본 연구에서는 유가, 중국 등 전세계 철강 및 철광석 시장의 충격이 철광석 가격에 영향을 미치는 메카니즘과 중요도에 관한 다양한 이론을 검토하고 실증분석을 통해 이를 검증하였다. 철강과 철광석 변수들간의 내생적인 관계를 분석한 이후 구조적벡터자기회귀모형(Structural Vector Autoregressive Process)을 통해 고유한 충격을 추출하였다. 먼저 철강 및 철광석 시장의 변수들이 철광석 가격에 미치는 동태적 영향을 충격반응함수로 살펴본 결과 유가 충격, 비중국 선철생산 충격, 열연가격 충격, 중국 철광석 생산 충격, 철광석 가격 자체 충격은 통계적으로 유의하게 철광석 가격의 변동을 유발시키는 것으로 나타났다. 또한 ...
본 연구에서는 유가, 중국 등 전세계 철강 및 철광석 시장의 충격이 철광석 가격에 영향을 미치는 메카니즘과 중요도에 관한 다양한 이론을 검토하고 실증분석을 통해 이를 검증하였다. 철강과 철광석 변수들간의 내생적인 관계를 분석한 이후 구조적벡터자기회귀모형(Structural Vector Autoregressive Process)을 통해 고유한 충격을 추출하였다. 먼저 철강 및 철광석 시장의 변수들이 철광석 가격에 미치는 동태적 영향을 충격반응함수로 살펴본 결과 유가 충격, 비중국 선철생산 충격, 열연가격 충격, 중국 철광석 생산 충격, 철광석 가격 자체 충격은 통계적으로 유의하게 철광석 가격의 변동을 유발시키는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석을 통하여 다양한 산업충격이 철광석 가격에 미치는 상대적 중요도를 분석한 결과 단기적으로는 비중국 선철생산 충격, 열연가격 충격, 중국 철광석수입 충격 등이 철광석 가격에 미치는 영향력이 큰 반면 유가 충격의 영향은 미미한 것으로 나타났다. 반면에 장기적으로는 비중국 선철생산 충격, 중국 철광석 수입 충격이 철광석 가격에 미치는 상대적 중요도는 감소한 반면 유가 충격의 중요도는 크게 증가하는 것으로 나타났다. 다양한 철강/철광석시장 충격을 비수급/리스크요인과 수급(수요, 공급)요인으로 구분하여 철광석 가격 변동성에 미치는 영향을 살펴보았는데, 단기적으로는 수요요인이 철광석 가격 변동성의 대부분을 설명하였고, 장기적으로는 비수급/리스크요인의 중요도가 크게 증가하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 유가, 중국 등 전세계 철강 및 철광석 시장의 충격이 철광석 가격에 영향을 미치는 메카니즘과 중요도에 관한 다양한 이론을 검토하고 실증분석을 통해 이를 검증하였다. 철강과 철광석 변수들간의 내생적인 관계를 분석한 이후 구조적벡터자기회귀모형(Structural Vector Autoregressive Process)을 통해 고유한 충격을 추출하였다. 먼저 철강 및 철광석 시장의 변수들이 철광석 가격에 미치는 동태적 영향을 충격반응함수로 살펴본 결과 유가 충격, 비중국 선철생산 충격, 열연가격 충격, 중국 철광석 생산 충격, 철광석 가격 자체 충격은 통계적으로 유의하게 철광석 가격의 변동을 유발시키는 것으로 나타났다. 또한 분산분해분석을 통하여 다양한 산업충격이 철광석 가격에 미치는 상대적 중요도를 분석한 결과 단기적으로는 비중국 선철생산 충격, 열연가격 충격, 중국 철광석수입 충격 등이 철광석 가격에 미치는 영향력이 큰 반면 유가 충격의 영향은 미미한 것으로 나타났다. 반면에 장기적으로는 비중국 선철생산 충격, 중국 철광석 수입 충격이 철광석 가격에 미치는 상대적 중요도는 감소한 반면 유가 충격의 중요도는 크게 증가하는 것으로 나타났다. 다양한 철강/철광석시장 충격을 비수급/리스크요인과 수급(수요, 공급)요인으로 구분하여 철광석 가격 변동성에 미치는 영향을 살펴보았는데, 단기적으로는 수요요인이 철광석 가격 변동성의 대부분을 설명하였고, 장기적으로는 비수급/리스크요인의 중요도가 크게 증가하는 것으로 나타났다.
This paper analyzes how oil shock, China factor etc. together with steel and iron ore market shocks, affect iron ore price using structural vector autoregressive (VAR) model. This paper also analyzes the dynamics of the relative importance of oil, steel, and iron ore market shocks on the volatility ...
This paper analyzes how oil shock, China factor etc. together with steel and iron ore market shocks, affect iron ore price using structural vector autoregressive (VAR) model. This paper also analyzes the dynamics of the relative importance of oil, steel, and iron ore market shocks on the volatility of iron ore price using the variance decomposition method. The impulse response analysis reveals that oil shock, world steel production (excluding China) shock, steel price shock and Chinese iron ore production shock have statistically significant and positive impacts on the iron ore price. On the other hand, world iron ore export shock has a negative impact on the iron ore price. Variance decomposition analysis shows that the volatility of iron ore price is mostly explained by its own shock, world steel production shock, steel price shock, and Chinese iron ore import shock in the short run. However, in the long run, the relative importance of oil shock rises significantly while the relative importance of iron ore price shock, world steel production shock, steel price shock, and chinese iron ore import shock falls. Finally, the paper categorizes different shocks into two factors: the non-demand and supply/risk factor and the market factor that includes supply and demand components. The results show that in the short run, the volatility of iron ore price is mainly driven by the market factor, mostly by the demand. In the long run, however, non-demand and supply/ risk factor explains a significant portion of the volatility of the iron ore price. Key words: iron ore, price, steel industry, structural VAR, impulse response, variance decomposition, demand, supply, China
This paper analyzes how oil shock, China factor etc. together with steel and iron ore market shocks, affect iron ore price using structural vector autoregressive (VAR) model. This paper also analyzes the dynamics of the relative importance of oil, steel, and iron ore market shocks on the volatility of iron ore price using the variance decomposition method. The impulse response analysis reveals that oil shock, world steel production (excluding China) shock, steel price shock and Chinese iron ore production shock have statistically significant and positive impacts on the iron ore price. On the other hand, world iron ore export shock has a negative impact on the iron ore price. Variance decomposition analysis shows that the volatility of iron ore price is mostly explained by its own shock, world steel production shock, steel price shock, and Chinese iron ore import shock in the short run. However, in the long run, the relative importance of oil shock rises significantly while the relative importance of iron ore price shock, world steel production shock, steel price shock, and chinese iron ore import shock falls. Finally, the paper categorizes different shocks into two factors: the non-demand and supply/risk factor and the market factor that includes supply and demand components. The results show that in the short run, the volatility of iron ore price is mainly driven by the market factor, mostly by the demand. In the long run, however, non-demand and supply/ risk factor explains a significant portion of the volatility of the iron ore price. Key words: iron ore, price, steel industry, structural VAR, impulse response, variance decomposition, demand, supply, China
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