경기선행지수, 경기동행지수와 경기후행지수 간의 상호연관성에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 2010년 1월부터 2015년 5월까지 월별 경기선행지수, 경기동행지수와, 경기후행지수 각각 65개 표본을 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석 (Granger Causality test), 충격반응함수(Impulse Response Function)분석과 분산분해(Variance Decomposition)분석을 통하여 상호간의 연관성을 분석하는데 있다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫 째, 그랜저 인과관계 분석결과 경기선행지수가 경기동행지수를 선행하고, 경기동행지수가 경기후행지 수를 선행하는 것으로 나타났다. 이는 지수의 본질적인 특징을 정확히 지지하며 설명력이 있다는 것 으로 추론할 수 있다. 이는 앞선 선행연구와 동일하게 나타났다. 둘째, 충격반응함수를 분석한 결과 그랜저 인과관계 검정결과를 지지하여 경기선행지수는 경기동행지수와 경기후행지수에 영향을 미치 고, 경기동행지수는 경기후행지수에 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다. 셋째로 분산분해 분석결 과 그랜저 인과관계 분석결과와 충격반응함수 분석결과를 지지하여 경기선행지수가 경기동행지수 및 경기후행지수를 선행하며, 경기동행지수는 경기후행지수를 선행한다는 것으로 추론할 수 있다. 이와 같은 실증분석 결과를 종합해보면 경기선행지수는 경기동행지수와 경기후행지수에 대하여 선행성이 있으며, 경기동행지수는 경기후행지수에 대하여 선행성이 있는 것으로 나타나, 경기현상에 대한 전환 점과 진폭을 파악하는데 있어서 경기지수가 설명력을 가지고 있다는 것으로 판단할 수 있다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 국민경제를 담당하고 있는 정 부에게 의미 있는 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 각 지수에 포함되어 있는 하 위 지수들이 경기선행지수, 경기동행지수와 경기후행지수를 적절히 설명할 수 있는지를 지속적으로 확인해야 할 것이다. 또한 수입과 수출과 같은 무역업무를 담당하고 기업들에게 경기지표에 대한 중 요성을 암시할 것으로 판단된다. 즉, 지수의 움직임에 따라서 경기의 전환점과 진폭을 판단할 수 있 어 생산량을 조절할 뿐만 아니라. 수출 및 수입시기를 가름할 수 있기 때문이다. 본 논문은 국내 연 구 최초로 경기선행지수, 경기동행지수와 경기후행지수를 가지고 상호연관성을 분석한 논문으로써 향후 경기지수에 속해 있는 각종 하위 지수를 대상으로 한 활발한 후속연구가 이루어지도록 하는데 기여할 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We examine the information transmission between the composite leading Index, Coincident Composite Index and Lagging Composite Index based on the returns data offered by Korea Bank. The data includes monthly return data from January 2010 to May 2015. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality composite leading Index precede and have explanatory power Coincident Composite Index. Coincident Composite Index precede and have explanatory power Lagging Composite Index. Secondly, the results of impulse response function suggest that composite leading Index show immediate response to Coincident Composite Index and are influenced by till time 9 From time 2.5 the impact gradually disappears. Also Coincident Composite Index show immediate response to Lagging Composite Index and are influenced by till time 6 From time 2 the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis showed a high influence of the composite leading Index on the Coincident Composite Index and significant influence of the Coincident Composite Index on the Lagging Composite Index. This implies that returns on the composite leading Index have a significant influence over returns on the Coincident Composite Index and Lagging Composite Index. The study is a further extension of existing studies on information transmission mechanism between the composite leading Index, Coincident Composite Index and Lagging Composite Index. Finally, our results can be used as a guide by the Korea Bank and Republic of Korea and as well as exporters and importers.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• 1.1 연구배경 및 목적
• 1.2 선행연구
• Ⅱ. 기술적 분석 및 상관관계 분석
• 2.1 기초통계 분석, 단위근 및 공적분 검정
• 2.2 상관관계(correlation) 분석
• Ⅲ. 상호연관성에 관한 실증분석
• 3.1 가설 설정
• 3.2 분석 모형
• 3.3 실증분석 결과
• Ⅳ. 결론
• 참고문헌
• Abstract