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본 연구는 CoVaR와 TVP-VAR 연계성 분석을 결합하여 KOSPI200에 포함된 11개 산업 부문 간 시스템 리스크 전이 구조의 변화를 COVID-19 이전, 팬데믹 기간, 이후로 구분하여 실증적으로 분석하였다.

ΔCoVaR 분석 결과, 2020년 초 COVID-19가 발생함에 따라 지수가 급락하며 극단적 하방 리스크가 급증하였고, 중공업․철강소재․산업재․헬스케어 부문이 가장 높은 취약성을 보였다. 총 연계성 지수는 전 기간 86～91%의 높은 수준을 유지하였으며, COVID-19 이후에도 이전보다 상승하여 산업 간 리스크 공유 구조가 일시적 충격을 넘어 구조적으로 강화․고착화되었음을 확인하였다.

섹터별 전이 구조는 명확한 비대칭성을 나타냈다. 통신서비스․건설․에너지 부문은 일관된 위험 전이 허브로 기능했고, 금융․경기소비재는 지속적으로 위험 수용 부문으로 작동하였다. 팬데믹기 금융과 경기소비재의 순 연계성은 크게 하락해 외부 충격 민감성이 심화되었으며, 정보기술 부문은 일시적으로 중립적 위치를 보였다가 사후기에 전이자로 복귀하였다.

이 연구는 평균․분산 중심 접근이 포착하지 못한 꼬리 리스크 기반 조건부 전염과 산업별 전이․수용 역할의 지속성을 규명하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 또한 충격 이후에도 고착화된 네트워크 구조는 거시건전성 정책과 자산 배분 전략 수립 시 전이 허브 부문 모니터링과 취약 부문 완충 장치 마련의 필요성이 강조된다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
BERT를 활용한 멀티모달 기반 기업 부도 예측에 관한 연구 = BERT-based multimodal approaches to corporate default prediction 윤태선, 임병화 p. 1-24
뉴스 감성지수의 유용성 = The usefulness of news sentiment index : consumer sentiment and housing price dynamics : focusing on Seoul : 소비심리지수 및 주택가격에 대한 영향 : 서울지역을 중심으로 이현석 p. 25-52
COVID-19 위기 기간 KOSPI200 섹터 간 시스템 리스크 네트워크 분석 = Analysis of system risk sharing network among KOSPI200 sector during COVID-19 crisis 이윤정, 김부권, 김능우, 최기홍 p. 53-76
LPPLS 지표를 이용한 금 시장의 거품현상과 경제정책 불확실성에 관한 연구 = The bubbles of the gold market using the LPPLS confidence indicators and economic policy uncertainty 윤병조 p. 77-95
금융위기 전후 배당 케이터링 효과의 구조적 변화 = Structural changes in dividend catering effects before and after the global financial crisis 임정식, 박종해 p. 97-126
Dynamic linkages between China’s stock and real estate markets = 중국 주식시장과 부동산시장 간 동태적 연계 : 대체·부(富)·파급(유동성) 효과 분석 : substitution, wealth, and spillover effects Shasha Chen, Kaun Y. Lee p. 127-153
머신러닝 기반 자산가격결정 연구 = Machine learning-based asset pricing : bibliometric analysis and applications : 계량서지분석과 응용사례를 중심으로 이명원, 류두진, 박준용 p. 155-178
블루카본 크레딧 거래제도에 관한 연구 = A study on the blue carbon credit trading system : the case of Japan : 일본의 사례 강석규 p. 179-198

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