: : : : : : : : :    다른 강연 및 활동 선택하기    : : : : : : : : : - 첫째도 사람, 둘째도, 셋째도 사람이다. - 지속가능한 발전과 산림정책 - 21세기 지속 가능한 경제개발과 농업에 대한 새로운 인식 - 논문 초록(TESTS OF MONEY NEUTRALITY ON GNP AND) - 농정 50년사 중 농발대책 - 개방시대 새로운 사고의 준비 - 농촌 개발기관 M&A, 그리고 경영혁신 방향 - 세계화시대의 친환경농업과 가족농을 생각한다. - Korean Agricultural Statistical System    이 논문은 실물경제변수(예: GNP,실업율)에 대한 자연증가율을 어떻게 정의하느냐에 따라 금융정책의 효과가 어떻게 다르게 측정된다는 것을 연구했다. 금융정책의 효과측정을 위해 GNP Process를 자연증가율(natural rate) 부분과 순환변동(cyclical component)으로 구분하여 사용하여왔다. 지금까지 GNP process의 자연증가율은 trend stationary process(TSP), 즉, 시간에 대한 증가함수로 보아 금융정책의 효과를 측정하는 것이 일반적인 분석방법 이었다. 이 논문에서, GNP 성장율중 자연증가율을 TSP로 본 일반적인 가정은 two lagged money terms 까지는 기각되었으며, 이러한 결과는 최근의 Nelson과 Plosser(1982)가 주장하는 GNP Process에 Unit root (Difference stationary Process)이 존재한다는 사실과도 일맥상통한다. 다시말하면, GNP Process의 자연증가율은 money(M₂)의 terms의 숫자를 얼마나 많이 잡느냐에 따라 TSP 가정을 기각하지 않는 경우도 있으나분명한 것은 GNP Porcess의 자연증가율에는 Unit root (DSP)의 evidence가 존재한다는 사실이다. 저자는 여기서 자연증가율의 정의방법(TSP 또는 DSP)에 따라 실증적 분석의 결과가 얼마나 다르게 나타나는지를 살펴보았다. 이러한 사실을 실증적으로 살펴보기 위하여 neutrality tests (money의 중립성테스트), ARCH effect test, Friedman's trade-off 검증 및 불황예측력의 비교 등을 분석하였다. 구체적인 예를 보면, 첫째 TSP를 전제한 모델은 화폐의 중립성을 기각하는 반면, DSP(difference stationary process) 경우는 화폐의 중립성(이 논문의 Model)을 기각하지 못했다. 특히, TSP model은 예측된 화폐(Anticipated money)의 증가율이 실물경제에 미치는 영향을 과장하는 경향이 있고, DSP model은 예측되지 못한(unanticipated) 화폐증가율에 더 중요한 역할을 부여하는 영향이 있다. (이것은 Gochoco(1986), Eichenbaum and Singleton (1986) 연구와 일치함) 둘째로, Short-run이라는 시간개념의 의견불일치 문제를 해소하기 위하여 Short-run Components의 대체물(proxy)로써 filtered data(1 year~4 years)를 사용하여 Friedman의 trade off관계를 TSP와 DSP 가정하에서 각각 검증하였다. 여기서 1 year TSP하의 Component는 Friedman의 Short-run trade off 현상을 보였으며, DSP 경우는 그렇치 않았다. 이것은 TSP 전제하에서는 Friedman's trade off 관계가 존재한다는 Evidence가 있다고 볼 수 있다. 셋째로, ARCH effect조사, 넷째로 불황예측력 비교 등에서 역시 다른 결과를 보여주었다. TSP와 DSP 가정하의 4가지 실증적 분석에서 상반된 결과는 "GNP", 실업율에 있어서 자연증가율 부분(trend)을 잘못 정의하면 화폐금융정책 효과측정에서 오류를 범할 가능성을 경고했다 (촉구했다)” 추가적으로 발견한 것은 미국 DATA의 M₂의 증가율의 자연증가율 부문이 2차함수의 모양을 보인다는 사실이다. 특히, ① 방법론(Methodology)에서는 Bivariate autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) - System에서 Maximum Likelihood Method를 사용하여 두 Equation의 최적화(Optimization)방식으로 해를 구했다. 여기서, ② 또한 GNP Process의 Components를 단기·중기·단기(1~4 year) 등으로 나누어 별도의 회귀분석을 시도함으로써, Friedman의 trade-off를 Short -, middle(2) -, long-term (Frequency Band Decomposition)을 구분하여 그 결과나 규칙성의 존재여부를 조사하였다. ③ 아울러, TSP, DSP 가정하에서 불황의 예측력 비교에서는 Cummulative Density Function (CDF)을 활용한 Probit 모델을 사용하였으며, 그 예측력은 Root Mean Square Error (RMSE) 방법으로 측정하였다.