[논문]소비자물가와 금리, 매출실적이 종합주가지수에 미치는 영향 분석

양승권; 최정일

doi:10.14400/jdc.2019.17.10.169

소비자물가와 금리, 매출실적이 종합주가지수에 미치는 영향 분석
The effect of Consumer Price, Interest Rate and Sales Performance on the KOSPI 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.10, 2019년, pp.169 - 176

초록
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최근 한국경제는 일본의 경제보복조치와 미국과 중국 간 무역전쟁, 한국은행의 0.25% 기준금리 인하, 한국의 경제성장률 전망치 수정으로 혼잡한 상황이다. 본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지이고, 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 정도를 분석하였다. 본 연구는 수치분석에서 상관계수와 회귀분석을, 모형분석에서 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response를 살펴보았다. 이를 통해 각 지수별 변동성과 동행성을 찾아보았다. 분석결과 종합주가지수는 매출실적과 국고채금리 순으로 높은 동행성과 변동률을 보인 반면 소비자물가지수와는 매우 낮은 상관관계를 보여 주었다. 앞으로 종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 받을 것으로 보여 꾸준한 관심이 필요해 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the Korean economy is congested with Japan's economic retaliation, the US-China trade war, the Bank of Korea's 0.25% base rate cut and Korea's economic growth forecast revision. The purpose of this study is to analyze the KOSPI, CPI, Treasury bonds(3 years) Interest rate & sales performance of all industries, and examine the impact of each index on the KOSPI. The analysis period is from January 2003 to June 2019, and the effect of each index on the KOSPI is analyzed. In numerical analysis, we performed correlation coefficients and regression analysis. In the model analysis, the distribution, quadrant, scatter, box-plot and impulse response were examined. This study examined the volatility and dynamic characteristics of each index. As a result, the KOSPI showed a high correlation with sales and Treasury bonds, but showed a very low correlation with the CPI. The KOSPI will continue to be affected by sales and interest rates.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Change rate of each index (2003.1=0)
표 Table 1. Technical statistics for each index
그림 Fig. 2. Growth rate of each index (2003.1=100)
표 Table 2. Growth rate & Drop rate of each index
표 Table 3. Correlation analysis for each index
표 Table 4. Least Squares: Dependent Variable(Kospi)
그림 Fig. 3. Distribution of each index
그림 Fig. 4. Scatter for each index relative to KOSPI
그림 Fig. 5. Quadrant of each index
그림 Fig. 7. Impulse Response by each index
그림 Fig. 6. Box-Plot for each index

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 각 지수별로 종합주가지수에 어느 정도 영향을 미치는지 그 크기를 분석하고자 한다. 또한 가능하면 종합주가지수와 각 지수별 움직임을 살펴보면서 변동성과 동행성 정도를 찾아보고자 한다.
각 지수별로 종합주가지수에 어느 정도 영향을 미치는지 그 크기를 분석하고자 한다. 또한 가능하면 종합주가지수와 각 지수별 움직임을 살펴보면서 변동성과 동행성 정도를 찾아보고자 한다.
본 연구에서 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보고 각 지수별로 어느 정도 영향을 미치는지 그 크기를 분석하였다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지 총 198개월이다.
본 연구의 목적은 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 각 지수별로 종합주가지수에 어느 정도 영향을 미치는지 그 크기를 분석하고자 한다.
각 지수별 시계열자료를 토대로 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 시도하고자 한다. 이를 통해 종합주가지수와 각 지수별 상관관계와 동조화 현상을 분석하여 한국 경제와 금융시장의 향방을 찾아보고자 한다.

제안 방법

각 지수별 월별 변동률 자료를 6월 이동평균으로 변형한 다음 상승률과 상관분석, 회귀분석 등을 산출하여 수치 분석을 하고자 한다. 각 지수별 시계열자료를 토대로 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 시도하고자 한다. 이를 통해 종합주가지수와 각 지수별 상관관계와 동조화 현상을 분석하여 한국 경제와 금융시장의 향방을 찾아보고자 한다.
각 지수별 월별 변동률 자료를 6월 이동평균으로 변형한 다음 상승률과 상관분석, 회귀분석 등을 산출하여 수치 분석을 하고자 한다. 각 지수별 시계열자료를 토대로 분포도, 사분위도, Scatter, Box-Plot, Impulse Response 등 모형분석을 시도하고자 한다.
각 월별 자료는 변동률을 산출한 후 6월 이동평균으로 변형하여 Excel과 e-views를 이용하여 기술통계량과 상관계수, 회귀분석, 정규분포도, 사분위도 등을 산출하고자 한다. 각 지표별 변동률을 이용하여 상관관계와 변동성, 동행성 등을 분석하고자 한다.
종합주가지수에 미치는 변수들이 매우 많이 존재하고 있지만 본 연구에서는 선행연구를 통해 소비자물가와 금리, 매출실적, 종합주가지수만 선정하여 분석하였다는 한계점이 존재하고 있다. 단지 기존 연구에서 다루지 않은 변수들을 선정하여 차별화를 시도해 보았다. 분석한 경제적변수로 환율, 물가, 금리, GDP변동 등과 각 기업들의 경영실적 등을 모두 고려해서 분석해야 구체적이고 객관적인 연구가 가능할 것이다.
본 연구는 주식시장을 대표하여 종합주가지수를, 거시경제지표를 대표하여 물가와 금리를, 경영성과를 대표하여 매출실적을 주요 지수로 선정하였다. 선행연구를 참고하여 이 지수들의 변동률을 산출하고 각 지수들 간 수치 분석과 모형분석을 통해 기존의 선행연구와의 차별화를 시도하고자 한다.
본 연구는 주식시장을 대표하여 종합주가지수를, 거시경제지표를 대표하여 물가와 금리를, 경영성과를 대표하여 매출실적을 주요 지수로 선정하였다. 선행연구를 참고하여 이 지수들의 변동률을 산출하고 각 지수들 간 수치 분석과 모형분석을 통해 기존의 선행연구와의 차별화를 시도하고자 한다.

대상 데이터

본 논문에 사용된 지수들은 한국은행 경제통계시스템 (ecos.bok.or.kr)에서 월별 자료를 수집하였다. 분석기간은 기업경기실사지수에 수록된 매출실적의 자료가 2003년 1월부터 제시되어 있어 2019년 6월까지 총 198개월 (16년 6개월)을 정리하여 분석하였다.
분석기간은 기업경기실사지수에 수록된 매출실적의 자료가 2003년 1월부터 제시되어 있어 2019년 6월까지 총 198개월 (16년 6개월)을 정리하여 분석하였다. 본 연구에 사용된 지표는 한국종합주가지수와 물가 중에서 소비자물가지수를 금리 중에서 국고채(3년)을, 경영성과를 대표하여 전산업의 매출실적을 선정하였다.
본 연구에서 한국종합주가지수와 소비자물가지수, 국고채(3년) 금리, 전산업의 매출실적을 분석하여 각 지수별로 종합주가지수에 미치는 영향을 살펴보고 각 지수별로 어느 정도 영향을 미치는지 그 크기를 분석하였다. 분석기간은 2003년 1월부터 2019년 6월까지 총 198개월이다. 기술통계량에서 첨도의 경우 모든 지표가 음(-)의 값을 나타내고 있어 평균 가까이 밀집되었기보다 전체적으로 고루 분포되어 있었다.
kr)에서 월별 자료를 수집하였다. 분석기간은 기업경기실사지수에 수록된 매출실적의 자료가 2003년 1월부터 제시되어 있어 2019년 6월까지 총 198개월 (16년 6개월)을 정리하여 분석하였다. 본 연구에 사용된 지표는 한국종합주가지수와 물가 중에서 소비자물가지수를 금리 중에서 국고채(3년)을, 경영성과를 대표하여 전산업의 매출실적을 선정하였다.

데이터처리

편의상 한국종합주가지수는 Kospi로, 소비자물가지수는 Price, 국고채(3년) 금리는 Rate,, 모든 산업의 매출 실적은 Sales로 표기하고자 한다. 각 월별 자료는 변동률을 산출한 후 6월 이동평균으로 변형하여 Excel과 e-views를 이용하여 기술통계량과 상관계수, 회귀분석, 정규분포도, 사분위도 등을 산출하고자 한다. 각 지표별 변동률을 이용하여 상관관계와 변동성, 동행성 등을 분석하고자 한다.

성능/효과

Sales는 2008년도 글로벌 금융위기 전후하여 Kospi와 더불어 큰 폭의 하락세가 나타난 것으로 보였다. Box-Plot 분석에서 Price의 변동률이 가장 크게 나타났으며 Sales는 상대적으로 변동성이 가장 적었던 것으로 판단된다.
445로 0에 가까워 각 지수들 사이에 양(+)의 자기 상관이 존재하는 것으로 보인다. Price와 Rate, Sales 모두 t통계량과 p-value에서 통계적으로 유의하게 산출되었다.
변동률 분포도에서 Kospi는 -2%와 +5%, Price는 -12%와 +10%, Rate는 -5%와 +3%, Sales는 주로 -1% 와 +1% 사이에 강하게 밀집대가 형성되어 있어 그동안 매출실적이 꾸준히 유지되어 왔다는 것을 보여주었다. Scatter 분석에서 Kospi와 Price의 분산도는 서로 동행성이 낮은 것으로 판단된 반면 Kospi와 Sales의 분산도가 상대적으로 더 뚜렷하여 Kospi와 높은 동행성을 보여주었다. 사분위도 분석에서 Kospi는 예상을 벗어나는 일시적인 급락세가 나타났으며, Rate는 상대적으로 금리 변동이 안정되게 움직여왔다는 것을 보여주고 있다.
각 지수별 충격반응에서 Sales to Sales, Price to Price, Rate to Rate, Kospi to Kospi 순으로 충격반응이 크게 나타났다.
물가와 종합주가지수의 상승률은 음 (-)의 상관관계를 가지며 주가지수가 물가에 미치는 영향보다 물가가 주가지수에 미치는 영향이 더 크다고 분석하였다[9]. 거시경제변수 중 금리는 주식시장 전체에 양 (+)의 영향을 주고 소비자물가지수는 비 내구재산업에 음(-)의 영향을 미친 것으로 나타났다. 유가와 금리가 상승하면 시장에 유동성이 감소하여 주가지수가 하락할 수 있다고 분석하였다[10,11].
변동률에서 지난 2003년 1월 이후 Kospi는 337% 상승률을 보이는 동안 Price, Rate, Sales 순으로 하락률이 크게 나타나 있다. 상관관계분석에서 Kospi는 Price와 약한 음(-)의 관계를 보였으나, Rate와 Sales과는 0.463과 0.636의 양(+)의 관계를 보여주었다. 종합주가지수는 상대적으로 매출실적과 높은 양(+)의 상관관계를 보여주고 있다.
분석결과 종합주가지수를 예측하기 위해서는 경기선행지수를 먼저 살펴보는 지혜가 필요하다고 제시하였다[4]. 소비자 물가지수의 변동성이 상해 주식시장의 변동성에 영향을 주는 것으로 분석하였다. 또한 소비자 물가지수와 경기지수 등 거시경제변수의 변동성이 선전 주식시장의 변동성에도 영향을 미치는 것으로 분석하였다[5].
수정된 R-squared가 0.447로 나와 단순회귀모형에서 종속변수 Kospi의 변동이 44.7%를 의미하고 있어 설명력이 우수한 것으로 나타났다. Durbin-Watson stat¹⁾ 값이 0.
687로 산출되었다. 이 결과 Price는 Kospi에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 보이지만, Sales와 Rate는 Kospi에 양(+)의 관계를 나타내고 있다. Sales는 Kospi와 상대적으로 강한 동조화 현상을 보이는 것으로 판단된다.
687로 산출되었다. 이 결과 Price는 Kospi에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 보이지만, Sales와 Rate는 Kospi에 양(+)의 관계를 보여주고 있으며 Sales는 상대적으로 강한 동조화 현상을 보이는 것으로 판단되었다. Price와 Rate, Sales 모두 t통계량과 p-value에서 통계적으로 유의하게 산출되었다.
종합주가지수의 분산을 예측하기 위해서는 거시경제변수들의 설명력이 매우 높으며 우리나라 주식시장에서는 환율과 소비자물가 지수, 산업생산의 비중이 더 크다고 분석하였다[6]. 종합 주가지수는 생산자물가와 소비자물가, 환율에 대해 예측력이 있으며 거시경제변수 중에서 국고채금리만 종합주 가지수에 예측력이 있다고 분석하였다. 또한 종합주가지수는 국고채와 생산자물가에 양(+)의 영향을 미치고 있으며 우리나라 금융시장에서 종합주가지수는 생산자물가와 소비자물가 및 환율에 선행하여 움직인다고 주장하였다[7].
636의 양(+)의 관계를 보여주었다. 종합주가지수는 상대적으로 매출실적과 높은 양(+)의 상관관계를 보여주고 있다. Kospi가 종속변수인 회귀분석을 보면, Coefficient에서 Price는 -0.
636의 양(+)의 관계를 보여주었다. 종합주가지수는 상대적으로 매출실적과 상대적으로 강한 +0.636의 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한 종합주가지수가 국고채금리와 +0.
종합주가지수와 서울아파트가격, 경기선행지수의 상관분석을 실시한 결과 종합주가지수는 서울아파트가격과 그리고 서울아파트가격은 경기선행지수와 높은 상관관계를 보여 주었다. 분석결과 종합주가지수를 예측하기 위해서는 경기선행지수를 먼저 살펴보는 지혜가 필요하다고 제시하였다[4].

후속연구

분석한 경제적변수로 환율, 물가, 금리, GDP변동 등과 각 기업들의 경영실적 등을 모두 고려해서 분석해야 구체적이고 객관적인 연구가 가능할 것이다. 또한 물가의 경우에도 생산자물가와 소비자물가, GDP 디플레이터 등이 있지만 본 연구에서는 소비자물가만을 고려하고 있어 다양한 물가를 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 참조하여 다음 연구를 통해 더 다양한 변수들을 포함하여 객관적이고 학문적으로 수준 높은 자료가 산출되도록 준비해야 할 것이다.
단지 기존 연구에서 다루지 않은 변수들을 선정하여 차별화를 시도해 보았다. 분석한 경제적변수로 환율, 물가, 금리, GDP변동 등과 각 기업들의 경영실적 등을 모두 고려해서 분석해야 구체적이고 객관적인 연구가 가능할 것이다. 또한 물가의 경우에도 생산자물가와 소비자물가, GDP 디플레이터 등이 있지만 본 연구에서는 소비자물가만을 고려하고 있어 다양한 물가를 반영하지 못하는 한계가 있다.
또한 물가의 경우에도 생산자물가와 소비자물가, GDP 디플레이터 등이 있지만 본 연구에서는 소비자물가만을 고려하고 있어 다양한 물가를 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 참조하여 다음 연구를 통해 더 다양한 변수들을 포함하여 객관적이고 학문적으로 수준 높은 자료가 산출되도록 준비해야 할 것이다.
종합주가지수에 미치는 변수들이 매우 많이 존재하고 있지만 본 연구에서는 선행연구를 통해 소비자물가와 금리, 매출실적, 종합주가지수만 선정하여 분석하였다는 한계점이 존재하고 있다. 단지 기존 연구에서 다루지 않은 변수들을 선정하여 차별화를 시도해 보았다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 꾸준히 받을 것으로 예상되는 이유는 무엇인가?	각 지수별 충격반응에서 Sales to Sales, Price to Price, Rate to Rate, Kospi to Kospi 순으로 충격반 응이 크게 나타났다. 또한 Sales to Kospi와 Rate to Kospi의 충격반응이 눈에 띄게 나타나 있어 Kospi와 Sales, Rate의 동행성이 진행되어 왔다고 볼 수 있다. 앞 으로 종합주가지수는 매출실적과 금리의 영향을 꾸준히 받을 것으로 예상되어 지속적인 관심이 필요해 보인다.
	Kospi와 Price의 동행성이 낮은 것으로 판단되는 이유는 무엇인가?	X축은 Kospi 의 변동률이고 Y축은 각각 Price, Rate, Sales의 변동률 을 나타내고 있다. Kospi의 변동률과 비교하여 Price 변 동률의 분산도가 일정한 방향성을 보이지 못하고 뭉쳐있 어 서로 동행성이 낮은 것으로 판단된다. 반면 Kospi의 변동률과 Rate와 Sales의 변동률 분산도가 우상향하는 방향성을 보이며 움직이는 것으로 나타나 있다.
	충격반응은 무엇인가?	충격 에 의해 생긴 계의 속도 반응은 시간을 함수로 하여 나타 난 곡선으로 충격반응이라 한다. 충격반응은 순간적으로 매우 큰 값으로 나타나 즉시 소멸해버리는 시간적 변화 의 상태를 말한다[18]. Fig.

참고문헌 (18)

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S. J. Lee. Bank of Korea, Base rate cut by 0.25%, News Way, 2019.07.18. http://www.newsway.co.kr/news/view?tp1&ud2019071817365252322
History and World Institute, Goldman Sachs-Korea's economic growth rate Forecast down from 2.3% to 2.1%, Economy, 2019.07.15. https://history-international-situation.tistory.com/40
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상세보기
S. U. Hwang & J. H. Choi. (2006), An Empirical Study on the Relationship between Macroeconomic Variables and Stock Price Using VECM Model, The Korean journal of financial studies, 12(1), 183-213.
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J. G. Kim & D. J. Jung. (2012), An Analysis of the Effect of the Change in Real Estate Prices on the Influence of Liquidity and Interest Rates, Housing Studies, 20(1), 105-125.
K. Y. Lee. (2006), Causal Relationships between Stock Returns and Inflation: The Case of Korea, 54(4), 189-222.
S. G. Jeon, Y. J. Kim & Y. Y. Han. (2015), On the Relationships between Sectoral Stock Market Indexes and Macroeconomic Variables, Economic Research, 33(1), 189-214.
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J. I. Choi (2017), Convergence analysis about volatility of the stock markets before and after the currency crisis - With a focus on Normal distribution, kurtosis, skewness, Journal of the Korea Convergence Society, 13(8), 153-160.
S. H. Choi & J. I. Choi (2017), Analysis of Volatility and Directionality of Korean Imports and Exports : Focused on USA, Japan, China, UK, Journal of the Korea Convergence Society, 15(10), 113-121.
Bank of Korea Economic Statistics System : ecos.bok.or.kr/
Daum Encyclopedia : 100.daum.net/encyclopedia

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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