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본 논문은 예측오차 분산분해를 이용한 Diebold and Yilmaz(2014, 2016)의 네트워크연계성 모형을 이용하여 글로벌 주택시장의 연계성을 분석하였다. 구체적으로 연계성 지수를 측정하고, 글로벌 금융위기 시기에 초점을 맞춰 G7 국가의 주택시장 연계성을 파악하기위한 실증분석을 시도하였다.
주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체기간에 대한 분석결과 총 연계성은 18.3%로측정되어 G7 국가 사이의 주택시장은 상호 연관성이 낮은 것으로 분석되었다. 둘째, 표본이동 분석결과 총 연계성의 추세는 시간이 지날수록 증가하는 것으로 나타났다. 이는 글로벌주택시장의 통합도가 증대되는 결과로 해석된다. 그러나 총 연계성의 순환변동은 경기변동에 따라 상승과 하락을 반복하며 움직이는 것으로 분석되었다. 셋째, 글로벌 금융위기 시기에 미국 주택시장이 다른 국가의 주택시장에 미치는 영향력이 가장 두드러지게 나타났다.
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Antonakakis, N. / 2015 / Dynamic Connectedness of UK Regional Property Prices
Diebold, F. X. / 2012 / Better to Give than to Receive : Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers / International Journal of Forecasting 28 (1) : 57 ~ 66
Diebold, F. X. / 2014 / On the Network Topology of Variance Decompositions : Measuring the Connectedness of Financial Firms / Journal of Econometrics 182 (1) : 119 ~ 134
Diebold, F. X. / 2015 / Financial and Macroeconomic Connectedness:A Network Approach to Measurement and Monitoring / Oxford University Press
Antonakakis, N. / 2015 / Dynamic Connectedness of UK Regional Property Prices
Diebold, F. X. / 2012 / Better to Give than to Receive : Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers / International Journal of Forecasting 28 (1) : 57 ~ 66
Diebold, F. X. / 2014 / On the Network Topology of Variance Decompositions : Measuring the Connectedness of Financial Firms / Journal of Econometrics 182 (1) : 119 ~ 134
Diebold, F. X. / 2015 / Financial and Macroeconomic Connectedness:A Network Approach to Measurement and Monitoring / Oxford University Press
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