월간경기동향

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  1. 1. 백웅기 (1998). 금융부문의 불확실성이 경기변동에 미치는 영향, , 4, 1-52
  2. 2. 양준모 (1999). 우리나라 경기변동의 양태에 관한 연구, , 47, 3-23
  3. 3. 양준모 (2001). 경기실사지수(BSI)의 활용성 제고방안, , 115
  4. 4. 지호준 (1993). 채권수익률은 경기변동에 선행하는가, , 15, 507-528
  5. 5. 통계청 (2008). 최근 경기순환기의 기준순환일 설정,
  6. 6. 한국은행 (2004). 우리나라 경기순환의 국면 식별, , 31-53
  7. 7. 한국은행 (2007). 최근 경기순환의 특성 변화를 반영한 경기분석모형의 개선, , 월간경기동향 2007-2026
  8. 8. Bowden, R. J. and Martin, V. L. (1995). International business cycle and financial integration, Review of Economics and Statistics, 77, 305-320 상세보기
  9. 9. King, R. G. and Watson, M. W. (1996). Money, price, interest rates and the business cycle, Review of Economics and Statistics, 78, 35-53 상세보기
  10. 10. Mahmoud, E. (1984). Accuracy in forecasting: A survey, Journal of Forecasting, 3, 139-159 상세보기
  11. 11. McNees, S. (1986). Forecasting accuracy of alternative techniques: A comparison of U.S. macroeconomic forecasts, Journal of Business and Economic Statistics, 4, 5-15 상세보기
  12. 12. Runkle, D. E. (1987). Vector autoregression and reality, Journal of Business and Economic Statistics, 5, 437-454 상세보기

본 연구에서는 한미간 경기동향의 선행성을 주가와 경기간 선행성과 연계시켜 검정해 보았다. 이들의 선후행관계는 외환위기 이후 선명히 식별되며, 이때의 벡터자기회귀모형은 국내외 월간경기동향 시장변수들간 연관성이 강화되고 국내경제의 대미의존도가 높아진 현실을 그대로 반영한다. 추정결과는 주가의 경기 선행성과 미국경기의 국내경기 선행성이라는 그간의 통설을 통계적으로 입증하고 있다.

This study attempts to perform the statistical test for the causality between the Korean and the U.S. business conditions in association with the lead-lag relationship between the domestic stock price and the business condition. Their causal relationships are clearly identified after the outbreak of the IMF financial crisis. The vector autoregression for the corresponding period appears to reflect the strong interrelationships between the market variables and the dependency of the domestic business conditions on the U.S. market. The estimation results validate the leading effect of the stock price and the U.S. business behavior.

This study attempts to perform the statistical test for the causality between the Korean and the U.S. business conditions in association with the lead-lag relationship between the domestic stock price and the business condition. Their causal relationships are clearly identified after the outbreak of the IMF financial crisis. The vector autoregression for the corresponding period appears to reflect the strong interrelationships between the market variables and the dependency of the domestic business conditions on the U.S. market. The estimation results validate the leading effect of the stock price and the U.S. business behavior.

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월간경기동향

금년 상반기 현재 성장률이 7.3%나 증가하였고, 산업생산은 17.6% 증가하는 등 실물경기의 호조 세가 이어지고 있다. 이와 함께 대우사태로 한 때 극심한 혼란을 빚었던 금융시장이 다시 안정을 찾아가고 있는 가운데, 미국의 신용평가 기관인 무디스사가 우리나라의 국가 신용등급을 상향 조 정할 움직임을 보이고 있다. 현재 급속히 진행되고 있는 대우그룹 구조조정이 원만히 해결된다면 하반기 실물경기 여건은 비교적 양호하다고 본다. 상반기 현재 7.3% 성장 금년 들어 성장률이 빠르게 상승하고 있다. 1분기에 4.6% 성장한데 이어 2분기에는 9.8% 성장함으 로써 상반기에 7.3%나 성장하였다. 이러한 높은 성장률은 올 연초에 각 연구기관이나 정부와 IMF 의 예상을 훨씬 뛰어넘는 수준으로, 수치상의 반등요인 이외에도 다음과 같은 세 가지 요인이 크 게 작용했기 때문으로 보인다. 첫째 요인으로는 경기회복에 따른 소비심리 회복으로 민간소비가 크게 증가했다는 점을 들 수 있 다. 최종소비지출 중 정부소비가 상반기 현재까지도 마이너스를 벗어나지 못하고 있는데 반해, 민 간소비는 내구재 소비 증가에 힘입어 상반기에 7.6%나 증가하였다. 이는 실업자수가 상반기에 평 균 159만 2,000여명이나 되고 있음에도 불구하고, 전산업 임금이 8.0%나 상승한데다, 상반기까지 주식시장 활황1)이 계속되어 가계소득이 증가한 때문으로 보인다. 둘째 요인은 1분기에 설비투자가 12.9%, 건설투자가 -13.7%로 총고정투자가 -4.3%를 기록했으 나, 2분기 들어 설비투자가 37.2%나 증가, 총고정투자가 4.9%로 반전되었다는 점이다. 이는 정책 적으로 저금리 기조를 지속적으로 유지한데다, 최근 수요가 급증하고 있는 TFT-LCD 및 반도체뿐 아니라 운수장비, 산업용기계류 등에서 앞으로의 경기를 밝게 보고 설비투자를 증가시켰기 때문이 다.

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코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 월간경기동향 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.

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Causal Analysis between the Korean and the U.S. Monthly Business Conditions

본 연구에서는 한미간 월간경기동향 경기동향의 선행성을 주가와 경기간 선행성과 연계시켜 검정해 보았다. 이들의 선후행관계는 외환위기 이후 선명히 식별되며, 이때의 벡터자기회귀모형은 국내외 시장변수들간 연관성이 강화되고 국내경제의 대미의존도가 높아진 현실을 그대로 반영한다. 추정결과는 주가의 경기 선행성과 미국경기의 국내경기 선행성이라는 그간의 통설을 통계적으로 입증하고 있다.

Abstract

This study attempts to perform the statistical test for the causality between the Korean and the U.S. business conditions in association with the lead-lag relationship between the domestic stock price and the business condition. Their causal relationships are clearly identified after the outbreak of the IMF financial crisis. The vector autoregression for the corresponding period appears to reflect the strong interrelationships between the market variables and the dependency of the domestic business conditions on the U.S. market. The estimation results validate the leading effect of the stock price and the U.S. business behavior.

저자의 다른 논문

참고문헌 (12)

  1. 1. 백웅기 (1998). 금융부문의 불확실성이 경기변동에 미치는 영향, , 4, 1-52
  2. 2. 양준모 (1999). 우리나라 경기변동의 양태에 관한 연구, , 47, 3-23
  3. 3. 양준모 (2001). 경기실사지수(BSI)의 활용성 제고방안, , 115
  4. 4. 지호준 (1993). 채권수익률은 경기변동에 선행하는가, , 15, 507-528
  5. 5. 통계청 (2008). 최근 경기순환기의 기준순환일 설정,
  6. 6. 한국은행 (2004). 우리나라 경기순환의 국면 식별, , 31-53
  7. 7. 한국은행 (2007). 최근 경기순환의 특성 변화를 반영한 경기분석모형의 개선, , 2007-2026
  8. 8. Bowden, R. J. and Martin, V. L. (1995). International business cycle and financial integration, Review of Economics and Statistics, 77, 305-320 상세보기
  9. 9. King, R. G. and Watson, M. W. (1996). Money, price, interest rates and the business cycle, Review of Economics and Statistics, 78, 35-53 상세보기
  10. 10. Mahmoud, E. (1984). Accuracy in forecasting: A survey, Journal of Forecasting, 3, 139-159 상세보기
  11. 11. McNees, S. (1986). Forecasting accuracy of alternative techniques: A comparison of U.S. macroeconomic forecasts, Journal of Business and Economic Statistics, 4, 5-15 상세보기
  12. 12. Runkle, D. E. (1987). Vector autoregression and reality, Journal of Business and Economic Statistics, 5, 437-454 상세보기

이 논문을 인용한 문헌

  • DOI : 10.5351/KJAS.2009.22.1.017
  • 한국학술정보 : 저널

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