RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      코스피 200, 회사채금리, 건설산업지수 간의 정보이전효과에 관한 연구 : COVID-19 전후를 중심으로

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=T17395949

      • 저자
      • 발행사항

        수원 : 경기대학교 대학원, 2026

      • 학위논문사항

        학위논문(박사) -- 경기대학교 대학원 , 경영학과 , 2026. 2

      • 발행연도

        2026

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • 발행국(도시)

        경기도

      • 기타서명

        The Symmetric and Asymmetric Information Spillover Effects among KOSPI 200, corporate bond interest rate, construction industry index : Comparison pre- and post-COVID-19

      • 형태사항

        viii, 119 p. : 삽도 ; 26 cm

      • 일반주기명

        논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
        지도교수: 문규현
        참고문헌 : p. 111-116

      • UCI식별코드

        I804:41002-000000059642

      • 소장기관
        • 경기대학교 중앙도서관(수원캠퍼스) 소장기관정보
      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This paper studies the information spillover effects among KOSPI 200, corporate bond interest rate, construction industry index using the daily data from December 30, 2014 to April 18, 2025 with granger-causality test, GARCH(1,1)-M model, GJR-GARCH(1,1)-M model. In addition, the sample is divided into two sub-samples to verify the changes in the information spillover effects before and after COVID-19. The pre-Covid-19 period is from December 30, 2014 to March 19, 2020, and the post-Covid-19 period is from March 20, 2020 to April 18, 2025. The main results are as follows.
      First, the standard deviation of the construction industry index returns was highest and all samples don’t follow the normal distribution process. The cross-correlations between the returns of the construction industry index and those of KOSPI 200 were high.
      Second, from the granger-causality test, there were feedback information spillover effects between the construction industry index returns and the KOSPI 200 returns as well as between the construction industry index returns and the corporate bond interest rate returns. And there was the information spillover effects from KOSPI 200 returns to corporate bond interest rate returns.
      Third, from the GARCH(1,1)-M model, the whole period, the pre-COVID-19 period, and the post-COVID-19 period showed predictive power in returns and volatility between the KOSPI 200 and the construction industry index. There was the predictive power by only the rate of return in the whole period and the pre-COVID-19 period between the corporate bond interest rate and the construction industry index each other. But there were no feedback influences in the post-COVID-19 period. The KOSPI 200 returns was predictable for the bond interest rate returns over the whole period and also, both returns and volatilities of the bond interest rate were predictable for the KOSPI 200 returns over the whole period. Although the predictive power between the KOSPI 200 returns and the bond interest rate appeared in the pre-COVID-19 period, it disappeared in the post-COVID-19 period.
      Fourth, According to the analysis of the GJR-GARCH (1,1)-M model, the information spillover effects between the KOSPI 200 and the construction industry index happened by the bad news from the whole period, the pre-COVID-19 period and the post-COVID-19 period. The feedback information spillover effects between the corporate bond rate returns and the construction industry index returns were due to both bad news and good news in the whole period. In the pre-COVID-19, the bad news on the past corporate bond rate affected the construction industry index, while the good news on the past construction industry index affected the return on corporate bond rates. The information spillover effects between the KOSPI 200 returns and the corporate bond rate returns were mainly due to bad news in the past.
      The implications and limitations of this study can be summarized as follows. First of all, the information spillover effects between the corporate bond rate and the construction industry index as well as the KOSPI 200 and the corporate bond returns almost disappeared in the post -COVID-19 period compared to the pre-COVID-19 period. This is inferred to be due to the downturn in the construction industry. Considering the fact that the construction industry has a profound effect on the overall industry and the employment index, there is an urgent need to stimulate the construction economy, which has stagnated after COVID-19.
      As a limitation, there may be various macro and micro variables that affect the construction industry, and these variables are not widely considered. Further research needs to add various variables that can affect the construction industry. In addition, it is necessary to include in the analysis when the construction economy is stimulated in the future in order to derive consistent results and implications.
      번역하기

      This paper studies the information spillover effects among KOSPI 200, corporate bond interest rate, construction industry index using the daily data from December 30, 2014 to April 18, 2025 with granger-causality test, GARCH(1,1)-M model, GJR-GARCH(1,...

      This paper studies the information spillover effects among KOSPI 200, corporate bond interest rate, construction industry index using the daily data from December 30, 2014 to April 18, 2025 with granger-causality test, GARCH(1,1)-M model, GJR-GARCH(1,1)-M model. In addition, the sample is divided into two sub-samples to verify the changes in the information spillover effects before and after COVID-19. The pre-Covid-19 period is from December 30, 2014 to March 19, 2020, and the post-Covid-19 period is from March 20, 2020 to April 18, 2025. The main results are as follows.
      First, the standard deviation of the construction industry index returns was highest and all samples don’t follow the normal distribution process. The cross-correlations between the returns of the construction industry index and those of KOSPI 200 were high.
      Second, from the granger-causality test, there were feedback information spillover effects between the construction industry index returns and the KOSPI 200 returns as well as between the construction industry index returns and the corporate bond interest rate returns. And there was the information spillover effects from KOSPI 200 returns to corporate bond interest rate returns.
      Third, from the GARCH(1,1)-M model, the whole period, the pre-COVID-19 period, and the post-COVID-19 period showed predictive power in returns and volatility between the KOSPI 200 and the construction industry index. There was the predictive power by only the rate of return in the whole period and the pre-COVID-19 period between the corporate bond interest rate and the construction industry index each other. But there were no feedback influences in the post-COVID-19 period. The KOSPI 200 returns was predictable for the bond interest rate returns over the whole period and also, both returns and volatilities of the bond interest rate were predictable for the KOSPI 200 returns over the whole period. Although the predictive power between the KOSPI 200 returns and the bond interest rate appeared in the pre-COVID-19 period, it disappeared in the post-COVID-19 period.
      Fourth, According to the analysis of the GJR-GARCH (1,1)-M model, the information spillover effects between the KOSPI 200 and the construction industry index happened by the bad news from the whole period, the pre-COVID-19 period and the post-COVID-19 period. The feedback information spillover effects between the corporate bond rate returns and the construction industry index returns were due to both bad news and good news in the whole period. In the pre-COVID-19, the bad news on the past corporate bond rate affected the construction industry index, while the good news on the past construction industry index affected the return on corporate bond rates. The information spillover effects between the KOSPI 200 returns and the corporate bond rate returns were mainly due to bad news in the past.
      The implications and limitations of this study can be summarized as follows. First of all, the information spillover effects between the corporate bond rate and the construction industry index as well as the KOSPI 200 and the corporate bond returns almost disappeared in the post -COVID-19 period compared to the pre-COVID-19 period. This is inferred to be due to the downturn in the construction industry. Considering the fact that the construction industry has a profound effect on the overall industry and the employment index, there is an urgent need to stimulate the construction economy, which has stagnated after COVID-19.
      As a limitation, there may be various macro and micro variables that affect the construction industry, and these variables are not widely considered. Further research needs to add various variables that can affect the construction industry. In addition, it is necessary to include in the analysis when the construction economy is stimulated in the future in order to derive consistent results and implications.

      더보기

      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      건설산업은 다른 사업에 대한 파급효과가 크고 가장 많은 고용률을 창출한다는 점에서 경기를 부양하는 데 필수적 산업이다. 최근 코로나 19을 기점으로 건설경기가 아주 침체되어 있다. 본 연구는 건설산업이 주요 거시변수인 코스피 200과 회사채금리에 어떠한 영향을 주는지를 검정하고 시사점을 발견하는 데 있다. 이를 위해 표본기간은 2014년 12월 30일부터 2025년 4월 18일까지이며 KODEX건설지수, 코스피 200, 회사채 3년물(AA-)의 일별종가를 이용하였다. 2019년 12월 말에 발생한 코로나-19의 파장를 고려하여 표본을 세분화하여 전체표본(2014년 12월 30일부터 2025년 4월 18일까지), 코로나-19 발생이전의 표본(2014년 12월 30일부터 2020년 3월 19일까지), 코로나-19 발생이후의 표본(2020년 3월 20일부터 2025년 4월 18일까지)으로 구성하였다. 분석모형은 그랜저 인관관계검정법, GARCH(1,1)-M모형 및 GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용하였다. 주요분석 결과는 다음과 같이 요약된다.
      첫째, 기초통계량분석에서 건설산업지수의 수익률의 표준편차가 높았으며 모든 표본들은 정규분포를 따르지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 수익률과 건설산업지수 수익률 사이에는 강한 교차상관관계가 나타났다.
      둘째, 전체표본으로 한 그랜저 인과관계검정에서는 코스피 200 수익률과 건설산업지수 수익률과 회사채금리 수익률과 건설산업지수 수익률사이에는 상호 피드백적 예측력을 보였다. 코스피 200은 회사채금리 수익률에 대해 예측력을 지녔지만 그 반대현상은 나타나지 않았다.
      셋째, GARCH(1,1)-M모형으로부터 전체표본, 코로나 19 이전기간, 코로나 19 이후기간에서 코스피 200과 건선산업지수 사이에는 수익률과 변동성에서 서로 예측력을 보였다. 회사채금리와 건설산업지수 사이에는 전체기간과 코로나19 이전기간에서 수익률만 서로에게 예측력을 보였다. 이후기간에는 상호 영향력이 없었다. 코스피 200과 회사채금리 사이에는 전체기간에서 회사채금리 수익률은 코스피 200 수익률에 대해 예측력이 있었고 회사채금리는 코스피 200에 대해 수익률과 변동성에서 예측력을 보였다. 코로나19 이전기간에는 코스피 200 수익률과 회사채금리 수익률 사이에는 상호 예측력을 보였다. 이후기간에서는 상호 영향력이 없었다. 코로라 19 이전기간은 코스피 200과 회사채금리 사이와 코스피 200과 회사채금리 사이에는 수익률에서 예측력이 나타났으나 이후에는 사라졌다. 이는 코로나 19 이후기간에는 건설경기 침체에 따른 기업의 금리조달이 대폭 줄어들고 채권시장이 침체됨에 따라 코스피 200과의 연관성도 사라진 것으로 파악된다.
      넷째, GJR-GARCH(1,1)-M모형의 분석결과, 전체표본, 코로나 19 이전기간, 코로나 19 이후기간으로부터 코스피 200과 건설산업지수 사이의 수익률과 변동성에서 정보이전효과는 과거의 악재정보와 호재정보가 동시에 영향을 미친 것으로 나타났으나 악재정보의 영향이 더 일관성을 보였다. 회사채금리와 건설산업지수 사이에는 전체표본에서는 수익률에 대한 상호간의 정보이전효과는 악재정보와 호재정보에 기인하는 것으로 보이나 이전기간에서 과거의 회사채금리의 악재정보가 건설산업지수에 영향을 미친반면, 과거의 건설산업지수의 호재정보가 회사채금리 수익률에 영향을 미쳤다. 코스피 200 수익률과 회사채금리 수익률 사이의 정보이전효과는 과거의 악재정보에 주로 기인하였다.
      번역하기

      건설산업은 다른 사업에 대한 파급효과가 크고 가장 많은 고용률을 창출한다는 점에서 경기를 부양하는 데 필수적 산업이다. 최근 코로나 19을 기점으로 건설경기가 아주 침체되어 있다. 본 ...

      건설산업은 다른 사업에 대한 파급효과가 크고 가장 많은 고용률을 창출한다는 점에서 경기를 부양하는 데 필수적 산업이다. 최근 코로나 19을 기점으로 건설경기가 아주 침체되어 있다. 본 연구는 건설산업이 주요 거시변수인 코스피 200과 회사채금리에 어떠한 영향을 주는지를 검정하고 시사점을 발견하는 데 있다. 이를 위해 표본기간은 2014년 12월 30일부터 2025년 4월 18일까지이며 KODEX건설지수, 코스피 200, 회사채 3년물(AA-)의 일별종가를 이용하였다. 2019년 12월 말에 발생한 코로나-19의 파장를 고려하여 표본을 세분화하여 전체표본(2014년 12월 30일부터 2025년 4월 18일까지), 코로나-19 발생이전의 표본(2014년 12월 30일부터 2020년 3월 19일까지), 코로나-19 발생이후의 표본(2020년 3월 20일부터 2025년 4월 18일까지)으로 구성하였다. 분석모형은 그랜저 인관관계검정법, GARCH(1,1)-M모형 및 GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용하였다. 주요분석 결과는 다음과 같이 요약된다.
      첫째, 기초통계량분석에서 건설산업지수의 수익률의 표준편차가 높았으며 모든 표본들은 정규분포를 따르지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 수익률과 건설산업지수 수익률 사이에는 강한 교차상관관계가 나타났다.
      둘째, 전체표본으로 한 그랜저 인과관계검정에서는 코스피 200 수익률과 건설산업지수 수익률과 회사채금리 수익률과 건설산업지수 수익률사이에는 상호 피드백적 예측력을 보였다. 코스피 200은 회사채금리 수익률에 대해 예측력을 지녔지만 그 반대현상은 나타나지 않았다.
      셋째, GARCH(1,1)-M모형으로부터 전체표본, 코로나 19 이전기간, 코로나 19 이후기간에서 코스피 200과 건선산업지수 사이에는 수익률과 변동성에서 서로 예측력을 보였다. 회사채금리와 건설산업지수 사이에는 전체기간과 코로나19 이전기간에서 수익률만 서로에게 예측력을 보였다. 이후기간에는 상호 영향력이 없었다. 코스피 200과 회사채금리 사이에는 전체기간에서 회사채금리 수익률은 코스피 200 수익률에 대해 예측력이 있었고 회사채금리는 코스피 200에 대해 수익률과 변동성에서 예측력을 보였다. 코로나19 이전기간에는 코스피 200 수익률과 회사채금리 수익률 사이에는 상호 예측력을 보였다. 이후기간에서는 상호 영향력이 없었다. 코로라 19 이전기간은 코스피 200과 회사채금리 사이와 코스피 200과 회사채금리 사이에는 수익률에서 예측력이 나타났으나 이후에는 사라졌다. 이는 코로나 19 이후기간에는 건설경기 침체에 따른 기업의 금리조달이 대폭 줄어들고 채권시장이 침체됨에 따라 코스피 200과의 연관성도 사라진 것으로 파악된다.
      넷째, GJR-GARCH(1,1)-M모형의 분석결과, 전체표본, 코로나 19 이전기간, 코로나 19 이후기간으로부터 코스피 200과 건설산업지수 사이의 수익률과 변동성에서 정보이전효과는 과거의 악재정보와 호재정보가 동시에 영향을 미친 것으로 나타났으나 악재정보의 영향이 더 일관성을 보였다. 회사채금리와 건설산업지수 사이에는 전체표본에서는 수익률에 대한 상호간의 정보이전효과는 악재정보와 호재정보에 기인하는 것으로 보이나 이전기간에서 과거의 회사채금리의 악재정보가 건설산업지수에 영향을 미친반면, 과거의 건설산업지수의 호재정보가 회사채금리 수익률에 영향을 미쳤다. 코스피 200 수익률과 회사채금리 수익률 사이의 정보이전효과는 과거의 악재정보에 주로 기인하였다.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 제 1 장 서 론 1
      • 제 1 절 연구배경과 목적 1
      • 제 2 절 연구의 구성과 범위 6
      • 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 7
      • 제 1 장 서 론 1
      • 제 1 절 연구배경과 목적 1
      • 제 2 절 연구의 구성과 범위 6
      • 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 7
      • 제 1 절 건설산업지수, 코스피 200, 회사채금리의 이론적 고찰 7
      • 제 2 절 선행연구 9
      • 제 3 장 연구방법론과 가설설정 16
      • 제 1 절 연구방법론 16
      • 제 2 절 가설설정 18
      • 제 4 장 예비분석 및 분석모형 23
      • 제 1 절 예비분석 23
      • 제 1 항 상관관계 분석 26
      • 1.1. 자기상관 관계분석 26
      • 1.2. 교차상관 관계분석 28
      • 제 2 절 연구모형 33
      • 제 1 항 단위근 검정모형과 공적분 검정모형 추정 33
      • 제 2 항 VECM모형 추정 36
      • 제 3 항 GARCH(1,1)-M모형 추정 39
      • 제 4 항 GJR-GARCH(1,1)-M모형 추정 46
      • 제 5 장 실증분석 결과 51
      • 제 1 절 VECM모형의 실증분석결과 51
      • 제 1 항 VECM모형의 검정결과 51
      • 제 2 항 그랜저 인과관계 검정결과 53
      • 제 2 절 GARCH(1,1)-M모형의 실증분석결과 57
      • 제 3 절 GJR-GARCH(1,1)-M모형의 실증분석결과 94
      • 제 6 장 결론 및 시사점 109
      • 참고문헌 111
      • Abstract 117
      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼