KCI등재
산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자의 선도-지연 관계 = The Lead-Lag Relationship between Industrial Production Index Volatility and Foreign Direct Investment
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2011
작성언어
-주제어
KDC
0
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
19-31(13쪽)
DOI식별코드
제공처
본 연구에서는 실물경제의 불확실성을 나타내는 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액의 관계에 대해 분석하였다. 외국인 직접투자는 피투자국의 고용확대, 외국 고급기술의 도입 등 긍정적인 요인이 많아 그 중요성이 부각되는 국민경제 부문이다. 외국인 직접투자에 영향을 미치는 중요 거시 경제변수 중의 하나로 피투자국의 시장규모를 들 수 있는데, 피투자국의 시장규모는 피투자국 시장개척, 판매량 확보 여지가 어느 정도 되는지를 의미하며, 제품수요, 성장 잠재력의 대용치로 볼 수 있다. 기존 연구들에서는 산업생산지수 수준변수와 외국인 직접투자금액의 관계에 대해 연구가 이루어져 왔으며, 본 연구처럼 2차 적률인 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액의 관계에 대해 분석이 이루어진 연구는 없는 것으로 보인다. 본 연구에서는 기존 연구들과는 차별적으로 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액의 관계, 즉 피투자국의 실물경제의 불확실성이 증가할 경우 외국인 직접투자금액이 어떻게 반응할 것인가에 대해 연구하였다. 산업생산지수 변동성의 증가는 외국인 직접투자 감소효과를 미칠 것으로 판단되는데, 그 이유로는 투자의 비가역성 때문에 경제의 불확실성이 높아지면 외국인 직접투자금액이 감소하는 경향을 들 수 있다. 실물경제 부문 변동성이 높은 국가에 투자하기 보다는 실물경제 부문이 안정된 국가에 투자하려는 성향을 갖게 될 것이다. 먼저 기초통계량을 보면, 산업생산지수 변화율의 왜도는 양의 값으로 나타나 오른쪽 꼬리가 길게 나타나는 것으로 나타났으며, 분포의 뾰족한 정도를 측정하는 첨도는 3이상으로 나타나 정규분포보다 뾰족한 모양의 분포이다. 그리고 Jarque-Bera 통계량이 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 정규분포가설을 기각하고 있다. 산업생산지수 변화율은 1계 자기상관계수가 1% 유의수준에서 유의하여 자기상관 관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 단계를 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 단계로, EGARCH 모형을 이용하여 산업생산지수 변동성을 계산한다. ARCH 효과 검정 결과, ARCH 현상이 있는 것으로 나타나 산업생산지수 변동성을 계산하기 위하여 GARCH류의 모형을 사용하기로 하였다. GARCH류 모형 적용 결과, 비대칭적 변동성이 있는 것으로 나타나 EGARCH 모형을 변동성을 계산하는 모형으로 선정하였다. 산업생산지수 변화율에 자기상관이 있는 것으로 나타났는데, GARCH류 모형에서는 조건부 잔차의 시계열 비상관을 가정하므로 산업생산지수 변화율 시계열자료에서 계열상관을 제거할 필요가 있다. 즉 모수 추정에 있어 왜곡이 나타나는 것을 피하기 위해 평균방정식에 MA(1) 항을 포함시켰다. EGARCH 모형이 적절하게 설정되었는지 파악하기 위하여 EGARCH 모형의 잔차항에 ARCH 효과가 남아있는지를 검정하였는데, 잔차항에 ARCH 효과가 없는 것으로 나타나 EGARCH 모형 설정이 적합한 것으로 판단된다. 두 번째 단계로, 분석대상 자료의 안정성을 검정하기 위하여 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액 시계열자료에 대해 단위근 검정을 한다. 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액 모두 단위근이 없는 안정적인 시계열자료인 것으로 나타났으므로, 원자료를 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하였다. VAR 모형에 시차를 어느 정도까지 포함시키는지는 SC 기준으로 결정하였는데, 시차 2인 경우가 SC값이 가장 작게 나타나 VAR(2) 모형으로 설정하여 그랜저 인과관계 분석을 하였다. 세 번째 단계로, 산업생산지수 변동성과 외국인 직접투자금액 간의 선도-지연 관계를 분석하기 위해 그랜저 인과관계 분석을 하였는데, 산업생산지수 변동성이 외국인 직접투자금액에 대해 단방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, 산업생산지수 변동성이 외국인 직접투자금액을 선도하는 것을 의미하는데, 산업생산지수 변동성은 실물경제의 불확실성을 의미하므로 외국기업들이 피투자국의 산업 생산지수 변동성을 위험으로 인식하여 직접투자 의사결정에 반영하는 것으로 판단된다. 네 번째 단계로, 산업생산지수 변동성 충격에 대한 외국인 직접투자금액의 반응의 부호를 분석하기 위하여 충격반응함수 분석을 한다. 충격반응함수 분석은 어느 한 변수에 표준편차만큼 크기의 충격이 발생했을 경우 모형 내의 다른 변수가 어느 정도 크기의 반응을 보이는가를 측정하는 분석 기법이다. 산업 생산지수 변동성에 충격이 발생했을 경우 외국인 직접투자금액은 처음부터 음의 반응을 보이며 2개월째에서 가장 큰 반응을 나타냈다가 3개월까지 음의 반응을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 산업생산지수 변동성이 증가하면 외국인 직접투자금액은 감소하는 것으로 판단된다. 즉, 피투자국의 실물부문의 불확실성이 증가하면, 이는 위험의 증가로 인식되므로 외국인 직접투자자들의 의사결정에 영향을 미쳐 직접 투자금액을 감소시키는 것으로 생각된다. 이와 같이 산업생산지수 변동성이 외국인 직접투자금액과 그랜저 인과관계가 있다는 결론은 안정적 외국자본의 유입이며, 피투자국의 고용확대, 외국 고급기술의 도입 등 긍정적인 효과를 미치는 외국인 직접투자금액을 유지, 증가시키기 위해서는 우리나라 실물경제의 안정이 필요하다는 것을 의미한다. 향후의 연구과제로는 본 연구에서는 외국인 직접투자 대상으로 전체산업을 대상으로 분석하였는데, 각 산업별 외국인 직접투자금액과 산업생산지수 변동성의 관계에 대한 연구도 본 연구와의 비교를 위해 필요한 연구 분야가 될 것이다.
더보기Foreign direct investment(FDI) not only increases output and employment, but also transfers advanced technologies. That is, FDI may promote economic growth and enhance competitiveness. One of the most important determinants of FDI is the market size. Larger market size offers opportunities to realize economies of scale. Market size is a proxy for product demand the potential for growth. This study uses industrial production index(IPI) as a proxy to market size, and examines the relationship between industrial production index volatility and foreign direct investment. That is, this paper investigates whether the uncertainty of real economy activity of the host country influences the decision-making of foreign investors. Previous studies on this subject focus mainly on the relationship between IPI in level and FDI. On the contrary, this study is distinguished from prior studies in that it investigates the relationship between IPI volatility and FDI. When decisions have an irreversible factor, uncertainty about future outcomes plays a key role in the decision to invest. Because FDI generally involves irreversible costs in the foreign country, foreign companies wait for a more favorable economic environment before investing abroad. Therefore, irreversibility of investment expenditures renders the investment decisions of foreign companies sensitive to economic uncertainty. The descriptive statistics show excess kurtosis, and the Jarque-Bera test statistic rejects the null hypothesis of normality for the unconditional distribution of the monthly IPI changes. To test ARCH effects in the residuals, we employ ex ante ARCH LM test. The null hypothesis of ARCH LM test is that there is no ARCH up to q order in the residuals. This is a regression of the squared residuals on a constant and lagged squared residuals up to order q. Ex ante ARCH LM tests show that there are ARCH effects in the residuals. Therefore, GARCH type model is appropriate for analyzing this data. The procedure used in this paper involves the following steps. First, to determine IPI volatility, I use the exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model proposed by Nelson. EGARCH model has a distinctive feature, namely, conditional variance is modeled to capture the asymmetry effect of volatility. The return series of IPI shows the serial correlation. This causes the distortion of parameter estimates in GARCH type model. To account for serial correlation in the returns, I include a MA(1) process for the residuals in the mean equation. According to the results, the asymmetric volatility effect is significant at 5% level. In this study, the asymmetry effect term is negative and statistically different from zero, indicating that the IPI volatility impact is asymmetric during the sample period. The economic implication of this sign of the leverage effect term is that a decrease in IPI would lead to a higher level of uncertainty when compared to the level of uncertainty generated by an increase in IPI. In estimated EGARCH model, the persistence parameter which is the coefficient of lagged conditional variance in the variance equation is smaller than one. Therefore, estimated conditional variance series is stationary. Expost LM statistics test whether the residuals exhibit ARCH effect. If the EGARCH model is correctly specified, there should be no ARCH effect in the residuals. P-value indicates that there is not any ARCH effect up to order 5. Therefore, the EGARCH model is well specified. Second, a prerequisite in applying the Granger causality test is to test the unit root properties of the series. To examine the stationarity of the series, the Augmented Dickey-Fuller test is applied. The optimum lag order is determined by the SC. ADF test results show that the null hypothesis of a unit root is rejected in cases of IPI volatility and FDI, respectively. That is, IPI volatility and FDI are stationary series. Therefore, raw data is used in this study. Third, to examine the lead-lag relationship between IPI volatility and FDI over the data from January of 1999 to October of 2010, this study employs the Granger causality test. Granger causality test is a useful statistical technique to examine the direction of causality. One of the steps in Granger causality test is determining the lag length included in the model for each pair of series. This step is important due to a high sensitivity of VAR to model specification. The optimum lag length is determined by the SC. Since IPI volatility and FDI are found to be stationary series, Granger causality test based on VAR is applied. The Granger causality tests show that there is one-way Granger causality between IPI volatility and FDI. The null hypothesis that IPI volatility Granger causes FDI is rejected, implying that causation is running from IPI volatility to FDI. Fourth, to analyze the time path of the IPI volatility shock on FDI, the impulse response function analysis is employed. The impulse response function shows the response that a shock to the innovation of one variable has on the other variables in the model. The IRF shows that FDI initially decreases in response to a shock to IPI volatility and reaching its trough in the second month. The negative response of FDI continues to the third month. That is, IPI volatility shock decreases the magnitude of FDI over the three months. In conclusion, these findings suggest that stabilizing IPI volatility will help increase FDI. The implication to policy makers from this study is that stabilizing IPI volatility is important for encouragement of FDI inflow. Direction for further research is to investigate the relationship between IPI volatility and FDI by industry.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)