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한국의 대일본 수출액과 수입액에 세계금융위기가 미친 영향에 관한 실증적 연구
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2016
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Korean
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KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
395-414(20쪽)
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0
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이 연구는 미국의 서브프라임 모기지 부실사태 시발전인 1998년 8월 31일부터 2007년 4월 30일까지 105개의 자료와 미국의 서브프라임 모기지 시발 후인 2007년 5월 31일부터 2016년 1월 31일까지 105개의 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료를 사용하여 금융위기 전후 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료간의 상호 영향력을 분석하였다. 연구방법론은 시계열의 안정성 여부의 판정을 위한 단위근 검정과 변수간 장기적이고 안정적인 관계의 존재여부판정을 위한 공적분(cointegration)검정이 있고 변수간 상호영향력 분석을 위한 VAR 모형을 이용한 예측오차의 분산분해기법으로 연구를 하였다. 본 연구의 중요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료간의 상관계수는 금융위기 전후로 0.896612으로 강한 양(+)의 상관관계에서 0.673477로 다소 약화된 양(+)의 상관관계로 변화된 것을 나타내 주고 있다. 둘째, 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료의 원시계열 상태에서의 안정성검정 결과 불안정적인 것을 알 수 있었다. 셋째, 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료의 1차 차분시계열자료에 안정성검정 결과에서는 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료 모두 안정적으로 나타났다. 넷째, 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료간 공적분 검정결과에 의하면 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료간에는 공적분 관계가 존재하지 않는 것으로 발견되었다. 다섯째, 한국의 대일본 수입액과 한국의 대일본 수출액 자료 간 상호영향력에 있어서 금융위기 이후로 대일본 수입액의 영향이 확대되고 있음을 알 수 있었다.
더보기This study is an empirical study on the effects between the export volume and the import volume around the international financial crisis. We examine the interdependence of the export volume and the import volume around the international financial crisis for 105 monthly data from August 1998 to April 2007. We employ Granger causality, 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. The stationary linear combination is called the cointegrating equation and may be interpreted as a long-run equilibrium relationship among the variables. The purpose of the cointegration test is to determine whether a group of non-stationary series are cointegrated or not. The vector autoregression(VARs) is commonly used for forecasting systems of interrelated time series and for analyzing the dynamic impact of random disturbances on the system of variables. The VAR approach sidesteps the need for structural modeling by treating every endogenous variable in the system as a function of the lagged values of all of the endogenous variables in the system. This research showed following main results. First, from basic statistic analysis, both the export volume and the import volume around the international financial crisis has unit roots, Second, there is at least one cointegration between them. In addition, we find that while the effect from the export volume and the import volume around the international financial crisis is relatively strong after the international financial crisis.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2028 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2022-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.33 | 0.33 | 0.31 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.31 | 0.31 | 0.524 | 0.12 |
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