Earticle

본 연구는 변동성지수와 주가지수 간의 관계를 살펴본 기존 연구를 확장하여 미국의 변동성지수 VIX, 한국의 변동성지수 VKOSPI와 KOSPI200 지수를 추종하도록 만들어진 국내 대표 ETFs 간 어떠한 동태적 영향을 가지는지와 특정 변수가 다른 변수에 대해 가격발견기능이 존 재하는지를 분석하고자 하였다. 본 연구의 표본 기간은 2009년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 일별 자료를 이용하며, 변동성지수가 ETF에 대한 예측력을 가지는지와 어느 정도의 시차로 영향을 미치는지, 영향력이 어느 정도인지를 확인하기 위해서 벡터자기회귀모형(VAR)을 기반으 로 한 그랜저 인과관계 분석, 충격반응함수 분석, 분산분해분석을 실시하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫 번째로는, 그랜저 인과관계 검정에서는 미국의 VIX와 KODEX200, KOSEF200 수익률 사이에는 상호 양방향 선후행관계가 존재하는 것으로 나타났고, KINDEX200에 대해서는 VIX가 일방적으로 선행하는 것으로 확인되었다. 한국의 VKOSPI의 경우에는 VIX의 결과와 달리 VKOSPI의 수익률 변화는 KOSEF200의 수익률에 대해서는 일방적인 선행관계를 가지나 다른 상장지수 펀드와의 관계에서는 오히려 KODEX200, KINDEX200 수익률이 일방적으로 선행하는 것으로 나타났다. 두 번째로는, 일방적 혹은 양방향의 선후행관계 가 존재한다면, 어느 정도의 시차 동안 영향을 주는지를 확인하기 위하여 충격반응함수를 이용한 분석 결과, 모든 변동성지수와 상장지수펀드 수익률은 자체의 충격에 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며, 변동성지수(VIX, VKOSPI) 표준편차 한 단위 충격에 대해서는 상장지수펀드 (KODEX200, KINDEX200, KOSEF200) 수익률이 2기간(2일) 강한 음(-)의 반응을 보이는 것으로 확인되어 변동성지수의 충격이 상장지수펀드 수익률에 일방적인 영향을 주는 일관된 결과가 제시되었다. 마지막으로, 얼마만큼의 영향력이 있는가를 확인하기 위해 분산분해분석을 실시한 결과, 상장지수펀드는 변동성지수에 크게 영향을 미치지 못하는 것으로 도출되었으나 변동성지수는 모든 상장지수펀드 수익률에 대한 강한 설 명력을 가지는 것을 확인, VKOSPI는 VIX에 비해 더욱 강한 설명력을 보였다. 이러한 정보의 비대칭성으로 인한 선후행관계의 존재는 투자자에 게 미국의 변동성지수 VIX, 한국의 변동성지수 VKOSPI를 활용한 ETF의 가격발견, 가격예측을 통한 투자전략 수립을 제시하는 한편 시장의 불 완전성을 나타내는 증거가 된다.

This study expands the previous research that looked at the relationship between volatility index and stock index to examine the dynamic impact between the US volatility index VIX, Korea's volatility index VKOSPI, and Korea's leading ETFs. In addition, we tried to analyze whether a specific variable has a price discovery function with respect to other variables. For the sample period of this study, daily data from January 1, 2009 to December 31, 2018 is used, andwhether the volatility index has predictive power for ETFs, howmuch time lag does it affect, and finally howmuch In order to analyze whether there is a significant effect, the Grandeur causal analysis, shock response function analysis, and variance decomposition analysis, which are representative inferencemethods of the vector autoregressivemodel (VAR), were performed. The study results are summarized as follows. First, in the Granger causal relationship test, it was found that there is a bidirectional lead-lag relationship between the US VIX, KODEX200, and KOSEF200 returns, and it was confirmed that VIX unilaterally leads KINDEX200. In the case of Korea's VKOSPI, unlike the results of VIX, the change in VKOSPI's return has a unilateral antecedent relationship with the return of KOSEF200, but rather, the return of KODEX200 and KINDEX200 leads unilaterally in relation to other exchange-traded funds. Second, if there is predictive power, the impact response function was performed to find out how much time lag it has. Regarding the shock of one unit of standard deviation of the index (VIX, VKOSPI), the returns of the exchange-traded funds (KODEX200, KINDEX200, KOSEF200) showed a strong negative response for 2 periods (2 days), indicating that the shock of the volatility index Consistent results have been presented that unilaterally affect fund returns. Finally, as a result of variance decomposition analysis to confirmhowmuch influence it has, it was found that the exchange-traded fund did not significantly affect the volatility index, but the volatility index has a strong explanatory power for the returns of all exchange-traded funds. Confirming that, VKOSPI showed stronger explanatory power than VIX. The precedence and lag relationship due to the asymmetry of such information can help investors to establish an investment strategy using the US volatility index VIX and Korea's volatility index VKOSPI, but on the other hand, this is evidence ofmarket imperfection.

세계에서 가장 빠르게 성장하는 인도는 아직까지 경제성장의 발전단계에 있으며 따 라서 보다 신속한 경제발전을 이루기 위하여 산업 상호간의 연관관계를 분석하고 이를 정부의 정책에 적극 반영해야 할 필요가 있다. 본 연구는 인도의 경제성장에 있어 농업, 공업, 서비스, 그리고 수출산업이 상호간에 어떠한 영향을 미쳤는지 분석하였다. 이를 위 하여 요한슨의 공적분검정에 기초한 VAR모델을 이용하였으며 임펄스 응답함수와 분산 분해 기법을 이용하여 1961년부터 2017년 동안 인도의 산업간 연관관계를 분석하여 경 제발전에 미친 상호간의 영향을 설명하였다. 우선 인도의 서비스산업의 발전에는 농업 과 서비스산업이 가장 커다란 역할을 하였다. 서비스산업은 공업과 서비스산업의 발전 에 중요한 역할을 하였다. 그러나 수출과 공업분야는 다른 산업발전에 중요한 역할을 하 지 못한 것으로 분석되었다.

The main objective of this paper is to describe the appropriate path of the economic growth and development in India through examining inter sectoral linkages among the agriculture, industry, service, and external sectors. This paper, observing inter sectoral linkages, identifies the role of each sector in the economic growth and development. VAR model based on Johansen co-integration method is employed along with the IRF and variance decomposition analysis in order to examine the data from year 1961 to year 2017. VAR estimates indicates that there are three significant links between the sectors in the Indian economy. First, the previous year agriculture value-added makes links to the current year agriculture sector in a negative way, but to the current year service sector in a positive way. Secondly, the previous year service sector value-added has a positive link to its own current year service sector. Finally, export sector makes the positive links to agriculture sector and the negative links to service sectors. Another notable result is that the India’s industry sector does not make any significant spillover on the other sectors but also it is not benefited from the growth of the other sectors. Hence, the agriculture and service sectors are the most significantly influencing sectors in India making positive links to the growth of other sectors. Inter sectoral linkages of India have not been properly developed by keeping them heterogeneous. Specially, the essential linkage level of industry sector has not been displayed in India. Therefore supplementary inter-sectoral linkage analysis and suitable development strategies are timely important for India to reach to the higher economic development level.

이 연구는 주식형 펀드 설정액과 주식시장이 상호 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서 우리나라 주식시장의 대표지수인 종합주가지수와 주식형 펀드 설정액 주 간 시계열 자료의 변화 관계를 분석하기 위해 이용된 자료는 2015년 1월 10일 부터 2019년 8월 17 일 까지 241개의 자료이다. 주식형 펀드 설정액과 주식시장이 미치는 영향을 분석하는 방법론은 단 위근 검정, 공적분(cointegration)검정, 분산분해기법 및 Granger인과관계(Granger causality)검정이 다. 주식형 펀드 설정액과 주식시장이 상호 미치는 중요한 영향들이다. 주식형 펀드 설정액과 종합주가지수간의 상관관계는 –0.197797로 음(-)의 관계로 나타났고, 주식 형 펀드 설정액과 종합주가지수 자료의 레벨변수의 안정성검정 결과 종합주가지수는 불안정적인 것 으로 나타났으나 제1차 차분변수에 안정성검정 결과는 모두 안정적인 것으로 분석되었다. 주식형 펀드 설정액과 종합주가지수 자료 간에는 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났고, 종합주가지수의 변화는 종합주가지수자체의 내재적 변화가 98%이상을 설명하고 주식형 펀드 설정액은 2% 미만으 로 설명하고 있는 것으로 나타났고 주식형 펀드 설정액의 변화는 주식형 펀드 설정액자체의 내재적 변화가 70%이상을 설명하고 한국종합주가지수는 29% 미만으로 설명하고 있는 것으로 나타났으며, 한국종합주가지수와 주식형 펀드 설정액 시계열간의 Granger 인과관계는 1% 유의수준에서 시차가 1과 4에서 모두 한국종합주가지수의 변화는 주식형 펀드 설정액의 변화율에 그레인저 인과관계가 있는 것으로 나타나 주식시장이 변화한 후에 주식형 펀드가 설정되는 것으로 나타나 펀드투자자를 위하여 주식시장이 변화 전에 미리 주식형 펀드가 설정되는 것이 필요하다.

This study is an empirical study on the mutual influence of the stock fund provisions and stock market in South Korea. In this study we used data of since January 10, 2015, the stock fund provisions and stock price index in South Korea by August 31, 2019. There are two indicators of the stock fund provisions and stock price index in South Korea. We try to analyze the mutual influence and the causality between the stock fund provisions and stock price index in South Korea. We wish to analyze the extent of cross-influence. We employ impulse response function based on VAR model as well as variance decomposition after unit root tests, cointegration test and Granger causality test. An important result of this study are summarized as follows: First of all, raw time series data of tthe stock fund provisions and stock price index in South Korea has unit roots. Secondly, first differential data of the stock fund provisions and stock price index in South Korea has no unit roots. Third, there is at least one cointegration between the stock fund provisions and stock price index in South Korea. Fourth, the correlation between of the stock fund provisions and stock price index in South Korea is .0.197797. Finally, stock price index Granger Cause the stock fund provisions.

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 연구는 개별 국채현·선물만을 대상으로 단기측면에서의 가격발견기능을 분석한 기존연구와 달리 우리나 라 국채현·선물시장 전체를 대상으로 장·단기 측면에서의 가격발견 효율성을 분석하였다. 이를 위해 거래가 전 무한 5년국채현·선물은 제외하고 3년 및 10년국채·현선물의 최근월물(2011년 3월물-2016년 9월물) 일별데이터 를 구성하여 단위근검정과 공적분검정으로 시계열의 안정성과 장기균형관계를 파악한 후, VECM의 추론방법 인 그랜저인과관계검정, 충격반응함수분석, 분산분해분석을 통해 다음의 주요 연구결과를 얻었다. 첫째, 3년국채현·선물과 10년국채현·선물간에는 서로 장기인과관계가 없어 장기적으로 서로 영향을 미치지 못하였다. 단기인과관계에서는 3년국채선물은 3년국채현물과 10년국채현·선물을, 10년국채현물은 3년국채현물 과 10년국채선물을 각각 단일방향으로 선도하는 것으로 나타났다. 둘째, 3년국채선물 한 단위 변화에 대한 3년 국채현물, 10년국채현·선물의 충격반응은 모두 양(+)의 충격반응을 나타내었고, 10년국채현물 한 단위 변화에 대한 3년국채현물은 거의 반응을 보이지 않은 반면 10년국채선물은 양(+)의 반응을 나타내었다. 셋째, 모든 다 른 변수에 3년국채선물이 81%상의 크기로 가장 큰 영향을 미치고 있고 그 다음으로 10년국채현물이 다른 변수 에 영향을 주는 것으로 추론된다. 전체적으로 볼 때, 국채현·선물간의 장기적인 인과관계는 없는 것으로 나타났 다. 다만, 단기적으로는 홍정효(2006)와 서상구(2011)의 연구결과와 달리 3년국채선물가격이 모든 국채현·선물 가격을 그랜저인과하여 가격발견 역할을 가장 잘 하는 것으로 추론된다.

This study explores the efficiency of short-and long-term price discovery in KTB spot and KTB futures markets. This paper employs Granger causality test, impulse response function and variance decomposition in VECM to analyze price discovery for the period from December 22, 2010 to September 20, 2016, using daily data on 3-years KTB spot and futures and 10-years KTB spot and futures. The results show that first, there is no long run causality among 3-years KTB spot and futures and 10-years KTB spot and futures. But there is short run causality running from 3-years KTB futures to 3-years KTB spot, 10-years KTB spot and futures. Also, there is short run causality running from 10-years KTB sport to 10-years KTB futures and 3-years KTB spot. Second, when there is one standard deviation shock to 3-years KTB futures and 10-years KTB spot, responses of lag variables are positive. Third, all other variables are most affected by 3-years KTB futures. Overall, 3-years KTB futures provide much more price discovery than do other variables.

본 연구는 KOSPI와 리츠펀드인 코크렙 8호, 코크렙 15, 이코리아리츠를 가지고 산출한 리츠지수와 시장지수(국고채권, 회사채, 환율) 및 수익률 자료를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 표본자료는 2011년 3월 10일부터 2013년 12월 31일까지의 자료를 가지고 VAR 모형을 이용하여 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석 결과 국고채권과 회사채 수익률은 리츠에 선행하여 영향을 미치는 것으로 나타났지만, KOSPI와 환율은 리츠에 선행하여 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편, 리츠는 환율에 선행하여 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 다른 지수(KOSPI, 국고채권, 회사채)에 대하여는 선행하여 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 충격반응 분석 결과 리츠와 시장지수는 상호간에 일정시차까지 영향을 미치다가 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석 결과 리츠는 시차 1에서는 자기 자신에 의해서만 영향을 받았으나, 시차 2부터 시차 10까지는 미세하게 KOSPI 변화량, 국고채권 변화량과 회사채 변화량 및 원달러 환율 변화량에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 리츠를 운용하고 있는 자산운용회사를 포함한 부동산 업계들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미 있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 통화정책을 수립하는 한국은행뿐만 아니라, 유가증권시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구의 한계점으로는 한국거래소에 상장된 리츠가 많지 않아 다양한 분석을 하지 못한 점과 보다 다양한 거시경제변수를 대상으로 하지 못한 점이다.

We examine the information transmission between the Korea Market Index and the REITs based on the return data offered by the Korea Bank and KRX which included daily return data from March 2011 to December 2013. Utilizing a dynamic analytical tool–the VAR model, Granger Causality test, Impulse Response Function and Variance Decomposition were conducted. Results of the analysis are as follows. First, results of the Granger Causality test suggest the existence of mutual causality in that Korea treasury bonds and corporate bonds precede and have explanatory power over REITs. Second the results of impulse response function suggest that the REITs show immediate response to the Korea Market Index and are influenced by till time 2. From time 6, the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a low influence of the REITs on the Korea Market Index and significant influence of the Korea Market Index on REITs This implies that returns on the Korea Market Index have a significant influence over returns on the REITs. The study is a further extension of existing studies on information transmission mechanism between the Korea Market Index and the REITs. It contributes to the understanding of market price formation function through analysis of detached the Housing Price and the REITs Fund Price. Finally, our results can be used as a guide by the Korea Bank and Korea Exchange and as well as REITs investors in developing pertinent strategies.

본 연구의 목적은 재정거래(arbitrage)를 허용하지 않는 비생성 거시-금융 기간구조 모형(unspanned macro-finance term structure models)에 기초하여 한국의 이자율 기간구조에 영향을 미치는 거시경제 요인을 탐색하고 양자의 역학관계를 분석하는 것이다. 이자율 기간구조 3요인(수준, 기울기, 곡도)와 총 82개의 주요 거시경제변수를 결합한 모형의 실증분석 결과, 인플레이션 관련 변수 가운데 ‘농산물 및 석유류 제외 물가지수’, 실물경제 관련 변수 가운데 ‘비농림어업취업자수’ 또는 ‘국내 총생산’의 조합이 이자율 기간구조에 대한 높은 설명력을 갖는다는 사실을 확인하였으며, 제 3의 변수를 추가한다면 신용스프레드가 적합하였다. 선정된 3가지 거시경제변수를 이용하여 모형을 추정한 결과 거시경제 요인들이 채권의 위험 프리미엄에 유의한 영향을 주고 있음을 밝힐 수 있었다. 또한 충격반응분석과 분산분석을 통해 이자율 기간구조의 수준 및 기울기 변수가 거시경제 요인의 충격에 유의미하게 반응하며, 거시경제 요인이 이자율 기간구조 변수의 변동성을 상당부분 설명하고 있음을 확인할 수 있었다.

The term structure of interest rates is closely related to the macro economy, in that it contains information about the current state of the economy and reflects the bond market participants’ expectations regarding the economy’s future path. It can be effectively used to predict major economic variables, including inflation, and therefore has potential as an indicator variable in the establishment of monetary policy. Due to its economic importance, many researchers in the field of finance and macroeconomics have studied the modeling of the term structure of interest rates. In finance, the focus of such research has been the prediction of interest rates and the pricing of interest rate-related derivatives. In macroeconomics, researchers have mainly attempted to understand the changes in the term structure of interest rates in the context of monetary policy implementation. Since the pioneering work of Ang and Piazzesi (2003), however, macro-finance term structure models combining the advantages of the two traditional approaches have provided a useful means of interpreting the movements of the term structure in the economic context while maintaining the consistency between short- and long-term interest rates with the no-arbitrage restrictions. In this study, we apply the unspanned macro-finance term structure model (unspanned MTSM) to analyze the empirical relationship between the term structure of interest rates and the macroeconomic variables using Korean data. An ‘unspanned’ model is free from the unrealistic assumption that the macroeconomic variables can be entirely generated by the first Nth-principal components of the term structure (macro-spanning restriction). It is also more flexible in the sense that the model permits feedback between the term structure and macroeconomic variables. The unspanned MTSM incorporated in this paper was suggested in Joslin, Priebsch, and Singleton (2012) and extended to the multi-lag form in Joslin, Le, and Singleton (2013). In the empirical section, we first conduct the macro-spanning test to determine the validity of the empirical analysis using the unspanned MTSM. The test results show that the term structure factors only explain some of the variations in the real economy (R2 = 13.43%) and the price variables (R2 = 15.40%), confirming the validity of modeling ‘unspanned’ macro variables. Empirically, we identify the macroeconomic variables with the highest explanatory power over the term structure of the interest rate in Korea. We estimate the model with the three term structure factors (level, slope, and curvature) and two combinations of the 82 key macroeconomic variables (i.e. 82C2 = 3,321 models are estimated). The performance of each combination of macroeconomic variables is measured by the various information criteria (AIC, SIC, and HQIC). In our analysis, the combination of the ‘nonfarm payrolls’ in the real economy variable group and ‘consumer price index excluding agricultural products and oils’ in the inflation variable group provides the best performance in explaining the Korean term structure of interest rates. The robustness of these variables is maintained even when we add more macroeconomic variables (i.e. combining the three macroeconomic variables) to the macro-finance term structure model. In the three macroeconomic variable cases, the third additional variable with a high explanatory power is ‘credit spreads’, the spread between AAA-rated and BBB+-rated corporate bond spread. We believe that the ‘nonfarm payrolls’ has the highest explanatory power, as noted by Wu and Zhang (2008) in the US case, because this variable carries information about not only the real economy growth, but also inflation. Then, using the identified three macroeconomic variables, we estimate the unspanned MTSM and analyze the effect that macroeconomic factors have on the market price of risk. Due to the ambiguity of the economic meaning of ‘nonfarm payrolls’, we use the ‘gross domestic product’—the second-best performing real economy variable—in the estimation. The results of this analysis show that the inflation variables have a pro-cyclical effect on the market price of the slope factor while the real economy variables have a pro-cyclical (counter-cyclical) effect on the market price of the level (curvature) factor. However, the third macroeconomic variable—credit spreads—has a negligible effect on the bond risk premium. Finally, we conduct the impulse-response and variance decomposition analysis to show the empirical relationship between the three term structure factors and the three identified macroeconomic variables. We observe that a positive shock on the real economy variables increases the level factor, and as the credit spread widens, the level factor falls. A positive shock on the inflation variable also increases the slope factor, which widens the spread between short- and long-term yields. Finally, through variance decomposition, we confirm that the three macroeconomic variables explain 91% of the variation in the level factor, and 91.42% and 95.39% of the slope and curvature factors in the 36-month forecasting period.

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.

본 논문은 서울지역 아파트 전세가격과 전국아파트 전세가격에 대하여 KB국민은행을 통하여 제공된 수익률 자료를 가지고 상호간에 가격발견 기능을 통하여 선도/지연(lead-lag)관계를 규명하고자 한다. 표본자료는 1986년 1월부터 2012년 9월까지 26년 9개월간의 월별 수익률 자료를 이용하여 동태적 분석방법인 VAR모형을 이용하여 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과 수익률에 있어서 서울의 강북과 강남아파트 전세가격은 전국아파트 전세가격을 선도하는 것으로 나타났다. 그러나 전국아파트 전세가격은 서울의 강북과 강남아파트 전세가격에 대한 수익률에 대하여는 선도하지 않고 변동성에 대해서만 선도하는 것으로 나타났다. 따라서 서울의 강북과 강남아파트 전세시장이 전국아파트 전세시장을 선도하는 것으로 추론할 수 있다. 둘째, 충격반응함수의 분석결과 강북아파트 전세가격이 상대적으로 강남지역보다 전국아파트 전세가격에 보다 큰 영향을 미치고 있다는 것으로 나타났으며, 전국아파트 전세가격은 상대적으로 강북지역보다 강남지역에 보다 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 그러나 서울지역 간 비교에 있어서는 강북지역의 전세가격이 강남지역 전세가격에 보다 큰 영향을 미치고 있으나, 강남지역의 전세가격은 강북지역 전세가격에 미미한 영향을 미치고 있다는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 전국아파트 전세가격은 강북아파트 전세가격의 68.76% ~ 82.31%, 강남아파트 전세가격의 1.75% ~ 4.21%에 의하여 영향력을 받는 것으로 나타났다. 또한 강남아파트 전세가격은 전국아파트 전세가격의 86.18% ~ 82.80%%에 의하여 영향력을 받는 것으로 나타났다. 그러나 강북아파트 전세가격은 전국아파트 전세가격에 의한 영향력은 거의 없다는 것으로 나타났다. 본 연구는 많은 기존연구가 주택시장의 전세가격과 매매가격을 대상으로 한 상호간의 가격발견을 통한 선도/지연효과를 분석한 방법을 확장하여 서울지역 아파트와 전국아파트 전세시장 간의 상호 연관성을 분석함으로써 서울지역과 전국 아파트 전세시장 간의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다.

We examine the information transmission between the Seoul Apartment Rent Price the Jeonkuk Apartment Rent Price, based on the returns data offered by KB Kookmin Bank. The data includes monthly return data from January 1986 to September 2012. Utilizing a dynamic analytical tool – the VAR model, Granger Causality test, Impulse Response Function and Variance Decomposition have been implemented. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality the Seoul Apartment Rent Price precede and have explanatory power the Jeonkuk Apartment Rent Price, and the Jeonkuk Apartment Rent Price as well precede and have explanatory power over the Seoul Apartment Rent Price. However the results also identified a greater causality and explanatory power of the Seoul Apartment Rent Price over the Jeonkuk Apartment Rent Price. Secondly, the results of impulse response function suggest that the Jeonkuk Apartment Rent Price show immediate response to the Kangbuk Apartment Rent Price and are influenced by till time 10. From time 11, the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a low influence of the Jeonkuk Apartment Rent Price on the Kangbuk Apartment Rent Price and significant influence of the Kangbuk Apartment Rent Price on the Jeonkuk Apartment Rent Price. This implies that returns on the Kangbuk Apartment Rent Price have a significant influence over returns on the Jeonkuk Apartment Rent Price. The study is a further extension of existing study on information transmission mechanism between selling and rental prices of housing. It contributes to the understanding of market price formation function through analysis of detached the Seoul Apartment Rent Price and the Jeonkuk Apartment Rent Price.

본 논문은 농림수산품가운데 쌀을 대상으로 한 생산자물가와 소비자물가에 대하여 한국은행을 통하여 제공된 지수를 이용하여 상호간의 정보전달 메커니즘을 규명하였다. 표본자료는 1986년 1월부터 2012년 10월까지 26년 10개월간 322개 월별 자료를 이용하여 VAR모형에 기초를 둔 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)결과 생산자물가는 상승률 및 변동성에 있어서 소비자물가에 선행하여 예측력이 있음을 발견하였다. 또한 소비자물가는 생산자물가에 선행하여 상승률에 있어서는 예측력이 존재하지 않았지만, 변동성에 의해서는 예측력이 있음을 발견하였다. 따라서 생산자물가와 소비자물가 상호간에 정보이전 메커니즘이 존재하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)의 분석결과 소비자물가가 생산자물가에 지속적으로 영향을 미치다가 시차4에서 사라졌으며, 생산자물가는 소비자물가에 지속적으로 영향을 미치다가 시차5에서 사라졌음을 발견하였다. 마지막으로 분산분해 분석(Variance Decomposition)결과 생산자물가는 7.41%～10.34%가 소비자물가에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났으며, 소비자물가는 42.97%～38.17%가 생산자물가에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 앞의 생산자물가가 소비자물가의 예측력에 도움이 됨을 보여주는 결과와 일맥상통함을 보여준다. 본 연구는 쌀을 대상으로 한 생산자물가와 소비자물가와의 상호연관성을 분석하였다는 점에서 생산자물가와 소비자물가와의 정보이전 메커니즘을 파악하였을 뿐만 아니라 정부와 중앙은행의 곡물가격에 대한 물가안정 정책 수립에 기여할 것으로 판단된다.

We examine the information transmission between PPI and CPI, based on the returns data offered by Korea Bank. The data includes monthly return data from January 1986 to October 2012. Utilizing a dynamic analytical tool – the VAR model, Granger Causality test, Impulse Response Function and Variance Decomposition have been implemented. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality PPI precede and have explanatory power CPI, and CPI as well precede and have explanatory power over PPI. However the results also identified a greater causality and explanatory power of PPI over the CPI. Secondly, the results of impulse response function suggest that PPI show immediate response to CPI and are influenced by till time 4. From time 5, the impact gradually disappears. Also CPI show immediate response to PPI and are influenced by till time 3. From time 4, the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a low influence of CPI on PPI and significant influence of PPI on CPI. This implies that returns on PPI have a significant influence over returns on CPI. The study is a further extension of existing study on information transmission mechanism between PPI and CPI. It contributes to the understanding of market price formation function through analysis of detached PPI and CPI.

본 논문은 가계신용 증가율과 장기금리에 대하여 한국은행을 통하여 제공된 지수를 이용하여 상호간의 정보전달 메커니즘을 규명하는데 있다. 표본자료는 1995년 3분기부터 2011년 3분기까지 17년간 분기별 자료를 이용하여 동태적 분석방법인 VAR 모형을 이용하여 그랜즈 인과관계 분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜즈 인과관계 분석결과 장기금리는 가계신용금액에 선행하여 예측력이 있어 금리변동에 따라 가계신용금액이 변동함을 알 수 있었다. 그러나 가계신용금액은 장기금리 중에서 회사채(AA-, 3년)에 한해서만 선행하여 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 충격반응함수의 분석결과 장기금리가 가계신용 증가율에 영향을 미치다가 일정시점이후에 충격이 사라져, 금리가 상승할 경우 가계신용금액이 감소하며, 금리가 하락할 경우에는 가계신용금액이 증가하는 것으로 추론할 수 있다. 마지막으로 분산분해 분석 결과 가계신용금액증가율은 장기금리에 의하여 일정부분 영향을 받는 것으로 나타났으나, 장기금리인 국민주택 1종금리(5년), 국고채권금리(3년, 5년), 회사채(AA-, 3년)금리는 자기 자신의 오차에 의해 거의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 단기금리와 단기대출간의 상호연관성에 관한 연구를 확대하여 가계신용금액과 장기금리와의 상호연관성을 분석하였다는 점에서 가계신용금액과 장기금리와의 정보이전 메커니즘을 파악하였을 뿐만 아니라 은행들의 대출정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 즉 금리상승은 대출원리금 상환을 지연 및 연체시킬 뿐만 아니라, 신규 가계대출을 감소시켜 은행의 건전성 유지에 영향을 미칠 수 있기 때문에 금리변동에 따라 은행의 예금 및 대출정책을 탄력적으로 조정하는 정책이 필요하다고 사료된다. 따라서 금리가 상승할 경우에는 은행대출 감소에 따른 은행수익 감소를 다른 수익을 통하여 상쇄시켜야 하며, 금리가 하락할 경우에는 가계대출 증가에 따른 가계대출자들의 신용상태를 재평가할 수 있는 시스템이 필요할 것이다

This dissertation is to verify the efficiency (correlation) of household credit and long-term interest rates by revealing mechanism of their interrelationships from related indices provided by Bank of Korea. Both long-term interest rates and household credit would not have any effect on each other if they had perfect efficiency. However, if there is inefficiency between two markets, they have an effect on each other, and the size of household credit may differ according to changes in long-term interest rates. Sample data are based on the amount of household credit for 65 samples in 17 years from 1995 3Q to 2011 3Q, and its increase rates are calculated in quarterly basis. Granger causality test, impulse response function and variance decomposition are computed with VaR (dynamic analysis method) using yield rates of housing bond 1 (5 years), Government bond (3 years), Government bond (5 years) and corporate bond (AA-, 3 years) which periods same as that of household credit. As a result of analysis on basic statistics subject to household credit increase rates and long-term rates, average increased rates of household credit amounts is 2.99% in quarterly basis during the analyzed periods. Average yield rate of housing bond 1 (5 years) and Government bond (3 years) are 7.04% and 6.75% respectively and that of both Government bond (5 years) and corporate bond (AA-, 3 years) is shown as 7.01%. Standard deviation which shows volatility is figured out as 2.91% for housing bond 1 (5 years), 3.35% for Government bond (3 years) and 3.22% for both Government bond (5 years) and corporate bond (AA-, 3 years). To verify stability of time series model for household credit increase rates and long-term interest rates, a unit roottest was taken. As a result, the null hypothesis is accepted as “there exists a unit root in case of standard variables.” However, it is dismissed in case of defference variables. Thus, analyses have used a VaR model which does not consider errors. Main analyses results are as follows;First, Granger causality test results showed that the long-term interest rate leads household credit amount. In other words, the analysis demonstrated that the F statistical amount values were 3.38, 2.87, 2741 and 6.96 each, which were dismissed from the significant level. Because long-term interest rate led the household credit amount, it is possible to know that the household credit amount changed according to the change in interest rate when it comes to forecasting ability. However, household credit amount did not have forecasting ability, leading some form of long-term interest rate. In other words, it is possible to know that the household credit amount changed according to the change in interest rate since there is forecasting ability by leading the household credit amount when it comes to national housing type 1’s interest rate(five years), treasury bond’s interest rate (three years, five years) and corporate bond’s (AA-, three years)interest rate, which are long-term interest rates. However, it was shown that the household credit amount does not have forecasting ability, leading certain long-term interest rate. Second, the results of the impulse response function analysis demonstrated that the household credit growth rate exerted instant effect on the long-term interest rate while the shock disappeared at the time difference 3 and time difference 5. Moreover, household credit amount continued to exert negative (-) effect. Thus, household credit decreased when long-term interest rate increased. It is possible to deduce that the household credit increased when the long-term interest rate decreased. In other words, national housing type 1’s interest rate(five years), treasury bond’s interest rate (three years, five years) and corporate bond’s (AA-, three years)interest rate, which are long-term interest rates continued to exert negative (-) effect on the household credit amount. Thus, household credit amount decreased when the interest rate increased. When interest rate decreased, household credit amount increased. Lastly, analysis on the variance decomposition demonstrated that the household credit amount growth rate is partially affected by long-term interest rate. However, national housing type 1’s interest rate (five years), treasury bond’s interest rate (three years, five years) and corporate bond’s (AA-, three years)interest rate, which are long-term interest rates appeared to be affected only by their own margin of error. In conclusion, national housing type 1’s (five years)interest rate, treasury bond’s (three years and five years)interest rate, corporate bond’s (AA-, three years)interest rate, which are long-term interest rates, have forecasting ability, leading the household credit amount. Moreover, it is possible to know that the household credit amount changes according to the change in interest rate. Accordingly, given that the long-term interest 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. This research can be considered meaningful in the sense that the lead/lag effect with the household credit and long-term interest rate were analyzed.

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 연구에서는 KOSPI200 주가지수시장의 선물, 현물, 상장지수펀드(ETF)에 대한 동태적 인과관계를 살펴보기 위하여 2004년 5월 10일 부터 2005년 5월 31일 까지의 1분 단위의 일중 시계열자료를 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 예측오차 분산분해 분석을 실시하였다. 전체적으로 충격반응함수나 예측오차 분산분해 분석결과는 그랜저 인과관계 분석결과와 일치하는 것으로 나타나고 있으며 KOSPI200 주가지수시장은 선물이 현물과 ETF를 선도하여 예측력이 있는 것으로 분석결과는 보여주고 있다.

This study examines dynamic relationships among KOSPI200 spots, index futures, and ETF. Such relationships are explored by estimating the Granger causality(GC), impulse response function(IRF), and forecast error variance decomposition(FEVD) based on one minute returns data from May 10, 2004 to May 31, 2005. The findings of the GC test indicate that the futures and spots sequences Granger cause in both directions and the spots and ETF sequences also Granger cause in both directions. However, the futures sequence Granger causes the ETF sequence, not vice versa. The results of IRF and FEVD are also consistent with those of GC, suggesting that the futures sequence has the strong predictive power for both sequences.

본 논문은 Campbell 등(1988, 1991, 1993a, 1993b)이 VAR접근법을 이용하여 도출한 주가수익률 변동성 분해 실증결과의 신뢰성에 대해 의문을 제기하고, 대안모형을 통해 재평가해 보았다. VAR접근법의 계량경제학적 문제점은 다음과 같다. 첫째, Campbell 등이 사용한 VAR 모형의 추정계수들 가운데 통계적으로 유의하지 않은 것이 다수 존재하며, 따라서 이를 토대로 한 주가수익률 변동성 분해도 정확도가 떨어질 수 밖에 없다. 둘째, VAR 모형을 구성하고 있는 주가수익률 예측방정식의 경우 배당수익률 변수에 대한 계수 추정에 있어 상향편기가 발생할 가능성이 크며, 그 결과 VAR접근법에 의한 변동성 분해는 미래할인율 요인을 과대 측정하는 경향을 보이게 된다. 특히 한국전쟁 이후 이와 같은 모습이 더욱 크게 나타났으며, 배당수익률 계수의 상향편기를 조정한 후 설명력을 재 측정해 본 결과 미래할인율 요인의 설명력이 크게 감소하였음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 본 논문은 VAR접근법과 대안모형인 회귀접근법에 의한 주가수익률 변동성 분해를 상호 비교해 보았는데, 회귀분석접근법을 사용할 경우 한국전쟁 전후 모든 기간에 걸쳐 배당성장률 변수의 설명력이 큰 반면 미래할인율 요인이 설명하는 부분은 상대적으로 작게 나타나 VAR접근법에서의 실증결과와 합치하지 않았다

This paper casts doubt on the variance decomposition of the stock returns by the VAR approach from the econometric perspective. The econometric problems of the VAR approach are as follows: First, the parameters of the multivariate VAR model are prone to be estimated imprecisely so that the variance decomposition yielded by the VAR approach is not statistically significant. Secondly, the contribution of the future return component is likely to be overestimated due to an upward bias in estimating the coefficient of the dividend-price ratio variable in the stock return forecasting equation. In fact, we observe upward estimation biases in both pre-Korean war and post-Korean war periods, and the bigger bias in the post- Korean war periods. When we reestimate the contribution of the future return component, it is no longer as large even in the postwar periods. Finally, we compare the variance decomposition by the VAR approach with that by the regression approach. When the regression approach is used, we find a high explanatory power of the future dividend growth variables in both pre-war and post-war periods, and do not find a support for the results yielded by the VAR approach.

The purpose of this paper is to analyze the effects of the determinants of mobile number portability in telecommunication industry. Applying the basic theoretical framework of a general equilibrium migration model in local public finance, we employed simple time series analysis based on the Seemingly Unrelated Regression(SUR) model. According to the empirical analysis of the SUR model, we could find some meaningful relationship among the dependents and explanatory variables. The number of mobile users(the size effect), the subsidy payment per mobile users(inducement cost effect per new entrant), the subsidy payment difference(competition effect) and moving cost(cost effect) variables have been proved to influence meaningfully in the determinant of mobile number portability. The estimates from impulse response and variance decomposition analysis reveal that subsidy difference has been proved to be the most important factor contributing to the variance of the mobile number portability.

This paper analyzes the causal relationship between the output and the credit using the Structural VAR(SVAR) framework. The data sets used in the analysis include the growth rate of the OECD countries, domestic GDP, consumer price index, call rate, loan rate of the commercial banks and total credit in the non-financial sector. The empirical results can be summarized as follows. First, the increases in the credit lead to the output increase, and the increase in the credit also can be the result of the increase in the output. Second, based on the impulse response analysis, it can be shown that after the shocks to the domestic GDP, the credit supply increase and after the shocks to the domestic GDP, the GDP increase within the two quarters. Third, based on the analysis of the variance decomposition, the contribution of the unexpected increase in the credit to the real GDP variation is less than 1%, while the contribution of the GDP to the credit is significant. These results imply that the output and the credit have the causal relationship each other in the short-run, but the effects of the shocks to the credit on the output do not exist in the long-run.

This study criticizes the variance decomposition of stock returns yielded by the residual approach. In the residual approach, the dividend growth component is obtained as the residual after the future return component is estimated. This residual approach has two drawbacks. First, it is prone to understate the contribution of dividend growth component if dividend growth rates and discount rates move together. The second problem arises when stock price has a nonlinear relation with dividend. This paper compares the residual approach with the direct approach in which the dividend growth component is estimated directly from the dynamics of dividend. The results are as follows: In the direct approach, the variability in stock return is explained mostly by the dividend growth component. In the residual approach, however, a fraction of future returns can be forecast by the dividend-price ratio, and sometimes a large contribution is assigned to the future return component. When we perform a variance decomposition using the simulation method, we find that the residual approach has a tendency to overstate the contribution of future return component and understate the contribution of dividend growth component as compared to the direct approach.

Uncertainties in loads, materials and manufacturing quality must be considered during electromagnetic devices design. This paper presents an effective methodology for robust optimization design based on the variance decomposition in order to keep higher accuracy of the robustness prediction. Sobol' theory is employed to estimate the response variance under some specific tolerance in design variables. Then, an optimal design is obtained by adding a criterion of response variance upon typical optimization problems as a constraint of the optimization. The main contribution of this paper is that the proposed method applies the variance decomposition to obtain a more accurate variance of the response, as well save the computational cost. The performance and robustness of the proposed algorithms are investigated through a numerical experiment with both an analytic function and the TEAM 22 problem.

This study examines the value relevance of earnings news, accruals news, and cash flows news in driving the stock returns of the firms listed in Korea Stock Exchange (KRX) for the period 1994 through 2010. Using the variance decomposition (VD) framework (Vuolteenaho 2002), this study addresses the bias arising from constant discount rate assumption, which is unavoidable in the standard regression model used by most value relevance studies since Ball and Brown(1968) and Beaver(1968). Consistent with Vuolteenaho(2002), we find that earnings news explains the variance of stock returns better than the expected return news. Following Callen and Segal (2004), we further disaggregate earnings news into cash flows news and accruals news. We discover that cash flows news dominates accrual news in explaining the variability of excess stock return. Interestingly, our finding is the opposite of the results from the US stock market in Callen and Segal(2004). This finding suggests that cash flows are more value-relevant than accruals in countries where accounting transparency is low, the result possibly contributing to international value relevance literature. Our results are robust to various firm characteristics such as the level of stock returns, firm size, operating cycle, and industry classification.

이 논문의 주제는 한국과 미국의 실물경제의 통합과 금융통합에 관하여, 양국의 주식시장 변수들을 사용하여 실증적으로 그 통합의 정도를 측정하는 것이다. 전체 표본 기간은 1981년 1월부터 2013년 12월까지이다. 우선, 양국의 주식의 초과수익률의 분산분해분석이 추정되어 보고되어 있다. 또한, 전체 표본 기간에 대하여 양국의 변수들의 상관계수들을 추정한 결과는 다음과 같다. 동일 시점에서 추정된 양국의 실제 주식의 초과수익률 간의 상관계수는 0.937이고, 양국의 미래의 주식의 초과수익률의 뉴스들의 상관계수는 조금 더 큰 0.986으로 추정되었다. 그러므로 미국과 한국의 주식시장들은 거의 완전히 통합되어 있다. 한편, 양국 간의 미래의 실질배당성장률의 뉴스들의 상관계수는 0.229로 작은 숫자로 추정되었으므로, 전체 표본 기간에서는 미국과 한국의 실물경제의 통합은 약했다고 말할 수 있다. 마지막으로, 1992년 한국주식시장의 부분 개방과 1997년 IMF 외환위기 전후로 전체 표본 기간을 나누어 추정한 결과들은 위의 결과와는 상이하였다.

This paper measures the degree of real and financial integration between Korea and the US, using stock market variables from both countries. This paper analyses the stock markets of the US and Korea from January 1981 until December 2013. The estimation results of the variance decomposition of Korean and US excess stock returns are reported in this paper. The estimation result of the correlation coefficient between the variables of the two countries is as follows: the correlation coefficient of both countries actual excess stock returns, estimated at the same time, was 0.937; and the estimated correlation coefficient of both countries future excess stock returns was 0.986. Therefore, both countries stock markets are almost completely integrated. On the other hand, the estimated correlation coefficient between the news of the both countries future growth rate of the real dividend was 0.229 to suggest that the degree of integration between both countries real economies is weak. Finally, the estimation results, which have been estimated by dividing the entire sample period into a before-period and after-period at the time of both the Korean stock market liberalization in 1992 and the Korean IMF foreign exchange crisis in 1997, differ from those for the entire sample period.