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연구원소식

Entropy, Input-Output Network, and Financial Crises

  • 작성일2018/09/21
  • 분류국제거시연구회
  • 조회수11,463

I. 개 요

 1. 일시 : 2018. 09. 01. (토) (16:00~18:00)

 2. 장소 : 한국고등교육재단 세미나실
 3. 발표자 : 김성은 교수 (세종대학교)

 4. 참석자

 

김효상 박사 (KIEP)                  안성배 실장 (KIEP 간사)
신꽃비 박사 (KIEP)                  정용승 교수 (경희대학교)
이우헌 교수 (경희대학교)          김동헌 교수 (고려대학교)
김진일 교수 (고려대학교)          박철범 교수 (고려대학교)
곽노선 교수 (서강대학교)          이윤수 교수 (서강대학교) 
김영식 교수 (서울대학교)          이철인 교수 (서울대학교)
김영세 교수 (성균관대학교)       김용진 교수 (아주대학교)
최상엽 교수 (연세대학교)          김형석 교수 (KAIST)
장용성 교수 (서울대학교)          안재빈 교수 (서울대학교) 

 

* 국제거시연구회 위촉 외부 전문가 23인 중 발표자 포함 14인 참석 참석률 약 61%


5. 제목

 

- Entropy, Input-Output Network, and Financial Crises

 

II. 주요 논의 사항

1) 발제내용

□ 발표 논문은 두 파트로 구분할 수 있음

 - 물리학에서 집중도를 측정하는데 사용하는 엔트로피(entropy) 개념을 사용하여 산업간 연계성을 고려한 한 국가 경제의 다양성을 측정(measure)

 - 이러한 국가별 산업간 연계성 특성이 글로벌 금융위기와 같은 경제 충격의 파급 및 회복에 영향을 미친 것을 실증분석

 

□ 노드의 엔트로피는 다음과 같이 정의됨.

 - 여기서 는 노드에서 노드로 이동할 확률을 나타내며, 으로 나누어 가  사이에 존재하도록 표준화함.

 - 모든 노드에서 노드로 이동할 확률이 동일한 경우(), 노드의 엔트로피는 1이 되며, 한 노드에서만 노드로 이동할 수 있는 경우( and ), 노드의 엔트로피는 0이 됨.

 - 따라서, 분산도가 높을수록 엔트로피는 1에 가까우며, 집중도가 높을수록 엔트로피는 0에 가까움.

 

□ 발표자는 엔트로피의 정의와 전체 산출(output) 대비 각 산업의 상대 크기를 고려하여 국내 및 국제 산업연관표를 사용하여 국가별 산업간 연계성을 측정

 - 산업연관표를 전방효과, 후방효과로 해석할 수 있으므로, 전방효과, 후방효과에 대하여 따로 산업간 연계성을 측정

 - 국내 및 국제 산업연관표를 사용하여 국내연계(domestic network) 및 국제연계(global network)를 구분하여 산업간 연계성을 측정

 - 산업연관 자체가 시간에 따른 변화가 작으므로 산업간 연계성은 시간에 따른 변화가 국가별 차이에 비하여 상대적으로 작게 나타남.

 

□ Romer and Romer(2017, 2018)를 기반으로 하여 Jorda(2005)의 Local Projection을 실증분석에 활용

 - Romer and Romer(2017)는 금융마찰(financial distress)을 측정하고, 금융마찰 충격이 실질성장률에 미치는 영향을 분석

 - Romer and Romer(2018)는 Romer and Romer(2017)에서 측정한 금융마찰에 더하여 재정정책 및 통화정책의 여유(policy space)가 실질성장률에 미치는 영향을 분석

 - 발표자는 Romer and Romer(2018)의 정책 여유를 앞서 언급한 산업간 연계성으로 대체하여, 금융마찰 충격이 산업간 연계성을 감안할 때 실질성장률에 미치는 영향을 분석(Conditional impulse response)


□ 분석결과는 위 그래프와 같음.

 - 산업간 집중도가 낮은 국가(빨간색 점선)가 산업간 집중도가 높은 국가(녹색 점선)에 비하여 부정적인 금융마찰 충격에 대하여 경제회복이 빠른 것을 추정됨

 - 국내 산업간 연관성의 경우는 측정방식에 대하여 강건한(robust)한 결과를 보임.

 - 해외 산업간 연관성의 경우는 후방효과로 측정한 경우에 유사한 결과를 보임.

 

 

2) 토론 내용

□ 국가별로 살펴보면, 비교역재 산업 특히 금융 산업이 다른 산업과 연관성이 높게 나타나는데, 금융마찰 충격과 산업간 연관성 충격 간에 식별(identification) 가능여부

 

□ Local projection을 통해 금융마찰 충격에서 회복(recovery) 패턴을 보이고 있는데, 산업간 연관성이 금융마찰 충격의 크기 등에 영향을 미칠 수 있음.

 

□ 실증분석 방법론이 금융마찰 충격에 대하여 선형관계를 가정하고 있지만, 금융 충격이 금융위기로 전이되는 과정을 살펴보면 그 관계가 비선형관계일 가능성이 높음

 

□ Acemoglu(2012)와 같이 엔트로피와 같은 네트워크 효과를 이론 모형을 통해 파급효과를 도출하는 것이 필요

 

□ 기존의 산업별 연관성을 측정하는 척도(measure)들이 있는데 어떠한 공통점과 차이점이 있는지?

 - 특히, 산업별 연관성 자체를 실증분석에 사용하는 것이 아니라 국가별(country-level)로 집계(aggregate)하는 과정은 산엽연관표에 가중치를 부여하는 것과 유사함.

 - 산업연관성과 산업 가중치를 곱하는 과정에서 전혀 특성이 다른 두 국가가 유사한 산업별 연관성 척도를 가질 가능성도 있음.

 - 기존 결과와 유사하다면 논문이 기존연구에 기여하는 바가 분명하지 않으며, 기존 결과와 다르다면, 발표자게 만든 산업별 연관성 척도가 현실을 잘 반영하고 있는지, 어떠한 부분에 의하여 차이를 발생시키는지에 대한 해석이 필요함. 

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