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Precipitation prediction of numerical analysis for Mg-Al alloys


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에너지경제연구 제13권 제1호

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, ( ) * 1) *** *** (KCGS) 2003, 2004 (CGI),. (+),.,,,.,. (endogeneity) (reverse causality),.,,,. I ( ) *. ** ***

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34, 40 34, Blume, Easley and O Hara(1994)..,. (random walk),. Easley and O Hara(1987). Karpoff(1987) (1987) (+). (private information) (public informa

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부문별 에너지원 수요의 변동특성 및 공통변동에 미치는 거시적 요인들의 영향력 분석


大学4年生の正社員内定要因に関する実証分析


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레이아웃 1

에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -

특집....,.,., (good jobs) (rent-sharing) (fairness)..... Ⅱ. 임금과생산성구조의분석모형 ) 1),,,, 2_ 노동리뷰

Transcription:

저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우, 이저작물에적용된이용허락조건을명확하게나타내어야합니다. 저작권자로부터별도의허가를받으면이러한조건들은적용되지않습니다. 저작권법에따른이용자의권리는위의내용에의하여영향을받지않습니다. 이것은이용허락규약 (Legal Code) 을이해하기쉽게요약한것입니다. Disclaimer

경제학석사학위논문 불확실성이설비투자에미치는영향 : 기업데이터를중심으로 2017 년 2 월 서울대학교대학원 경제학부경제학전공 김영해

-ⅰ-

목 차 제 1 장서론 1 제 2 장불확실성 3 제 1 절개별기업의불확실성 (Idiosyncratic Uncertainty) 3 제 2 절총불확실성 (Aggregate Uncertainty) 4 제 3 장불확실성과투자 6 제 1 절개별기업의불확실성 (Idiosyncratic Uncertainty) 과투자 6 제 2 절대기업 / 중 소기업의불확실성과투자 9 제 3 절글로벌금융위기전 후의불확실성과투자 12 제 4 장결론 15 참고문헌 16 Abstract 18 -ⅱ-

표목차 [ 표 1] 2003-2015 전체기업실증분석결과 8 [ 표 2] 2003-2015 대기업 ( 상시근로자 1000명이상 ) 실증분석결과 9 [ 표 3] 2003-2015 대기업실증분석 (VKOSPI 이용 ) 11 [ 표 4] 2003-2015 중 소기업실증분석결과 12 [ 표 5] 금융위기전 후대기업실증분석결과 13 [ 표 6] 금융위기전 후중 소기업실증분석결과 14 -ⅲ-

그림목차 [ 그림 1] 총불확실성지수와실질 GDP 증가율 5 [ 그림 2] 총불확실성지수와 VKOSPI 5 [ 그림 3] 불확실성지수와민간설비투자율 7 -ⅳ-

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1) Fama, E. and French, K.(1992), "The Cross-Section of Expected Stock Returns", The Journal of Finance, 47 (2), 427-465 2) Fn-guide, Fama-French Factor Model, "http://www.fnguide.com/sni/sni_factormodel.asp", 2016.12.11-3 -

3) 실질 GDP 증가율과상관관계 (Correlation) 는 -0.17의값을갖는다. 4) VKOSPI 상관관계 (Correlation) 는 0.80의값을갖는다. - 4 -

자료 : 한국은행 607개비금융업기업의개별불확실성 (idiosyncratic uncertainty) 지수를매출액대비가중평균하여구한것이총불확실성 (aggregate uncertainty), 이를 GDP 증가율시계열데이터와그린그림이다. corr : -0.17 자료 : 한국거래소 Robustness 확인을위해총불확실성 (aggregate uncertainty) 과한국형 VIX 인 VKOSPI 의시 계열그림이다. corr : 0.80-5 -

exp 기계장치의취득 처분 차량운반구의취득 처분 공구 기구 비품의취득 처분 기타유형자산의취득 처분 5) 제조업 (351), 도매및소매업 (38), 전문과학및기술서비스업 (37), 건설업 (26), 출판, 영상, 방송통신및정보서비스업 (19), 운수업 (18), 전기, 가스, 증기및수도사업 (9), 사업시설관리및사업지원서비스업 (4), 농업, 임업및어업 (4), 예술, 스포츠및여가관련서비스업 (2), 숙박및음식점업 (1), 교육서비스업 (1) 6) 임경묵 (2005) 에따르면 Caballero 외 (1995) 와 Doms and Dunne(1998) 에서도이와같은방법으로투자를정의하였다. - 6 -

자료 : 한국은행설비투자와전기 (-1기) 사이의불확실성관계존재여부를거시적으로체크해보기위해민간설비투자율의시계열데이터와그린그림이다.( 본연구에서분석대상으로하는 510개기업이아닌정부를제외한우리나라경제전체의설비투자를실질 GDP 대비나타내었음 ) corr : -0.40 7) Gilchrist 외 (2014) 의분석모형에서 Credit Spread 를제외하고부채비율을설명변수로추가한모형이다. 참고로 Gilchrist 외 (2014) 는불확실성이투자에영향을미치는주된통로가 credit spread 라는것을실증분석을통해보였다. 8) Gilchrist, S. and Himmelberg, C.(1998). "Investment, Fundamentals and Finance", NBER Macroeconomics Annual, 13, 223-274 - 7 -

-0.024386-0.023838 0.002294 0.002296 0.002293 0.000402 0.000382 0.000382 Aggregate Uncertainty -0.027385-0.048779 Time-Fixed Firm-Fixed 0.195 0.193 0.193 Adjusted- 0.176 0.176 0.176 Number of Firms : 510 Number of period : 52 Number of observations : 24605 괄호안은 t-통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준 (4) 의식을 510개비금융업대상으로 2003 Q1 2015 Q4 기간동안회귀분석한결과이다. 2, 3번째 열은첫번째열에서분석한결과가 time-fixed term이대부분유의하지않아총불확실성 (aggregate uncertainty) 을대신넣고분석한결과이다. - 8 -

0.034526 0.027162 Aggregate Uncertainty 0.000603 0.000613 0.000628 0.007772 0.007340 0.007472-0.2242-0.1981-0.1936 Time-Fixed Firm-Fixed 0.247 0.233 0.232 0.225 Adjusted- 0.224 0.216 0.216 0.208 Number of Firms : 128 Number of period : 52 Number of observations : 6119 괄호안은 t-통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준 128 개의대기업 ( 상시근로자 1000 명이상 ) 을대상으로 (4) 식을회귀분석한결과이다. 2,3,4 번째열은표 1 처럼총불확실성 (aggregate uncertainty) 을 time-fixed 대신넣고분석한결과이다. 총불확실성이 대기업설비투자의많은부분을설명한다고결론내릴수있다. - 9 -

대기업투자총액 9) 해당기간인 2003 1분기 2015년 4분기까지 52 period 동안 전체기업투자총액 갖는다. 의값을 - 10 -

Aggregate Uncertainty VKOSPI Aggregate Uncertainty 0.000628 0.000633 0.007474 0.007531-0.1981-0.1936 VKOSPI -0.000249-0.000243 Time-Fixed Firm-Fixed 0.232 0.225 0.234 0.226 Adjusted- 0.216 0.208 0.217 0.21 Number of Firms : 128 Number of period : 52 Number of observations : 6119 Number of Firms : 128 Number of period : 51 Number of observations : 6019 괄호안은 t-통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준대기업이총불확실성에민감하다는결과에대한 robustness 확인을위해총불확실성지수대신 VKOSPI를넣어서분석한결과이다.(3,4번째열 ) 가크게변하지않고 VKOSPI의계수역시유의하게나왔음을확인할수있다. - 11 -

-0.025315-0.025324 Aggregate Uncertainty Time-Fixed 0.002499 0.002500 0.002498 0.000045 0.000039 0.034763 0.000039 0.01259 Firm-Fixed 0.201 0.199 0.198 Adjusted- 0.182 0.182 0.181 Number of Firms : 382 Number of period : 52 Number of observations : 18486 괄호안은 t- 통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준 382 개의중 소기업 ( 상시근로자 1000 명미만 ) 을대상으로 (4) 식을회귀분석한결과이다. 2,3 번째열은 표 1 처럼총불확실성 (aggregate uncertainty) 을 time-fixed 대신넣고분석한결과이다. 개별불확실성 (idiosyncratic uncertainty) 의계수가유의한음의값이나옴을확인할수있다. - 12 -

0.036287 Aggregate Uncertainty Time-Fixed 금융위기전 (2003.1 분기 -2008.2 분기 ) 금융위기후 (2008.3 분기 -2015.4 분기 ) 0.01657 0.002812 0.002848 0.000132 0.003103 0.002515-0.18028-0.15222-0.11321 0.001856 0.000140 0.001933-0.18495-0.16858-0.16841 Firm-Fixed 0.279 0.278 0.246 0.288 0.288 0.287 Adjusted- 0.24 0.24 0.207 0.262 0.262 0.262 Number of Firms : 117( 대기업중 08 년 2 분기이전상장 ) Number of period : 22 Number of observations : 2355 괄호안은 t- 통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준 Number of Firms : 128 Number of period : 30 Number of observations : 3764 금융위기전 후로나누어대기업 ( 상시근로자 1000 명이상 ) 을대상으로 (4) 식을회귀분석한결과이다. 표 5 에서 time-fixed term 은모두제외하고분석하였으며, 금융위기전 후모두총불확실성 (aggregate uncertainty) 이대기업의설비투자를잘설명한다고결론내릴수있다. - 13 -

금융위기전 (2003.1 분기 -2008.2 분기 ) -0.13115-0.12523-0.003460 금융위기후 (2008.3 분기 -2015.4 분기 ) -0.002627 0.005687 0.005683 0.000085 0.000087 Aggregate Uncertainty 0.007403 0.007229 0.000079-0.0478 0.000063-0.013245 Time-Fixed Firm-Fixed 0.548 0.546 0.098 0.096 Adjusted- 0.523 0.522 0.064 0.064 Number of Firms : 352( 중소기업중 08 년 2 분기이전상장 ) Number of period : 22 Number of observations : 7201 Number of Firms : 382 Number of period : 30 Number of observations : 11285 괄호안은 t- 통계량 : 1% 유의수준, : 5% 유의수준, : 10% 유의수준 금융위기전 / 후로나누어중 소기업 ( 상시근로자 1000 명미만 ) 을대상으로 (4) 식을회귀분석한결과이다. 2,3,4 번째열은 time-fixed term 은모두제외하고분석하였으며, 금융위기전에는중 소기업들이개별불확실성 (idiosyncratic uncertainty) 에민감하게반응할뿐더러 도다른분석에비해확연히높은것을알수있다. 그러나금융위기후에는불확실성과투자간의유의한관계가나오지않는다. - 14 -

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Abstract The Impact of Uncertainty on Equipment Investment : Empirical Evidence from Firm-level Data Young Hae Kim The Department of Economics The Graduate School Seoul National University The 'Real Option Theory', which differs from 'Net Present Value Theory', can explain firms' delay in investment under irreversibility condition and adjustment cost. Especially, under uncertainty, if the net benefit(sum of investment cost and benefit) of possessing an option is larger than expected earnings, firms can delay their own investment. Thus, there is a negative correlation between investment and uncertainty. By using adjusted stock prices of non-financial firms listed in KOSPI, I measure degree of uncertainty through CAPM-based model. After that, I empirically analyze the relationship between firm-level equipment investment and uncertainty. The results are summarized as follows. First, there is a significant negative relationship between firm-level's equipment investment and uncertainty. Second, large firms' equipment investment is sensitive to aggregate uncertainty. Lastly, small firms' equipment investment is affected by their own idiosyncratic uncertainty. key words : uncertainty, (equipment)investment student number : 2015-20150 - 18 -