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한국에서의 장기적 화폐수요함수의 효율적 추정에 관한 연구

Title
한국에서의 장기적 화폐수요함수의 효율적 추정에 관한 연구
Other Titles
(An) Efficient Estimation of the Long-Run Money Demand Function in Korea
Authors
金池蓮
Issue Date
1995
Department/Major
대학원 경제학과
Keywords
화폐수요함수효율적 추정Money Demand Function
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Abstract
본 연구에서는 1975년 1/4분기부터 1994년 4/4분기 까지의 실질통화, 실질총통화, 실질소득, 회사채수익률 등의 자료를 토대로 불안정시계열하에서 통상 사용되는 추정법 대신에 효율적 추정방법인 정준공적분추정법(CCR)과 FM-OLS를 사용해 우리나라의 장기 통화수요함수 M1과 M2를 추정하고 기존의 방법을 이용한 경우와 어떠한 차이를 보이는지 비교·분석하였다. 우선 예비적 단계로서 ADF검정법과 PP검정법, J검정법, G검정법을 통하여 각 시계열의 수준변수와 차분변수에 대한 단위근 검정을 실시하였다. 그 결과 본고에서 사용하고자 하는 자료는 모두 적분 차수가 1인 불안정 시계열임을 확인했다. 이는 통화수요함수 추정에 통상의 최소자승법을 이용해 회귀분석을 할 경우 가성회귀의 문제가 발생할 수 있음을 의미하는 것이다. 따라서 본고에서는 다변량공적분 검정법인 Johansen 기법을 이용하여 시계열들간에 공적분 관계가 존재하는지를 검정하였으며, 그 결과 상기한 세변수간에는 1개의 공적분관계가 존재한다는 것을 확인하였다. 일단 공적분이 존재하는 경우 통상의 사용되는 최소자승법을 이용한 공적분식의 추정은 가성회귀 문제를 일으키지 않고 초일치성 (super consistency)을 가지게 된다. 그러나 점근적 편의성(biasness)과 비효율성을 가진다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 종합적으로 극복하고 우리나라 장기적 화폐수요함수를 추정하기 위하여 본고에서는 최근에 소개된 共積分 벡터를 추정하는 새로운 방법들 - Phillips-Hansen(1990)의 "Fully-Modified OLS(FM-OLS)"과 Park(1992)의 "Canonical Cointegrating Regression(CCR)" - 을 사용하였다. 이와 같은 방법들은 기존의 통상최소자승법이 주는 문제점을 해결할 뿐아니라 Johansen 방법에서 공적분벡터의 식별의 문제점들을 포괄적으로 해결하고 있다. 추정 결과 OLS를 이용했을 때 보다 CCR이나 FM의 방법을 사용하였을 때 t-통계량으로 본 변수의 설명력이 높아졌으며, 부호도 예상과 일치했다. 또한 CCR이나 FM-OLS가 통상최소자승법에 비해 더 좋은 결과를 제공하는지를 알아보기 위하여 RMSE로 나타나는 예측력을 통하여 각 방법을 비교해 보았다. 단기에서부터 장기 예측을 실시한 결과 본고에서 추정한 장기 통화수요함수는 예상한 바와 같이 장기예측일수록 예측력에서 OLS보다 더 나아지고 있으며, 기존의 OLS를 사용한 경우에는 RMSE가 증가하여 예측력이 감소하였다. 이상의 논의를 종합해 볼 때, 우리나라의 통화수요함수는 80년대 중반이후 진전되고 있는 금융혁신과 금융자율화에도 불구하고 화폐수요를 구성하는 변수들 간에 안정적인 장기균형관계가 존재함을 확인할 수 있었다. 또한 Engle and Granger가 사용했던 공적분식의 추정방법보다는 CCR과 FM-OLS의 방법이 더 효율적이고 예측력이 우수한 것으로 나타났다.;In this paper I estimate the long-run money demand functon (M1 and M2) in Korea using efficient estimation methods of Canonical Cointegrating Regression and Fully-Modified OLS instead of OLS, with real money (M1 and M2), real GNP and interest rate from 1975 1/4 to 1994 4/4 and compare these results of using efficient methods with those of OLS. As a preliminary step I test whether each of level and differenced time-series has a unit root using ADF, PP, J and G-tests. The result of unit root tests shows all the data are found to be non-stationary I(1) variables. The fact implies that OLS method may results in misleading conclusions. So using the Johansen's cointegrating test for multivariate time series, this paper examines the cointegrating relationship among three time-series variables and it turned out that only one cointegrating relationship was found. When there is an cointegrating relationship the OLS estimators for the cointegrating vector are super-consistent. But these are biasd and inefficient asymptotically. To remedy these problems and estimate the long-run money demand function in this paper recently introduced methods for finding the cointegrating vector - Phillips-Hansen(l990)'s "Fully-Modified OLS(FM-OLS)" and Park(1992)'s ''Canonical Cointegrating Regression(CCR)" - are considered. These methods settle not only the problems caused by the least squares estimators but also identification problems in the Joharsen' s method. Variables became more significant, considering especially t-statistics, when rhe CCR or FM-OLS rather than OLS were used and have correct signs. Also in this paper to examine which method is more appropriate I compare CCR and FM-OLS with OLS in terms of forecasting power based on RMSE method. Our money demand function, estimated by the CCR or FM-OLS rather than OLS method, is more powerful in long-run forecasting as we have expected. But forecasting power of the money demand function using OLS method, however, decreases as the forecasting horizon increases. Finally, we find out that there is a long-run stationary relationship between variables in the money demand function in Korea regardless of financial innovation and financial liberalization since 1980's. The CCR and FM-OLS method are more efficient and better for forecasting than the method of estimating cointegrating vector Engle and Granger to estimate the cointegrating vectors.
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