는 것을 확인했다. 결국 환율의 인위적 상승은 단기 수출에 긍정적 영향을 미칠 수 있으나, 장기적으로 보았을 때 그 효과는 미미한 수준에 그칠 것이다. 무엇보다 환율의 인위적 상승은 그 행위 자체로 다양한 에너지를 소비해야하는 일이기 에 효과에 비해 결코 경제적이지 못한 일임을 다시 한번 확인했다.

The purpose of this study is to confirm the interrelationship between economic variables such as Korea's import and export, won/dollar exchange rate, and market interest rate through previous studies and quantitative empirical analysis. To this end, Korea's trade balance, won/dollar exchange rate, and market interest rates were used as research samples and periods for 276 months from January 2001 to November 2023. First, a unit root test was performed to confirm the normality of the time series, and then the dynamic relationship between variables was estimated through the impulse response function based on the vector autoregressive function to confirm the causal relationship between them. As a result, when a shock of rising exchange rate change is applied, both initial exports and imports show a decrease, and after three months, exports increase first, and then the shock effect occurs in the order of increasing imports. This means that the J-curve effect, which occurs when the volume of imports and exports remains unchanged in the early stages of the exchange rate rise, may have a time difference of about two months. However, it can also be seen that efforts to artificially increase the exchange rate to obtain this effect are not of much significance.

In this work we propose an algorithm based on third order cumulants for identification of the linear system (Finite Impulse Response (FIR)) with Minimum Phase (MP), and Non Minimum Phase (NMP) excited by non-Gaussian sequences, independent identically distributed (i.i.d). The proposed algorithm, for different signal to noise ratios (SNR) and for different sample sizes, is compared to the Zhang method for 50 Monte -Carlo runs. The simulation results show that the proposed algorithm is more accurate than the Zhang method, despite in high noise environment and weak sample sizes.

This paper proposes an impulse response shortening algorithm applicable to decision feedback equalization of single carrier wideband signal. When he impulse response shortening methods for narrowband signaling are applied to single carrier wideband signals, they result in noise enhancement problem, significantly deterioriting the receiver performance. This problem can be alleviated by educing the eigenvalue spread ratio of the impulse response, which can be achieved by adding additive white noise with small variance to the impulse response of the channel. The performance of the proposed scheme is verified by computer simulation.

A class of threshold-asymmetric GRACH(TGARCH, hereafter) models has been useful for explaining asymmetric volatilities in the field of financial time series. The cumulative impulse response function of a conditionally heteroscedastic time series often measures a degree of unstability in volatilities. In this article, a general form of the cumulative impulse response function of the TGARCH model is discussed. In particular, We present formula in their closed forms for the first two lower order models, viz., TGARCH(1, 1) and TGARCH(2, 2).