불확실성, 옵션프리미엄, 그리고 기업의 설비투자행동

이영수; 최종일; 홍필기

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이영수 최종일 홍필기

저널정보: 한국질서경제학회 질서경제저널 질서경제저널 제13권 제1호

발행연도: 2010.1

수록면: 1 - 18 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 IMF 외환위기 이후 2000년대 초중반에 걸친 설비투자에 관해서 투자마인드 위축의 정도를 파악하기 위해 기업의 비연속적인 설비투자행동을 묘사하는 비선형 설비투자 모형(비선형 모형)에 의한 추정을 시도하였다. 이를 통해 산업별 특성을 고려한 투자의 경계치(투자유보의 옵션 가치)와 투자행동과의 관계를 파악하였다. 본 연구에서는 첫째, 1998년 이후 우리나라 제조기업의 설비투자는 투자를 연기하는 옵션가치 즉, 투자마인드 위축 정도가 매우 높았음을 발견하였다. 둘째, 우리나라 경제에 있어서 중요한 비중을 차지하는 고기술 제조업의 투자마인드 위축 정도가 상대적으로 높음을 발견하였다. 이는 고기술 제조업이 상대적으로 제품의 첨단성과 단명성으로 인한 사업리스크(투자 결과의 불확실성)가 높기 때문으로 판단된다. 셋째, 산업별로는 전자부품·영상·음향 및 통신장비제조업과 철강산업의 경계치가 상대적으로 높음을 발견하였다. 이는 전자부품·영상·음향 및 통신장비제조업의 기술의 첨단성 및 단명한 제품 라이프사이클의 특성과 철강산업의 사업고유의 설비로 인해 매몰비용이 높은 특성에 기인하여 설비투자의 실행을 연기하는 옵션가치가 타 산업에 비해 상대적으로 높았다고 해석할 수 있다.

If a firm can instantaneously and costlessly adjust its capital stock, then, its decision about how much capital to use is essentially a static decision in which the marginal product of capital is equated to the user cost of capital. The firm's investment decision becomes an interesting dynamic problem in which anticipations about the future economic situation affect current investment, when frictions prevent instantaneous and costless adjustment of the capital stock. Most investment literature of the past has focused on two types of frictions: adjustment cost and irreversibility. In this paper, we focused on irreversibility caused by the business risk and invest risk. We investigated the degree of the investment mind contractions in Korean manufacturing firms, since 1998 Korean economic crisis. In order to do that, we estimated the non-linear investment model which describe lumpy investment behavior of the firms and clarified the different investment threshold by individual manufacturing industries: high-tech industry and low-tech industry. In our paper, we found that the option value deferring corporate investment decision, i.e. the degree of investment mind contractions is very high in the manufacturing firms from the estimated results. Also the degree of invest mind contractions in the high-tech manufacturing industries which constitute significant share in Korean economy is relatively large. For instance, the investment threshold value of the high-tech industry is about 1.8 and that of the low-tech industry is about 1.3. It is the reason that business risk caused by the relatively up-to-date and short life cycle products is high. Finally, we found that the investment threshold value of the “Manufacture of Electronic Components, Radio, Television, Communication Equipment and Apparatuses” and “Manufacture of Basic Iron and Steel” is relatively higher than other industry. We can interpret that the characteristics of the short life cycle products and the sunk cost lead this results.

#토빈의 q #투자의 경계치 #비선형 추정 #Tobin's q #Threshold of Investment #Non-linear Stimation

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

Abel, A.B. / 1994 / A Unified Model of Investment under Uncertainty / American Economic Review 84 : 1369 ~ 1384

Arellano, M. / 1991 / Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations / Review of Economic Studies 58 : 277 ~ 297

Barnett, S.A. / 1998 / Nonlinear Response of Firm Investment to Q: Testing a Model of Convex and Non-Convex adjustment cos / Journal of Manetary Economics 42 : 261 ~ 228

Bertola, G. / 1990 / Kinked Adjustment Costs and Aggregate Dynamics / NBER

Caballero, R.J. / 1999 / Explaing Investment Dynamics in U.S. Manufacturing: A Generalized(S, s) Approach / Economerica 67 : 783 ~ 826

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이영수

소속기관 한국항공대학교 경영학과 교수

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 12 이용수 161

최종일

소속기관 조선대학교

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 6 이용수 72

홍필기

소속기관 한국질서경제학회

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 1 이용수 2

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (20)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)