환율이 제조업에 미치는 영향 분석과 정책적 함의 -PCA,VAR을 중심으로

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목차: <목 차>

Ⅰ. 서론

1.1 연구 배경
1.2 선행연구 분석 및 본 논문의 의의

Ⅱ. 직관적인 분석

Ⅲ. 환율 변동에 대한 계량적 분석

2.1 자료의 범위
2.2 단위근 검정
2.3 주성분 분석(Principal Component Analysis)
2.4 그레인저 인과검정(Granger Causality Test)
2.5 그룹 A, B, C, D에 대한 최적 시차 결정
2.6 그룹 A, B, C, D에 대한 벡터자기회귀(VAR) 분석
2.7 충격반응함수
2.8 나머지 산업들과 환율의 시차를 둔 회귀분석

Ⅳ. 정책적 함의 분석

3.1 각 그룹별 정책적 함의
3.2 환율에 대한 공통적인 함의점

Ⅴ. 결론

참고문헌

부록

본문내용: C>를 통해 확인할 수 있다.
<표 C>의 분석결과 자동차, 일반기계, 정밀기기, 음식료, 의류, 가죽․신발, 철강, 석유화학, 정밀화학, 섬유, 고무, 플라스틱, 제지 산업은 하나의 성분으로 묶일 수 있음을 확인하였다. 따라서 이 13개 산업들을 편의상 그룹A로 분류하여 뒤의 절에서 VAR분석을 한다.
가전, 반도체, 디스플레이, 기타전자부품 산업 역시 높은 관계성을 보이기에 그룹 B로 분류하고 VAR분석을 한다. 조립금속과 유리 산업은 그룹 C로 분류하고, 컴퓨터와 통신기기 산업은 그룹 D로 분류한다.
그룹으로 묶이지 않는 조선, 철도, 항공, 비철금속, 조립금속, 의약, 석유정제, 시멘트, 인쇄, 가구․기타 산업들은 개별적으로 시차를 둔 다중회귀 분석을 통해 환율의 수출액에 대한 영향을 분석한다.
대부분의 산업들이 그룹 A안에 포함되기는 하지만 두 번째 그룹의 경우 관련성이 있는 산업들인 가전과 IT제품 산업군은 하나의 그룹 안에 들어가는 것으로 보아 주성분 분석이 유효함을 간접적으로 확인할 수 있다. 또한 독자성이 높은, 산업간 관계보다 외부 효과에 큰 영향을 받거나 내수에 크게 의존할 것으로 예상되는 항공, 조선, 철도 등과 같은 산업들은 개별적인 성분을 구성함을 알 수 있다. 또한 외생변수처럼 쓰이게 될 환율은 높은 독자성을 띄어 이후 실시하게 될 분석들이 유효함을 간접적으로 입증한다. 이러한 결과들은 각 회전된 축(RC1 ～ RC15)들 사이에서 변수들의 관계를 그래프 형식으로 표시한 <도식 A>에서도 확인이 가능하다.

3.4 그레인저 인과검정(Granger Causality Test)

Varimax로 회전된 주성분 분석결과의 로딩에 따라 변수의 중요도를 판단하여 VAR분석에 참고할 수도 있다. 하지만 PCA는 변수들 축소를 위해 어떤 요인에 묶을 때 쓰이며 본래의 목적이 변수들 간의 중요도를 판단하는 것은 아니기 때문에 그레인저 인과검정을 통해 변수의 순서를 재설정하게 되었다. 각 VAR검정에서 환율 변수가 추가되면서 또한 변수들 간의 주고받는 영향에 대한 고려까지 해야 하기에 그레인저 인과검정을 사용했다.
VAR의 결과는 변수들의 순서에 바뀔 수 있기 때문에 변수들의 순서는 임의로 배열될 수 없다. 변수들 간의 순서를 외생성(exogeneity)을 기준으로 배열하기 위해 그레인저 인과검정을 실시하였다.
이때 그룹들 간 그레인저 인과검정을 실시할 경우 일반적으로 쓰이는 양 변수들(bivariate)간의 그레인저 인과검정이 아닌 단일 변수와 나머지 전체변수들 간의 다변수(multivariate)-그레인저 인과검정이 실시된다. 그레인저 인과검정을 통해 엄밀한 인과

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