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      KCI등재

      Term Spread와 Credit Spread의중국 실물경제 예측력 비교 연구 = Comparative Study on Chinese Real Economy Predictive Power of Term Spread and Credit Spread

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      https://www.riss.kr/link?id=A105912395

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      According to recent studies, it is shown that both Term Spread and Credit Spread have more predictive power than PMI and Leading Indicator in predicting changes of Chinese real economy. If so, which of the Term Spread and Credit Spread has more predictive of the economy? Otherwise, is it possible to use only one of them, or is it more efficient to use the two together to predict the Chinese economy? This study started from the curiosity of these topics.
      In-Sample-Forecasting takes the economic recession and the GDP change rate as the dependent variables, and the predictive power on them is compared through various models. The results reveal that both the Credit Spread and Term Spread predict statistically significant changes in the Chinese economy. However, it is shown that in the short term the predictive power of Term Spread is not significant, but that of Leading Indicator is so. Consequently, in the short term, it can be seen that Term Spread and Leading Indicator have similar information and Credit Spread has different information from them.
      As for Out-of-Sample-Forecasting, when Term Spread and Credit Spread are compared respectively, the predictive power of Credit Spread is statistically superior in the mid to long term. When compared with AR(1) model, only Credit Spread shows statistically superior predictive power to AR(1) model. In addition, it is revealed that when Term Spread and Credit Spread are used together, they have superior predictive power to respective use of them. Finally, when the model is established by adding Term Spread and Credit Spread to the PMI and Leading Indicator, it is shown to have significantly high predictive power, with Credit Spread added.
      In respect of change value of t-value according to Time Varying, Credit Spread is statistically significant at all times while Term Spread is not so in some sections, which discloses that Credit Spread has more robust predicative power.
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      According to recent studies, it is shown that both Term Spread and Credit Spread have more predictive power than PMI and Leading Indicator in predicting changes of Chinese real economy. If so, which of the Term Spread and Credit Spread has more predic...

      According to recent studies, it is shown that both Term Spread and Credit Spread have more predictive power than PMI and Leading Indicator in predicting changes of Chinese real economy. If so, which of the Term Spread and Credit Spread has more predictive of the economy? Otherwise, is it possible to use only one of them, or is it more efficient to use the two together to predict the Chinese economy? This study started from the curiosity of these topics.
      In-Sample-Forecasting takes the economic recession and the GDP change rate as the dependent variables, and the predictive power on them is compared through various models. The results reveal that both the Credit Spread and Term Spread predict statistically significant changes in the Chinese economy. However, it is shown that in the short term the predictive power of Term Spread is not significant, but that of Leading Indicator is so. Consequently, in the short term, it can be seen that Term Spread and Leading Indicator have similar information and Credit Spread has different information from them.
      As for Out-of-Sample-Forecasting, when Term Spread and Credit Spread are compared respectively, the predictive power of Credit Spread is statistically superior in the mid to long term. When compared with AR(1) model, only Credit Spread shows statistically superior predictive power to AR(1) model. In addition, it is revealed that when Term Spread and Credit Spread are used together, they have superior predictive power to respective use of them. Finally, when the model is established by adding Term Spread and Credit Spread to the PMI and Leading Indicator, it is shown to have significantly high predictive power, with Credit Spread added.
      In respect of change value of t-value according to Time Varying, Credit Spread is statistically significant at all times while Term Spread is not so in some sections, which discloses that Credit Spread has more robust predicative power.

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      국문 초록 (Abstract)

      표본 내 예측(In Sample Forecasting)에서는 종속변수를 경기불황, GDP변화율 두 가지로 놓고 이에 대한 예측력을 여러 가지 모형의 비교를 통해서 진행하였다. 결과에 의하면 Credit Spread와 Term Spread는 모두 통계적으로 매우 유의하게 중국경제 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 단기에 있어서 Term Spread의 예측력은 유의하지 않은 것으로 나타났고 선행지수(Leading Indicator)가 유의한 것으로 나타났다. 이를 통해 보았을 때 단기에 있어서는 Term Spread와 선행지수가 비슷한 정보를 가지고 있는 것을 알 수 있으며, Credit Spread는 이들과는 다른 정보를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
      표본 외 예측(Out of Sample Forecasting)에서는 Term Spread와 Credit Spread를 각각 비교했을 때는 Credit Spread의 예측력이 중장기에 있어 통계적으로 우월했고, AR(1)모형과 비교했을 때는 Credit Spread만 AR(1)모형에 통계적으로 우월한 예측력을 보였다. 그리고 Term Spread와 Credit Spread를 같이 사용했을 때가 각자 따로 사용했을 때보다 우월한 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 PMI와 선행지수에 Term Spread와 Credit Spread를 각기 추가해서 모형을 구성했을 때에는 Credit Spread를 추가했을 때의 예측력이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
      그리고 시간에 따른 (Time Varing) t-value의 변화값은 Credit Spread의 경우 모든 시점에서 통계적으로 유의했고, Term Spread의 경우 일부 구간에서 유의하지 않아 Credit Spread의 예측력이 더 강건한(robust)한 것으로 나타났다.
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      표본 내 예측(In Sample Forecasting)에서는 종속변수를 경기불황, GDP변화율 두 가지로 놓고 이에 대한 예측력을 여러 가지 모형의 비교를 통해서 진행하였다. 결과에 의하면 Credit Spread와 Term Spread...

      표본 내 예측(In Sample Forecasting)에서는 종속변수를 경기불황, GDP변화율 두 가지로 놓고 이에 대한 예측력을 여러 가지 모형의 비교를 통해서 진행하였다. 결과에 의하면 Credit Spread와 Term Spread는 모두 통계적으로 매우 유의하게 중국경제 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 하지만 단기에 있어서 Term Spread의 예측력은 유의하지 않은 것으로 나타났고 선행지수(Leading Indicator)가 유의한 것으로 나타났다. 이를 통해 보았을 때 단기에 있어서는 Term Spread와 선행지수가 비슷한 정보를 가지고 있는 것을 알 수 있으며, Credit Spread는 이들과는 다른 정보를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
      표본 외 예측(Out of Sample Forecasting)에서는 Term Spread와 Credit Spread를 각각 비교했을 때는 Credit Spread의 예측력이 중장기에 있어 통계적으로 우월했고, AR(1)모형과 비교했을 때는 Credit Spread만 AR(1)모형에 통계적으로 우월한 예측력을 보였다. 그리고 Term Spread와 Credit Spread를 같이 사용했을 때가 각자 따로 사용했을 때보다 우월한 예측력을 갖고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 PMI와 선행지수에 Term Spread와 Credit Spread를 각기 추가해서 모형을 구성했을 때에는 Credit Spread를 추가했을 때의 예측력이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
      그리고 시간에 따른 (Time Varing) t-value의 변화값은 Credit Spread의 경우 모든 시점에서 통계적으로 유의했고, Term Spread의 경우 일부 구간에서 유의하지 않아 Credit Spread의 예측력이 더 강건한(robust)한 것으로 나타났다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이기영, "신용스프레드의 중국 실물경제 변화 예측력에 대한 연구" 한국동북아경제학회 30 (30): 1-34, 2018

      2 戴国强, "我国企业债券信用利差宏观决定因素研究" 37 (37): 2011

      3 王金明, "国债期限利差对中国宏观经济波动的预警研究" 2017

      4 朱世武, "利率期限结构对通货膨胀预测能力的实证分析" 10 : 2005

      5 张燃, "信用价差变化与中国实体经济增长预期" 2010 (2010): 2010

      6 贺畅达, "产出,通货膨胀预测与利率期限结构" (11) : 2012

      7 郭涛, "中国利率期限结构的货币政策含义" 3 : 2008

      8 石柱鲜, "中国主要宏观经济变量与利率期限结构的关系-基于VAR-ATS模型的分析" (3) : 2008

      9 M Gertler, "The information in the high-yield bond spread for the business cycle: evidence and some implications" 15 (15): 132-150, 1999

      10 Bernanke, B. S., "The financial accelerator in a quantitative business cycle framework" 1 : 1341-1393, 1999

      1 이기영, "신용스프레드의 중국 실물경제 변화 예측력에 대한 연구" 한국동북아경제학회 30 (30): 1-34, 2018

      2 戴国强, "我国企业债券信用利差宏观决定因素研究" 37 (37): 2011

      3 王金明, "国债期限利差对中国宏观经济波动的预警研究" 2017

      4 朱世武, "利率期限结构对通货膨胀预测能力的实证分析" 10 : 2005

      5 张燃, "信用价差变化与中国实体经济增长预期" 2010 (2010): 2010

      6 贺畅达, "产出,通货膨胀预测与利率期限结构" (11) : 2012

      7 郭涛, "中国利率期限结构的货币政策含义" 3 : 2008

      8 石柱鲜, "中国主要宏观经济变量与利率期限结构的关系-基于VAR-ATS模型的分析" (3) : 2008

      9 M Gertler, "The information in the high-yield bond spread for the business cycle: evidence and some implications" 15 (15): 132-150, 1999

      10 Bernanke, B. S., "The financial accelerator in a quantitative business cycle framework" 1 : 1341-1393, 1999

      11 Bernanke, B., "The financial accelerator and the flight to quality" 78 (78): 1-15, 1996

      12 Fisher, I., "The Theory of Interest" Macmillan co. 1930

      13 Estrella, "The Term Structure as predictor of Real Economic Activity" 46 (46): 555-576, 1991

      14 Fama, "Term structure forecast of interest rate, inflation, and real returns" 25 (25): 59-76, 1990

      15 이기영, "Term Spread의 중국실물경기 예측력연구-PMI및 선행지수와의 비교를 중심으로-" 한중사회과학학회 15 (15): 71-96, 2017

      16 이기영, "Term Spread의 중국경기예측력에 관한 연구" 중국연구소 64 : 215-242, 2015

      17 Bernanke, B., "On the predictive power of interest rates and interest rate spreads (No. 3486)" National Bureau of Economic Research 1990

      18 Benjamin M. Friedman, "Money, Income, Prices, and Interest Rates" 1992

      19 Stock, "Macroeconomic Anuual" NBER 1989

      20 Estrella, "Is There a Role for Monetary Aggregates in the Conduct of Monetary Policy?" National Bureau of Economic Research, Inc 1996

      21 Plosser, "International term structure and real economic growth" 33 : 133-155, 1994

      22 Friedman Kuttnet, "Indicator Properties of the Paper—Bill Spread: Lessons from Recent Experience" 80 (80): 34-44, 1998

      23 ZHOU Rong-xi, "Forecasting Macro-economy Based on the Term Structure of Credit Spreads: Evidence from China" 2013

      24 Benjamin M. Friedman, "Economic Activity and the Short-Term Credit Markets : An Analysis of Prices and Quantities" 1993 (1993): 193-283, 1993

      25 Faust, Golchrist, "Credit Spreads as Predictors of Real-Time Economic Activity: A Bayesian Model-Averaging Approach" 95 (95): 1501-1519, 2013

      26 Philippe Mueller, "Credit Spreads and Real Activity, Job Market Paper" Columbia Business School 2008

      27 Diebold, "Comparing Predictive Accuracy" 20 : 2002

      28 Clark, "Approximately normal tests for equal predictive accuracy in nested models" 138 (138): 291-311, 2007

      29 Laurent, R. D, "An interest rate_based indicator of monetary policy" 12 : 314-, 1988

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      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-07-28 학술지명변경 외국어명 : Journal of Chinese Studies and Sinology -> Journal of Sinology and China Studies KCI등재
      2015-07-28 학술지명변경 외국어명 : China Studies -> Journal of Chinese Studies and Sinology KCI등재
      2015-03-26 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> China Studies KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-08-22 학회명변경 영문명 : INSTITUTE OF CHINESE STUDIES, Center for International Area Studies, Hankuk University of Foreign St -> INSTITUTE OF CHINESE STUDIES, Hankuk University of Foreign St KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.28 0.28 0.27
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.31 0.27 0.492 0.19
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