미국은 부동산시장 지수가 2006년 7월 S&P/Case-Shiller Price Indices가 280의 최고점에서 하락하면서 주식시장은 13,930.01에서 8,776.39까지 하락을 하였다. 부동산 지수도 역시 2006년 7월 280에서 150.56까...
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임병진 (영남대학교)
2011
Korean
주식시장 ; 채권시장 ; KOSPI지수 ; 3년국채 이자율 ; 부동산 버블 ; stock market ; bond market ; KOSPI ; american real estate market change
323.05
KCI등재
학술저널
673-689(17쪽)
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미국은 부동산시장 지수가 2006년 7월 S&P/Case-Shiller Price Indices가 280의 최고점에서 하락하면서 주식시장은 13,930.01에서 8,776.39까지 하락을 하였다. 부동산 지수도 역시 2006년 7월 280에서 150.56까...
미국은 부동산시장 지수가 2006년 7월 S&P/Case-Shiller Price Indices가 280의 최고점에서 하락하면서 주식시장은 13,930.01에서 8,776.39까지 하락을 하였다. 부동산 지수도 역시 2006년 7월 280에서 150.56까지 하락하였다. 미국의 부동산 시장의 버블 붕괴는 미국의 주식시장과 채권시장뿐만이 전 세계의 금융시장에 영향을 미쳤다. 따라서 이 연구는 미국 부동산 시장 변화에 따른 한국의 주식시장 지표인 한국의 KOSPI지수와 한국의 채권시장지표인 3년 국채 이자율과의 관계 분석을 위해 사용한 자료는 미국의 부동산 지수인 S&P/Case-Shiller Price Indices가 하락하기 전인 2002년 5월 8일부터 2006년 7월 31일까지 1,049개의 자료와 미국의 부동산 지수인 S&P/Case-Shiller Price Indices가 하락하기 후인 2007년 8월 1일부터 부터 2010년 10월 22일까지 1,049개의 한국 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율을 총 2,098개의 자료를 사용하여 분석하였다. 이 연구에 사용된 연구 모형으로는 시계열의 안정성 여부의 판정을 위한 단위근검정과 변수간 장기적이고 안정적인 관계의 존재여부 판정을 위한 공적분 (cointegration) 검정을 하였다. 한국의 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율간 상호영향력분석을 위한 VAR모형을 이용한 예측오차의 분산분해기법을 이용하였다.
이 연구의 중요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 한국의 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율자료의 원시계열자료에 대한 안정성검정 결과 주가는 불안정적인 것으로 나타났고, 한국의 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율 자료의 1차 차분시계열자료에 안정성검정 결과는 모두 안정적임을 알 수 있었다. 또한 한국의 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율 간에는 공적분관계가 존재하고, 한국의 KOSPI지수와 한국 3년 국채 이자율 간 상호영향력에 있어서 금융위기 이후로 한국 3년 국채 이자율의 영향이 확대되고 있음을 알 수 있었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
This study is an empirical study on the effects between the KOSPI stock market and bond market around american real estate market change. We examine the interdependence of the KOSPI stock market and bond market around american real estate market chang...
This study is an empirical study on the effects between the KOSPI stock market and bond market around american real estate market change. We examine the interdependence of the KOSPI stock market and bond market around american real estate market change for 2,098 daily data from May 2002 to May 2010. We employ impulse response function based on VAR model as well as variance decomposition after unit root tests and cointegration test. The finding that many macro time series may contain a unit root has spurred the development of the theory of non-stationary time series analysis. Engle and Granger (1987) pointed out that a linear combination of two ro more non-stationary series may be stationary. If such a stationary linear combination exists, the non-stationary time series are said to be cointegrated.
This research showed following main results. First, from basic statistic analysis, both the KOSPI stock market and bond market around american real estate market change has unit roots, Second, there is at least one cointegration between them. In addition, we find that while the effect from the KOSPI stock market and bond market around american real estate market change is positive after american real estate market change.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
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2008-02-28 | 학술지명변경 | 외국어명 : Review of Business & Economics -> Journal of Industrial Economics and Business | ![]() |
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