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Journal of insurance and finance

  • : 보험연구원
  • : 사회과학분야  >  경제학
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 계간
  • : 2384-3209
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수록정보
수록범위 : 1권0호(1990)~98권0호(2020) |수록논문 수 : 550
보험금융연구
98권0호(2020년 02월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1경제주체들에게 관측되지 않은 미래 통화정책 충격의 효과 분석

저자 : Joonyoung Hur

발행기관 : 보험연구원 간행물 : 보험금융연구 98권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 3-52 (50 pages)

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본 연구는 민간 경제주체들에게 관측되지 않는 미래 통화정책 충격의 거시경제적 효과를 동태적확률균형모형을 추정하여 분석한다. 미국의 1967년 1분기부터 2008년 1분기까지의 데이터를 이용하여 분석한 결과 이와 같은 민간주체 정보집합의 가정은 모형의 데이터적합도를 향상시켜주는 것으로 나타났다. 이러한 민간주체 정보집합이 가지는 거시경제적 함의를 분석하기 위하여 반사실적 실험을 실시한 결과 만약 민간 경제주체들이 미래의 통화 정책 충격을 미리 관측할 수 있었다면 분석기간 동안 거시경제 변동성이 훨씬 감소했을 것이라는 결과를 얻었다. 마지막으로 이와 같은 미래 통화정책 충격의 관측 불가능성이 미국전문가 설문조사(Survey of Professional Forecasters) 상의 미래 경제상황에 대한 불일치(Disagreement)를 설명하는 중요한 원인이 된다는 것을 보였다.


This paper studies the effects of future monetary policy shocks unanticipated by private agents using an estimated new Keynesian dynamic stochastic general equilibrium model framework. Analysis of U.S. data from 1967 Q1 to 2008 Q1 shows that the information structure on monetary policy substantially improves the model's fit to data compared to the conventional contemporaneous-shocks-only counterpart. To examine the role of agents' foresight about future monetary policy shocks, a counterfactual analysis on agents' information flows is conducted. If, throughout the sample period, agents had possessed perfect foresight about future monetary policy shocks, the business cycle fluctuations would have been milder as the volatility of key macroeconomic variables drops markedly. In addition, we find that the model-implied uncertainty about future monetary policy contains significant explanatory power for disagreement―cross-sectional dispersion of forecasts―in the Survey of Professional Forecasters.

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2기업의 사회적 책임과 상품차별화된 시장의 R&D 리스크 선택

저자 : 이상호 ( Sangho Lee ) , 조수미 ( Sumi Cho )

발행기관 : 보험연구원 간행물 : 보험금융연구 98권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 53-86 (34 pages)

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본 연구는 복점시장에서 경쟁하는 두 기업이 선택하는 R&D 리스크가 사회적 책임(CSR)의 정도와 상품차별화의 정도에 따라 어떠한 영향을 받는지 살펴보기 위해 가격 경쟁과 생산량 경쟁을 비교한다. 생산량 경쟁에서는 CSR을 추구하는 기업이 선택하는 R&D 리스크가 사기업의 그것보다 항상 높고, 두 기업간 R&D 리스크의 차이는 상품대체성 및 CSR 정도에 따라 단조적으로 증가한다. 가격 경쟁에서는 상품대체성이 낮은 경우에는 CSR기업이 선택하는 R&D 리스크가 사기업의 그것보다 높지만, 상품대체성이 높은 경우에는 결과가 역전된다. 생산량 경쟁과 가격 경쟁의 R&D 리스크를 비교하면 CSR의 정도에 상관없이 가격 경쟁에서 R&D 리스크가 높지만, 상품차별화의 정도가 낮은 (높은) 경우에는 가격 경쟁을 하는 CSR기업(사기업)의 R&D 리스크가 가장 높고 생산량 경쟁을 하는 사기업의 R&D 리스크 수준이 가장 낮다 (높다). 마지막으로, CSR기업이 전략적으로 CSR의 정도를 선택하는 경우에는 생산량 (가격) 경쟁에서 상품대체성의 정도가 클수록 (작을수록) CSR에 미치는 영향이 크게 나타난다.


This paper investigates the choices of R&D risk in a product differentiated duopoly market where the corporate social responsibility (CSR) is involved in the analysis. We compare the equilibrium choices between quantity and price competitions and find the following findings. Under quantity competition, CSR firm's R&D risk level is higher than that of private firm, and the difference of R&D risk levels increases as the degree of product substitution or CSR level increases. Under price competition, the R&D risk level of CSR firm is higher than that of private firm with a lower substitutability, but the reverse is true with a higher substitutability. Comparing each firm's R&D risk level under quantity and price competitions, the level of R&D risk under price competition is always higher than that under quantity competition and, as either product substitutability or CSR level increases, the difference of R&D risks is higher under price competition. We also extend the analysis into the case that the CSR firm chooses the degree of CSR strategically to increase its profit. We then show that if the degree of product substitutability is larger (smaller), the impact on CSR under quantity (price) competition is larger.

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3금융·거시경제변수들의 한국 주식수익률 예측가능성 검정 - 표본 내 검정과 표본 외 검정 결과 비교를 중심으로 -

저자 : 전성주 ( Sungju Chun )

발행기관 : 보험연구원 간행물 : 보험금융연구 98권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 87-113 (27 pages)

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본 연구는 한국 주식시장에서 12개의 주요 거시경제변수 및 금융변수들을 이용하여 미래 장·단기 주식수익률을 예측할 수 있는지 실증적으로 검정하였다. 특히, 선행연구에서 많이 사용되었던 표본 내 예측가능성 검정뿐만 아니라 표본 외 예측가능성 검정을 함께 시행함으로써 각 예측변수들의 예측력을 보다 강건하게 검정하였다. 이를 위해 내포모형(Nested model)의 예측치를 검정할 수 있도록 McCracken (2007)이 제안한 MSE-F 검정기법과 Clark and McCracken (2001)이 제안한 ENC-NEW 검정기법을 사용하였다. 이와 함께, 부트스트랩을 통한 재표본추출(Resampling through bootstrapping)을 통해 임계치와 p-value를 산출함으로써 주식수익률 예측에서 일어나는 소표본 편차(Finite-sample bias)와 장기수익률 잔차항의 자기상관성(Autocorrelation) 문제를 해결하였다. 검정 결과, 주가순자산비율(Book-to-market ratio) 변수가 표본 내 검정과 표본 외 검정에서 모두 주식수익률 예측력을 갖고 있는 것으로 나타나 가장 일관성 있는 예측변수로 나타났다.


This study evaluates the predictive power of 12 financial and macroeconomic variables for Korean stock market returns of different horizons. Both the return predictability of in-sample and out-of-sample tests are considered to examine each variable's predictive ability more robustly. For this purpose, this article employs the MSE-F statistic developed by McCracken (2007) and the ENC-NEW statistic developed by Clark and McCracken (2001) to compare nested forecast models. In addition, the bootstrapping procedure is applied for both in-sample and out-of-sample inferences to address the finite-sample bias and the autocorrelated disturbances from overlapping observations. As a result, the book-to-market ratio variable is found to be the most consistent and significant predictor as it rejects the null of no predictability for both in-sample and out-of-sample tests.

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4Stock Return, Volume and Volatility in the EGARCH model

저자 : Yi Jiang

발행기관 : 보험연구원 간행물 : 보험금융연구 98권 0호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 115-136 (22 pages)

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I use EGARCH model to study the asymmetric impact of negative and positive shocks on stock return volatility. I find the asymmetric effects exist and the impact on volatility of a negative shock is greater than that of a positive shock. Furthermore, I examine the dynamic relationship between returns, volume and volatility of stock index by introducing trading volume as an exogenous variable into the EGARCH model. The results indicate that trading volume contributes some information to the returns processes of stock indexes. However, the persistence of volatility remains even after incorporating lagged volume effects, which are proxies for information flow. Granger causality tests demonstrate stronger evidence of returns causing volume than volume causing returns.

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