SPSS를 활용한 경제 통계분석 -종합주가지수 (KOSPI 지수) 에 영향을 끼치는 요인

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목차

SPSS를 활용한 경제 통계분석
-종합주가지수 (KOSPI 지수) 에 영향을 끼치는 요인



Ⅰ. 서론
1-1. 연구문제
1-2. 연구의 배경과 목적
2. 이론적 배경
3. 주요 사용지수의 비교
4. 선행연구

Ⅱ. 본론
1. 분석틀
2. 변수설정
3. 각 변수들 간 관계 및 분류
4. 연구의 범위 및 자료수집
5. SPSS를 이용한 통계적 결과 및 분석

Ⅲ. 결론
-결과 해석 및 시사점 정리

본문내용

81
③상관계수
Correlations
코스피
경상수지
다우
금
Pearson Correlation
코스피
1
-0.076
0.674
0.263
경상수지
-0.076
1
0.356
-0.432
다우
0.674
0.356
1
-0.055
금
0.263
-0.432
-0.055
1
Sig. (1-tailed)
코스피
.
0.25
0
0.009
경상수지
0.25
.
0.001
0
다우
0
0.001
.
0.313
금
0.009
0
0.313
.
N
코스피
81
81
81
81
경상수지
81
81
81
81
다우
81
81
81
81
금
81
81
81
81
a. Dependent Variable: 코스피
Coefficient Correlationsa
Model
경상수지
다우
금
1
Correlations
경상수지
1
-0.36848555
0.44233842
다우
-0.36848555
1
-0.11719222
금
0.44233842
-0.11719222
1
Covariances
경상수지
1.68E-05
-2.36E-05
3.36E-06
다우
-2.36E-05
0.00024273
-3.38E-06
금
3.36E-06
-3.38E-06
3.42E-06
a. Dependent Variable: 코스피
④ 모형요약
Model Summaryb
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
.772a
0.596
0.581
51.34274
a. Predictors: (Constant), 금, 다우, 경상수지
b. Dependent Variable: 코스피
⑤ 분산분석
ANOVA(b)
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
299771.264
3
99923.755
37.906
.000a
Residual
202977.941
77
2636.077
Total
502749.205
80
a. Predictors: (Constant), 금, 다우, 경상수지
b. Dependent Variable: 코스피
⑥ 계수
Coefficients
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
95% Confidence Interval for B
Correlations
B
Std. Error
Beta
t
Sig.
Lower Bound
Upper Bound
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-707.889
279.936
-2.529
0.013
-1265.31
-150.46
금
0.004
0.002
0.189
2.333
0.022
0.00063
0.007996
0.80190
1.24702
다우
0.156
0.016
0.781
10.008
0.000
0.12489
0.186944
0.86161
1.16061
경상수지
-0.013
0.004
-0.272
-3.147
0.002
-0.02108
-0.00474
0.70267
1.42313
⑦회귀식 도출
⑧변수의 정의
코스피지수
= 다우지수
= 금가격
= 경상수지
⑨그래프
2> 결과분석
유효성(실제로 도움이 되느냐 안되느냐)을 평가하기 위한 지표로서 기여율(결정계수,R제곱)이 있다. 기여율은 목적변수 Y의 변동 중 회귀식에 의해서 설명되는 변동의 비율을 나타내는 지표로서 기여율이 1에 가까울수록 회귀식은 잘 들어맞고 있다고 볼 수 있다. 우리 모형은 59.6%로 유효성이 있다고 볼 수 있다. 분산분석은 회귀식의 유의성(통계적으로 의미가 있느냐 없느냐)를 검토하기 위한 것으로 우리 모형의 F값의 유의확률은 0%로 유의수준인 5%보다 낮으므로 의미가 있다고 볼 수 있다. 코스피지수와 개별 독립변수의 유의관계를 살펴봐도 경상수지와 다우지수, 금의 F값(=t제곱)은 2보다 클 때 유의성이 있다고 볼 수 있는데 우리 실험의 결과는 2보다 큰 값을 가지므로 유의성이 있다고 볼 수 있다. 또, 설명변수 간의 상관관계를 의미하는 공선성을 검사해보면 평균 80%정도로 공선성이 높다고 볼 수 있다. 결과적으로 우리가 실행한 통계실험의 요인과 결과가 설명력이 높다는 결론을 얻었다. 회귀식에 의하면 다우존스지수의 회귀계수가 0.156으로 가장 큰 영향을 줌을 알 수 있다. 경상수지(-0.013), 금(0.004)의 순서대로 금이 가장 영향력이 작음을 알 수 있었다.
<최종 분석틀>
Ⅲ. 결론
-결과 해석 및 시사점 정리
실험의 과정을 간단히 살펴보면 처음에 우리가 확인하고 싶었던 코스피 지수에 영향을 미치는 요인으로 다우존스지수와 금 가격, 경상수지를 선정하고 선행연구를 확인하여 어떤 방식으로 진행되었고 어떤 결론을 얻었는지 확인하였다. 그리고 한국은행과, 증권선물거래소등에서 자료를 모아 후방변수제거로 SPSS를 실행하였다. 회귀분석의 결과 코스피에 가장 큰 영향을 미치는 것은 다우존스 지수였다. F값도 가장 크고 베타값도 크기 때문이다. 반면, 가장 영향력이 작은 것은 금이다. 우리의 예상과는 달리 경상수지는 음의 상관관계를 가지고 있는데 이것은 경상수지가 적자일 때 주가지수는 올라간다고 해석할 수 있다. 일반적으로 경상수지와 주가지수는 비례의 관계인데, 현재 우리나라의 경상수지의 변동의 폭이(하락과 상승, 급 하락, 더 큰 급 하락과 상승 등= 6개월 연속인 적자이긴 하지만 중간 중간에 상승한 적이 있음.) 너무나 크고, 우리가 설정한 데이터의 3개월 동안이라는 시간적인 범위 안에서는 규칙성이 존재 하지 않았기 때문에 일반적인 결과를 도출 해 낼 수 없었다. (하지만 이것은 데이터의 양에 대한 문제)
우리의 결론이 시사하는 바는 다우존스지수가 다른 독립변수인 금 값과 경상수지에 비해 코스피 지수에 영향력이 더 크기 때문에 다우존스지수에 의해 우리나라 주식시장이 조작될 수 있다는 것이다. 왜냐하면 다우존스지수가 우리나라보다 하루 빠르다는 시간적 차이를 이용할 수 있기 때문이다. 교수님의 첫 강의에서 ‘힘의 논리’ 에 관해 언급 하셨던 부분과 같이 큰 시장 미국을 대표하는 주가지수인 다우존스지수가가 작은 시장인 우리나라의 종합주가지수에 확실한 영향을 미친다는 결과를 확인 할 수 있었다.

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