파생금융상품시장의 증거금률 변경이 주식시장에 미치는 영향

신종협(Shin, Jong-Hyup),김병현(Kim, Byung-Hyun) 한국웰니스학회 2016 한국웰니스학회지 Vol.11 No.4

과거 국내파생상품시장에 단행된 네 차례의 증거금률 변경이 주식시장의 변동성, 유동성, 방향성에 미치는 영향을 살펴보았다. 2010년 10월의 증거금률 인하는 주가수익률의 변동성을 증가시킨 반면, 2011년 10월의 증거금률 인상은 주가수익률의 변동성을 감소시킨 것으로 각각 나타났다. 하지만 그 이후에 단행된 두 차례의 증거금률 변경은 주가수익률의 변동성에 영향을 미치지 못한 것으로 밝혀졌다. 한편 증거금률 변경은 주식시장의 유동성에 지속적인 영향을 미친 것으로 드러났다. 그러나 2013년 4월에 단행된 증거금률 인하가 주식시장 유동성에 미친 영향은 이전 증거금률 변경의 영향들과 상이하게 나타난 까닭에 증거금률 변경과 유동성 사이에 명확한 상관관계 규명은 쉽지 않5) 는 것으로 나타났다. 주식시장의 방향성과 관련하여서는 초기 두 번의 증거금률 변경을 제외하고 증거금률 변경이 주가수익률의 움직임에 뚜렷한 영향을 미치지 못한 것으로 밝혀졌다. 이상의 결과들을 종합적으로 판단해 볼 때 증거금률 변경이 주식시장에 미치는 영향은 시간이 지날수록 점점 감소하고 있다는 것을 알 수 있다. 이는 주식시장의 규모가 커지면서 파생금융상품을 비롯한 각종 주식상품의 투자기법이 발달한 때문으로 볼 수 있다. 동시에 주식시장 참가자들이 잦은 증거금률 변경에 어느 정도 면역력이 생긴 것도 원인으로 들 수 있겠다. This paper investigates the effects of changes in margin rates on volatility, liquidity, and direction of the Korean stock markets. The decrease in margin rates in October 2010 increased the volatility of stock return rates, while the increase in margin rates in October 2011 decreased the volatility of stock return rates. Two more changes in margin rates, however, had nothing to do with stock return rates. On the other hand, the changes in margin rates have continuously affected the liquidity of stock markets. But the effect of changes in margin rates on stock market liquidity in April 2013 was somewhat different from the effects of earlier changes in margin rates. Hence it is not easy to formulate the relationship between changes in margin rates and stock market liquidity. And the changes in margin rates have hardly affected the direction of stock markets. Summarily, the effects of changes in margin rates on stock markets are getting weaker as time goes by. It is because the size of stock markets are getting bigger and because the investment techniques of derivatives are getting complicated. At the same time the stock investors are immune to the changes in margin rates nowadays.

아파트가격의 지역 간 연관성 분석

신종협(Jong-Hyup Shin) 한국산업경제학회 2018 산업경제연구 Vol.31 No.5

다변량 VAR-GARCH 모형을 사용하여 국내 아파트 매매가격과 전세가격의 지역 간 연관성을 살펴보았다. 전국을 대상으로 한 분석에서 수도권의 아파트 매매가격은 5대 광역시와 기타 지역의 아파트 매매가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 수도권의 아파트 수요 증가가 다른 지역의 아파트 수요 위축으로 이어질 경우 나타날 수 있다. 반면 5대 광역시와 기타 지역의 매매가격은 수도권 매매가격에 전혀 영향을 미치지 못하는 것으로 밝혀졌다. 수도권 전세가격은 5대 광역시와 기타 지역의 전세가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타나 이들 지역의 아파트 전세 간에는 대체관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 수도권 지역을 대상으로 한 분석에서 서울의 매매가격은 인천과 경기도의 매매가격에 양의 영향을 미친 것으로 나타났는데, 서울의 아파트 매매가격을 상승시키고 남은 유휴자금이 인천과 경기도로 이동하여 이들 지역의 매매가격을 상승시키게 되면 이와 같은 현상이 나타날 수 있다. 반면 인천과 경기도의 매매가격은 서울의 매매가격에 음의 영향을 미친 것으로 나타났는데, 이는 서울 이외의 수도권 지역에 호재가 발생할 경우 이들 지역으로 자금이 집중됨에 따라 서울의 매매가격 상승을 저해하는 경우에 발생할 수 있다. 인천의 전세가격 상승은 서울과 경기도의 전세가격 상승을 유발하는 것으로 나타나 수도권 전세가격에 있어서는 서울보다 인천의 영향력이 더 큰 것으로 밝혀졌다. 서울 지역을 대상으로 한 분석에서는 강북과 강남의 아파트 매매가격이 전혀 영향을 주고받지 않는 것으로 나타났다. 이는 강남 3구 이외의 지역들이 강남권에 포함됨에 따라 강북과 강남 간 아파트가격 격차를 감소시킨 때문인 것으로 추정된다. 한편 강북의 전세가격은 강남의 전세가격에 음의 영향을, 강남의 전세가격은 강북의 전세가격에 양의 영향을 각각 미치는 것으로 나타났다. 강남의 전세가격 상승이 일부 전세 세대의 강북 이전을 초래하게 되면 전세 수요의 변화에 따라 이와 같은 현상이 나타날 수 있다. 아파트가격의 지역 간 파급에 있어 일관성 있는 패턴이 나타나지 않았기 때문에 정책당국은 주택가격 문제를 해결함에 있어 전국을 대상으로 한 주택정책과 함께 지역특화적인 주택정책을 병행하여 사용하는 것이 바람직해 보인다. This paper investigates the interregional spillover effect of apartment prices using multivariate VAR-GARCH models. The sales price of apartments in the Seoul-metropolitan area has a negative effect on the sales prices of apartments both in the five metropolitan cities and in the non-metropolitan area. This is attributable to the fact that funds are concentrated in the more profitable Seoul-metropolitan area, which hinders the increase of sales prices of apartments in other regions. On the other hand, the latter has no effect on the former. The rental price of the Seoul-metropolitan area is negatively influenced by the rental prices of the five metropolitan cities and the non-metropolitan area, so there is a substitute relationship between the apartment rents of these areas. In the Seoul-metropolitan area, the sales price of Seoul has a positive effect on the sales prices of Incheon and Gyeonggi. It seems that the funds that increased sales price of Seoul have moved to Incheon and Gyeonggi and raised the sales prices of these areas. The sales prices of Incheon and Gyeonggi, however, show negative effects on the sales price of Seoul. The increase in the rental price in Incheon leads to an increase in the rental prices in Seoul and Gyeonggi. In the Seoul area, sales prices in Gangbuk and Gangnam have no effect on each other. This is presumably due to the fact that Gangbuk has priority for housing purpose and Gangnam has priority for investment purpose in buying apartments. The rental price of Gangbuk has a negative impact on the rental price of Gangnam, and the rental price of Gangnam has a positive influence on the rental price of Gangbuk. It might be the case that the increase in the rental price in Gangnam causes some families in Gangnam to move into Gangbuk.

국내 10대 주력산업의 성장요인 분석

신종협(Jong-Hyup Shin) 한국산업경제학회 2013 산업경제연구 Vol.26 No.6

1995년 이후의 기간을 대상으로 국내 10대 주력산업의 성장요인에 대한 분석을 실시해 보았다. 특정 산업의 산출량 변화에 국내수요증대, 수출증대, 기술변화, 수입대체 중 어느 요인이 가장 큰 영향을 미쳤는지를 살펴보았다. 1990년대 후반기에는 10대 주력산업 전반에 걸쳐 수출증대 요인이 산출량 변화에 가장 큰 기여를 한 것으로 나타났다. 하지만 2000년대 전반기에는 섬유 산업이 기존의 수출주도형에서 내수주도형으로 바뀌었으며, 일반기계 산업은 국내수요증대가 수출증대 못지않게 성장에 큰 기여를 한 것으로 나타났다. 또한 2000년대 전반기에 가전 산업은 마이너스 성장을 기록하였는데 여기에는 수출과 수입대체 효과의 동시 감소가 큰 영향을 미쳤다. 2000년대 후반기에는 10대 주력산업 중 다수의 산업에서 성장 동인의 변화가 발생하였다. 섬유와 일반기계 산업은 내수주도형 성장을, 자동차와 가전 산업은 수입대체형 성장을, 조선은 기술변화형 성장으로 각각 동인이 바뀌었다. 이들 요인 중 특히 내수주도형 성장요인의 약진이 두드러지는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내 10대 주력산업의 성장 동인이 과거 수출주도형에서 최근에는 내수주도형으로 변화해 가고 있음을 알 수 있다. 주요 선진국의 경우 내수 비중이 높다는 점을 감안할 때 우리나라도 산업구조가 서서히 선진국형으로 바뀌어가고 있는 것으로 판단된다. This paper analyses the growth factors of 10 key industries in korea using an input-output structural decomposition analysis. The paper decomposes the output growth of each industry in terms of its four sources of growth: domestic demand expansion, export expansion, technological change (intermediate demand expansion), and import substitution. The 10 key industries chosen in the paper are general equipment, semi-conductor, display, shipbuilding, information & communication technology, petrochemistry, textile, automobile, steel, and consumer-electronics. During 1995-2000, all the 10 key industries can be labeled as export-oriented industries. Then the textile industry only among 10 key industries transformed from the export-oriented industry to the domestic demand-oriented industry for the periods between 2000 and 2005. And both the textile and the general equipment industries are classified as domestic demand-oriented industries during the second half of 2000s (2005-2009). It means that the main growth factor of 10 key industries is changing from the export expansion to the domestic demand expansion as time goes by. Hence we conjecture that the economic structure of korea is evolving into that of the developed countries.

상호저축은행의 수익성 분석: 글로벌 금융위기와 프로젝트 파이낸싱의 영향을 중심으로

신종협 ( Jong Hyup Shin ) 서강대학교 시장경제연구소(구 서강대학교 경제연구소) 2012 시장경제연구 Vol.41 No.2

국내 상호저축은행에 대해 패널분석 및 횡단면 분석을 실시하여 글로벌 금융위기 및 프로젝트 파이낸싱 (PF) 대출이 저축은행의 수익성에 미친 영향에 대하여 살펴보았다. 분석결과 글로벌 금융위기는 저축은행의 수익성을 악화시킨 것으로 나타났으며, 여기에는 저축은행의 PF 대출부실화가 큰 역할을 한 것으로 밝혀졌다. 향후 저축은행은 사업다각화 등을 통하여 비이자수익 기반을 확대시킴으로써 수익성을 개선해 나갈 필요가 있다. We estimate the effects of the global financial crisis and the project financing (PF) loan loss on the profitability of mutual savings banks using panel analyses and cross-section analyses. The dependent variables are return on assets (ROA), return on equity (ROE), structural income ratio, non-interest income ratio, and the independent variables are growth rate of total assets, equity ratio, loan-to-firm ratio, interest margin ratio, loan loss reserves ratio. Panel analyses show that equity ratio and interest margin ratio have a positive effect on ROA and the loan-to-firm ratio has a negative effect on ROA. The growth rate of total assets and equity ratio are the variables having a positive relationship with ROE. While the loan-to-firm ratio has a positive effect on structural income ratio, the loan loss reserves ratio has a negative influence on structural income ratio. All the independent variables give statistical significance to non-interest income ratio Comparing the analysis result of cross-section data before the global financial crisis with that after the global financial crisis, we find that the negative effects of independent variables on dependent variables have strengthened. The reinforcement of the negative effect of dependent variables on the variables of profitability after the global financial crisis are mainly due to the PF loan loss of mutual savings banks.

전파기반 산업 활성화 정책의 경제적 파급효과 추정

신종협(Jong-Hyup Shin) 한국산업경제학회 2016 산업경제연구 Vol.29 No.6

본 논문은 여러 분야에 걸쳐 광범위하게 사용되고 있는 전파의 경제적 파급효과를 분석해 보았다. 정책당국이 전파기반 산업의 성장률을 향후 4년간에 걸쳐 전체 산업의 상위 30%에 해당하는 성장률 수준으로 끌어올리는 활성화 정책을 펼 경우를 가정하고 이에 따른 경제파급효과를 살펴보았다. 본 연구는 정책당국의 활성화 정책을 전체 전파기반 산업을 대상으로 활성화 정책을 집행하는 경우와 전파기반 산업을 제조업과 서비스업으로 나눈 후 부문별로 활성화 정책을 집행하는 경우로 나누어 고려하였다. 분석결과 부문별 활성화 정책이 전체 전파기반 산업 활성화 정책보다 성장성 측면에서 다소 유리한 것으로 나타났다. 하지만 고용창출 측면에서는 전체 전파기반 산업 활성화 정책이 부문별 활성화 정책보다 우월한 것으로 밝혀졌다. 결국 두 가지 활성화 정책 중 어느 것을 선택하느냐 하는 것은 정책당국이 성장과 고용 중 어느 목표에 보다 주안점을 두느냐에 달려있음을 알 수 있다. This paper investigates the economic effect of invigorating polices on radio industries. Under the assumption that the government raises the growth rate of radio industries up to the 70th percentile of the ascending distribution of industries’ growth rates, it analyzes the economic effect of this policy. The government can choose one of the following two policies. The first policy is invigorating the radio industries as a whole. The second policy is invigorating the manufacturing part of radio industries and the service part of radio industries, separately. The results show that the second policy is better than the first policy with respect to output growth. On the other hand, the first policy is superior to the second policy in terms of employment. Choosing one of two policies depends on the attitude of the government towards growth and employment.

인도의 금융자유화 조치 이후 주가, 금리, 환율 간 상호연관성 분석

신종협(Shin, Jong-Hyup),서대교(Seo, Dai-Gyo) 한국외국어대학교 인도연구소 2013 남아시아연구 Vol.19 No.1

인도의 금융시장 자유화 조치 이후 기간을 대상으로 주가, 금리, 환율 간의 상호연관성 분석을 실시하였다. 인도의 금융시장 자유화 조치 이전에는 이들 변수 사이의 인과관계가 미약하였던 까닭에 인도를 대상으로 한 관련 연구가 극히 드물었던 것이 사실이다. 따라서 본 연구는 2000년 이후의 기간을 대상으로 주가, 금리, 환율 변수를 사용하여 단일방정식과 다중방정식 분석을 시행하였다. 주가, 금리, 환율은 모두 단위근을 가지고 있는 것으로 밝혀져 이들 변수를 차분하여 분석에 사용하였다. 단일방정식 분석에는 주가수익률과 환율변동률은 1의 시차와 금리변동률은 3의 시차 등 개별변수의 최적시차를 사용하여 모형을 추정하였다. 하지만 단일방정식 분석에서 시차변수들의 유의성이 떨어지는 결과가 도출됨에 따라 다중방정식 분석에서는 변수들의 시차를 12기까지 확장하여 회귀분석을 실시하였다. 단일방정식 추정 결과 주가수익률은 금리변동률이나 환율변동률에 영향을 미치지 못하는 반면 금리변동률과 환율변동률은 시차를 두고 상호 영향을 주고받는 것으로 나타났다. 한편 VAR 분석기법을 이용한 다중방정식 분석결과에 의하면 주가수익률은 금리변동률과 환율변동률에 각각 장기적 영향과 단기적 영향을, 금리변동률은 주가수익률에만 중장기적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. We investigate the relationship between stock prices, interest rates, and exchange rates after the 1999 financial deregulation in India. Before this deregulation was implemented, few studies involving this area had been documented. In this paper, we adopt regression analyses using stock prices, interest rates, and exchange rates. Our findings are that stock prices, interest rates, and exchange rates are all nonstationary, a unit root. Using our simple regression model with lags optimal, we find that the coefficients on the lagged variables are not strongly significant. Specifically, the stock price returns have no impact on changes in interest rates and exchange rates. As such, we adopt multiple regression analyses with 12-lagged variables, and thus find that the changes in interest rates and exchange rates with some time lags do affect each other. Using the VAR method, we also find that the stock price returns affect changes in interest rates and exchange rates both in the short- and long-term. On the other hand, the changes in interest rates have mid- and long-term effects on stock price returns.

인도 은행산업의 효율성 및 생산성 분석

신종협(Shin, Jong-Hyup),서대교(Seo, Dai-Gyo) 한국외국어대학교 인도연구소 2014 남아시아연구 Vol.20 No.1

인도 내에서 영업 중인 89개 은행들을 특성에 따라 국립은행, 주립은행, 구민간은행, 신민간은행, 외국계 은행으로 분류한 후 효율성 및 생산성 분석을 실시해 보았다. 효율성의 경우 외국계 은행이 인도계 은행에 비해 상대적으로 높은 효율성을 보이는 것으로 나타났다. 인도계 은행들 중에서는 규모의 경제 측면에서 이점을 보이고 있는 국립은행들이 다른 인도계 은행들보다 효율성이 높은 것으로 밝혀졌다. 한편 FY2011년에 인도의 경제상황이 악화되면서 인도 내에서 영업 중인 모든 은행들이 전년대비 큰 폭의 효율성 하락을 경험하였다. 인도에서는 선진국 은행들(외국계 은행)이나 국립은행들(인도계 은행)이 효율성 순위 상위 자리를 차지하고 있다. 간혹 개도국 은행들이나 주립은행/민간은행이 효율성 상위 순위에 등장하는 경우가 있으나 이들 은행이 꾸준하게 높은 효율성 순위를 유지하지는 못하는 것으로 밝혀졌다. 생산성의 경우 FY2011년을 기점으로 인도계 은행과 외국계 은행이 서로 대조적인 행보를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 나타난 가장 큰 원인으로 FY2011년 인도의 경기침체를 들 수 있는데 외국계 은행은 인도계 은행에 비해 상대적으로 경기불황의 여파를 적게 받기 때문이다. 또한 외국계 은행은 인도계 은행에 비해 상대적으로 높은 생산성을 갖추고 있기 때문에 추가적인 생산성 제고가 더딜 수밖에 없는데 이러한 점이 FY2012년의 외국계 은행 생산성 감소에 일조한 것으로 보인다. We investigate the efficiency and productivity of 89 Indian banks, including nationalized banks, state banks, old private sector, new private sector, and foreign banks. The estimation results show that the efficiency of foreign banks would be high, compared to domestic banks. The efficiency of nationalized banks with economies of scale is higher than that of other Indian banks. Due to India’s economic slowdown in fiscal 2011, the efficiency of all banks significantly decreased. On the other hand, banks financed by developed countries and nationalized banks are highly placed in efficiency. Sometimes, banks financed by developing countries and the state and private sector show high efficiency scores, which is inconsistent. In terms of productivity, domestic banks have showed a performance inconsistent with foreign banks since fiscal 2011, which may be attributed to India’s recession in fiscal 2011. Specifically, this recession would have a large impact on domestic banks, compared to foreign banks. By contrast, the productivity of foreign banks decreased in fiscal 2012. One of the reasons for this is that foreign banks have already been high at a level of productivity, relative to domestic banks, leading to a slowdown of foreign banks in productivity growth.

한국을 포함한 보험선진국의 보험수요 결정요인 분석

신종협 ( Jong Hyup Shin ),서대교 ( Dai Gyo Seo ) 보험연구원 2009 보험금융연구 Vol.20 No.3

본 연구는 보험선진국과 한국의 보험수요 결정요인을 각각 패널 모형과 OLS 모형을 사용하여 분석한 다음, 이들 분석결과를 이용하여 한국과 보험선진국 간 보험수요 결정요인의 상이점을 고찰하였다. 생명보험산업의 경우 보험선진국은 기대 인플레이션, 실질이자율, 정치적 권리, 금융시장 발달 정도, 보험가치 등의 변수들이 보험수요에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 한국은 소득수준, 정치적 권리, 노년층 비율, 금융시장 발달 정도 등의 변수가 보험수요 결정에 중요한 역할을 하는 것으로 분석되었다. 반면 손해보험산업의 경우 보험선진국은 소득수준, 실질이자율, 정치적 권리, 도시화 정도, 보험가치 등이 보험수요 결정에 중요한 변수로 작용하였으며, 한국은 소득수준, 기대 인플레이션, 실질이자율, 금융시장 발달 정도 등이 보험수요에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보험선진국에 있어 생명보험산업과 손해보험산업의 가장 큰 차이점은 소득수준은 손해보험 수요에만, 기대 인플레이션은 생명보험 수요에만 영향을 미친다는 분석결과에서 찾을 수 있다. 한편 보험선진국과 한국은 기대 인플레이션, 실질이자율 등 경제적 변수가 보험수요에 미치는 영향에서 큰 차이점을 보이고 있는데, 이는 한국의 시계열 데이터가 최근 국내 금융시장의 환경변화를 반영할 만큼 충분히 축적되지 못하였기 때문인 것으로 분석된다. 향후 한국의 보험산업도 선진국 패턴을 따라갈 가능성이 높으므로 본 연구의 분석결과를 잘 활용한다면 국내 보험산업의 선진화를 앞당기는데 도움이 될 수 있을 것으로 본다. This paper analyzes the determinants of insurance demand for selected developed countries and Korea using Panel estimation methods or OLS methods. From the empirical results of the paper, we find some differences between the effects of the determinants in selected developed countries and those in korea. In the case of life insurance industry, demand for insurance depends on expected inflation rates, real interest rates, political rights, financial market development, and the price of insurance in developed countries, while it relies on permanent income, old population ratios, political rights, and financial market development in Korea. On the other hand, in the non-life insurance industry, demand for insurance is significantly related to permanent income, real interest rates, political rights, urbanization, and financial market development in developed countries, and it has much to do with permanent income, expected inflation rates, real interest rates, and financial market development in Korea. The biggest difference, in developed countries, between life insurance industry and non-life insurance industry arises from the empirical results that expected inflation rates affects only the demand for life insurance and permanent income influences only the demand for non-life insurance. We might attribute the discrepancy in the effects of economic factors such as expected inflation rates and rel interest rates between developed countries and Korea to the short time series of korean data.

인도 주별 효율성 및 생산성 분석

신종협(Shin, Jong-Hyup),서대교(Seo, Dai-Gyo),조충제(Cho, Choong) 한국인도학회 2012 印度硏究 Vol.17 No.2

인도의 주별 성장현황을 개괄적으로 살펴본 후 노동, 자본, 생산량 자료를 사용하여 주별 효율성 및 생산성 분석을 실시하였다. 주내순생산이 많은 주로는 마하라쉬트라, 우타르프라데시, 안드라프라데시 등을 들 수 있으며, 1인당 주내순생산이 높은 주로는 고아, 하리야나, 마하라쉬트라 등을 꼽을 수 있다. 1994년부터 2009년까지의 연평균 경제성장률은 구자라트, 고아, 하리야나, 마하라쉬트라 순으로 나타나고 있다. 이상의 결과들은 마하라쉬트라, 구자라트 등의 지역이 인도 경제성장의 견인차 역할을 한다는 것을 보여준다. 효율성 분석에서 높은 평가를 받은 지역으로는 펀잡, 웨스트벵갈, 하리야나, 마하라쉬트라, 구자라트, 케랄라 등을 들 수 있다. 인구가 많은 우타르프라데시와 투자율이 높은 카르나타카는 산출량 대비 생산요소 투입량이 과다하여 낮은 효율성을 기록한 것으로 추정된다. 반면 인구가 많음에도 불구하고 효율성 측면에서 높은 점수를 기록한 마하라쉬트라는 산출량이 투입요소를 훨씬 초과한 것으로 나타났다. 또한 높은 연평균 경제성장률을 기록한 구자라트 역시 효율성 측면에서 합격점을 받은 것으로 밝혀졌다. 생산성 분석에서는 마드야프라데시, 아삼, 우타르프라데시, 마하라쉬트라, 구자라트, 카르나타카, 케랄라, 타밀나두 등이 상대적으로 높은 평가를 받은 것으로 나타났다. 이들 지역 중 생산성이 높으면서 동시에 과거 15년 동안 생산성 하락을 경험하지 않은 지역으로 마하라쉬트라, 구자라트, 케랄라 등을 들 수 있다. 특히, 마하라쉬트라와 구자라트는 성장성, 효율성, 생산성 모두에서 합격점을 받은 것으로 나타났다. 인도의 생산성 증가에는 효율성변화보다 기술변화가 훨씬 더 큰 영향을 미친 것으로 분석되었다. 전반적으로 인도의 경제상황이 나쁘다고 볼 수는 없지만 2000년 이후 인도의 효율성과 생산성 개선 속도가 둔화되고 있다는 사실은 인도 경제에 대한 체질개선 작업이 필요하다는 것을 간접적으로 보여주고 있다. Product followed by Uttar Pradesh, Andhra Pradesh. Top 3 largest states in terms of Net State Domestic Product per Capita are Goa, Haryana, Maharashtra. During 1994-2006, Gujarat was the highest average annual growth rate state in India followed by Goa, Haryana, Maharashtra. These results indicate that Maharashtra and Gujarat play a leading role in Indian economic growth. Punjab, West Bengal, Haryana, Maharashtra, Gujarat and Kerala have relatively higher efficiency scores. Uttar Pradesh that is a densely populated state and Karnataka that is a higher invested state perform inefficient because of ineffective input output ratio. On the other hand, Maharashtra and Gujarat showed relatively efficient performance. The states experiencing relatively high productivity growth are Madhya Pradesh, Assam, Uttar Pradesh, Maharashtra, Gujarat, Karnataka, Kerala and Tamil Nadu. Among these states, Maharashtra, Gujarat and Kerala experienced positive productivity growth for past 15 years, and at the same time they maintained higher productivity growth. Especially, Maharashtra and Gujarat performed best practice one in terms of growth, efficiency and productivity. We find that the technological change has a much more impact on productivity growth in India than the efficiency change. Although the circumstances of Indian economy is not very serious, the decline of the rate of increasing efficiency and productivity growth implies that Indian economy needs to improve.

파키스탄 주요 금융변수들 간 상호관련성 분석

신종협(Shin, Jong-Hyup) 한국인도학회 2020 印度硏究 Vol.25 No.2

VAR-MGARCH 모형을 이용하여 파키스탄 주요 금융변수들 사이의 상호관련성을 분석하였다. 전체표본에 대한 분석에서 주식수익률은 자신의 시차변수로부터 양의 영향을, 금리변화율과 환율변화율은 자신의 시차변수들로부터 음의 영향을 각각 받는 것으로 밝혀졌다. 금리변화율과 환율변화율은 주식수익률에 음의 영향을, 주식수익률과 환율변화율은 금리변화율에 양의 영향을 각각 미치는 것으로 나타났다. 하지만 환율변화율은 주식수익률과 금리변화율로부터 아무런 영향을 받지 않는 것으로 드러났다. MGARCH 분석에서 모든 금융변수들은 ARCH 및 GARCH 효과를 가지는 것으로 나타났으며 주가와 금리 간, 주가와 환율 간에는 음의 상관관계가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 글로벌 금융위기를 전후한 분석에서 주식수익률과 환율변화율이 자신의 시차변수들로부터 받은 영향과, 환율변화율의 시차변수가 주식수익률에 미친 영향은 일관성 있게 나타났다. 그러나 금리변화율과 다른 변수들 간에 주고받는 영향은 금융위기 전과 후가 상이하게 나타 나는 경우가 많았다. 여기에는 2000년대 초반 및 2010년대 후반에 발생한 금리의 이상움직임이 영향을 미친 것으로 보인다. 또한 글로벌 금융위기 이전에 존재하던 금융변수들 사이의 상관관계는 금융위기 이후 완전히 사라진 것으로 나타났다. This paper analyzes the ripple effects among major financial variables in Pakistan using a VAR-MGARCH model. Analysis on the entire sample period shows that stock returns are positively affected by their time lag variables, and both interest rates and exchange rates are negatively influenced by their own time lag variables. Interest rates and exchange rates have a negative effect on stock returns, and stock returns and exchange rates have a positive effect on interest rates, respectively. Exchange rates, however, are unaffected by stock returns and interest rates. In the MGARCH analysis, there exists a negative correlation between stock returns and interest rate. The same thing happens between stock returns and exchange rates. The effects of their own time lag variables on stock returns and exchange rates and the effects of exchange rates on stock returns are consistent, regardless of the global financial crisis. The bidirectional influences between interest rates and other variables, however, depend on sample periods. It seems that abnormal movements of interest rates in the early 2000s and late 2010s are the cause. The correlations between financial variables that existed before the global financial crisis turns out to have disappeared after the financial crisis.