세계 신용위기 및 가계부채문제를 반영한 금리예측모형

저작시기 2011.12 |등록일 2012.06.19 워드파일MS 워드 (docx) | 17페이지 | 가격 3,000원
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소개글

ARIMA모형을 활용한 가계 부채 예측 및 향후 금리 추정하는 모델입니다. 단순 ARIMA모형 뿐만 아니라 VAR을 활용한 Granger-Causality 인과성 분석을 실행하여 둘의 선후관계를 밝혀 보도록 하였습니다. SAS와 GAUSS code도 같이 수록하였습니다.

목차

1. 서론

2. 중앙은행의 기준금리와 가계 대출금리의 관계

3. ARIMA모형을 이용한 가계대출금리 모형

4. ARIMA모형을 통한 예측

5. 결론

본문내용

가계부채가 최근 4년 동안 지속적으로 상승하고 있음을 알 수 있다. 최근 물가 문제, 즉 인플레이션을 억제하기 위해서는 금리인상이 필요하지만 현재의 가계부채 규모를 고려해보면 쉽게 결정할 수 있는 사안이 아닌 것이다. 왜냐하면 변동금리대출의 경우 금리 인상 시 가계대출금리도 같이 인상되기 때문에 가계부채부담이 증가하기 때문이다. 물론 세계 경제가 불안한 상황이기 때문에 금리인상이 더 힘든 측면은 있지만, 그러한 문제가 원만하게 해결된다는 가정하에 가계대출문제에 초점을 맞춰보고자 한다.
이러한 사회적 현상에서 우선 올해 안에 기준금리 인상이 일어날 것인가를 고려해 보아야 한다. 그리고 그 결과가 가계대출금리에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대해서 생각해보아야 한다. 기준금리 방향이 가계대출과 관련해 금융회사의 건전성에 가장 큰 영향을 준다는 보고서는 우리가 이 문제를 간과할 수 없음을 알 수 있다 . 위의 목적을 밝혀보기 위해 이번 프로젝트의 구성은 다음과 같다. 제2절에서는 중앙은행의 기준금리 인상이 가계의 대출금리와 상관관계가 있는지를 살펴본다. 일반적으로 기준금리 인상이 대출금리의 인상으로 자연스럽게 이어질 것이라고 판단되지만 실측 데이터를 이용해 그러한 현상이 존재하는지, 피드백 효과는 없는지 살펴본다. 제3절에서는 ARIMA모형을 이용하여 가계대출금리모형을 식별, 추정, 진단한다. ARIMA모형은 국내금리를 예측함에 있어 여러 가지 시계열모형 중에서도 비교적 예측력이 뛰어난 것으로 나타나 있기 때문에 이 모형을 이용하여 추정한다. 제4절에서는 ARIMA 모형을 통하여 예측을 하고 그 결과를 해석한다. 마지막으로 제5절에서는 요약 및 결론을 다룰 것이다.

참고 자료

조신섭•손영숙, 『SAS/ETS를 이용한 시계열분석』, 율곡출판사, 2010
조담, 『금융계량분석』, 청람, 2006
김명직•장국현, 『금융 시계열 분석』, 경문사, 1998
James D.Hamilton, 『Time Series Analysis』, Princeton, 2005
김진호, “Fractional ARIMA모형을 사용한 금리예측”, 계량경제학보 제 7권, 1996
LG 경제연구원, “한국의 금리, 변동요인과 예측”, 1995
금원섭, “타들어가는 가계 빚 폭탄 카드대란과 같은 충격 우려”, 『조선일보』, 2011.5.27
신수영, “가계 빚 800조 10년새 3배 늘어난 부채”, 『머니투데이』, 2011.5.27
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