17 research outputs found

    ์ œํ•œ์  ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ ํ•˜์—์„œ ํ†ตํ™”์ •์ฑ…์˜ ํšจ๊ณผ์™€ ๋™ํ•™์  ์•ˆ์ •์„ฑ: ๋ชจ์˜์‹คํ—˜์— ์˜ํ•œ ๋ถ„์„

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    ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์—์„œ๋Š” ์ œํ•œ์  ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ(bounded rationality) ํ•˜์—์„œ ํ†ตํ™”์ •์ฑ…์˜ ํšจ๊ณผ์„ฑ์— ๊ด€ํ•œ ์ˆ˜์น˜์  ๋ถ„์„์„ ํ†ตํ•ด ์ด ๋ฌธ์ œ์— ๊ด€ํ•œ ๋…ผ์˜๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•œ๋‹ค. ์ƒˆ ์ผ€์ธ์ฆˆํ•™ํŒŒ(new Keynesian)์˜ IS-ํ•„๋ฆฝ์Šค๊ณก์„ ์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ ๊ฑฐ์‹œ๊ฒฝ์ œ ๋ชจํ˜•์—์„œ ๋ฏผ๊ฐ„ ๋ถ€๋ฌธ์€ ์ œํ•œ์  ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ํ–‰๋™ํ•˜๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ์ค‘์•™์€ํ–‰์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ๊ฑฐ์‹œ๊ฒฝ์ œ์˜ ์•ˆ์ •์„ฑ์„ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ†ตํ™”์ •์ฑ…์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•œ๋‹ค. ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์—์„œ๋Š” ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ๋ฏผ๊ฐ„ ๋ถ€๋ฌธ์ด ์ฃผ์š”๊ฒฝ์ œ๋ณ€์ˆ˜(์ธํ”Œ๋ ˆ์ด์…˜ ๋ฐ ๊ตญ๋ฏผ์†Œ๋“)์˜ ๊ธฐ๋Œ“๊ฐ’์„ ํ˜•์„ฑํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๅ†ๆญธ็š„ ๆœ€ๅฐ่‡ชไน˜ ๅญธ็ฟ’ๆ–นๆณ•(recursive least square learning rule)์œผ๋กœ ๋ชจํ˜•ํ™”ํ•˜๊ณ  ๋ชจ์˜์‹คํ—˜(simulation)์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์˜€๋‹ค. ๋ชจ์˜์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ œํ•œ์  ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ ํ•˜์—์„œ์˜ ๋ฐ”๋žŒ์งํ•œ ํ†ตํ™”์ •์ฑ…์€ ์™„์ „ ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ ํ•˜์—์„œ์˜ ์ตœ์ ํ†ตํ™”์ •์ฑ…๊ณผ ๋‹ค๋ฅด๋‹ค๋Š” ๊ธฐ์กด์˜ ์—ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ˆ˜์น˜์ ์œผ๋กœ ํ™•์ธํ•˜๊ณ , ๊ทธ ๋™ํ•™๊ณผ์ • โ€• ์ •์ฑ…์ˆ˜ํ–‰๊ณผ ๋ฏผ๊ฐ„์˜ ๋ฐ˜์‘, ๊ฒฝ์ œ์•ˆ์ •์„ฑ โ€• ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•จ์˜๋ฅผ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ์ฆ‰, ์ œํ•œ์  ํ•ฉ๋ฆฌ์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง„ ๋ฏผ๊ฐ„์ด ์ ์‘์  ํ•™์Šต์„ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ๋Œ€๋ฅผ ํ˜•์„ฑํ•˜๋Š” ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฏผ๊ฐ„์˜ ๊ธฐ๋Œ€ํ–‰์œ„๋ฅผ ์ค‘์•™์€ํ–‰์ด ์ •์ฑ…ํ•จ์ˆ˜์— ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ๋ฐ˜์˜ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๊ฒฝ์ œ์˜ ์•ˆ์ •์„ฑ์„ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋œ๋‹ค๋Š” ์‚ฌ์‹ค์„ ํ™•์ธํ•˜์˜€๋‹ค

    ์ œ12์ฐจ ์ถฉ๋‚จ๋ฏธ๋ž˜์—ฐ๊ตฌํฌ๋Ÿผ - ์ค‘๊ตญ์˜ ๊ฒฝ์ œ์„ฑ์žฅ์ด ์ถฉ๋‚จ ์ฃผ์š”์‚ฐ์—…์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ(๊น€์ฃผํ•œ,๋…ธ์„ฑํ˜ธ)

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    O ์ฃผ ์ œ : ์ค‘๊ตญ์˜ ๊ฒฝ์ œ์„ฑ์žฅ์ด ์ถฉ๋‚จ ์ฃผ์š”์‚ฐ์—…์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ O ๋ชฉ ์  - ์ค‘๊ตญ์˜ ์„ฑ์žฅ์ด ์ถฉ๋‚จ ๊ฒฝ์ œ์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ์ฃผ์š” ์‚ฐ์—…๋ณ„๋กœ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ ์ž, ์ „๋ฌธ๊ฐ€๋ฅผ ์ดˆ์ฒญํ•˜์—ฌ ๋ฐœํ‘œ๋ฅผ ๋“ฃ๊ณ  ์ด๋ฅผ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—… ๋ฐ ์„์œ ํ™”ํ•™์‚ฐ์—…์˜ ๋ฏธ๋ž˜ ๋Œ€์‘์ „๋žต ๋ชจ์ƒ‰์„ ์œ„ํ•œ ํ† ๋ก ์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ ์ž ํ•จ O ๊ฐœ ์š” - ์ผ์‹œ : 2015. 12. 4.(๊ธˆ) 13:30 - ์žฅ์†Œ : ์ถฉ๋‚จ์—ฐ๊ตฌ์› 3์ธต ์„ธ๋ฏธ๋‚˜์‹ค - ์ฐธ์„์ž : ์™ธ๋ถ€์ „๋ฌธ๊ฐ€, ๋„ ๊ณต๋ฌด์›, ์ถฉ๋‚จ์—ฐ ๋“ฑ O ์ฃผ์ œ๋ฐœํ‘œ - ์ œ1์ฃผ์ œ : ์ค‘๊ตญ๊ฒฝ์ œ์˜ ๋ถ€์ƒ์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ถฉ๋‚จ ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—…์˜ ๋ฐœ์ „์ „๋žต-๊น€์ฃผํ•œ(์‚ฐ์—…์—ฐ๊ตฌ์› ๋ฐ•์‚ฌ) - ์ œ2์ฃผ์ œ : ์ค‘๊ตญ๊ฒฝ์ œ์˜ ๋ถ€์ƒ์— ๋”ฐ๋ฅธ ์ถฉ๋‚จ ์„์œ ํ™”ํ•™์‚ฐ์—…์˜ ๋ฐœ์ „์ „๋žต-๋…ธ์„ฑํ˜ธ(์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ๊ต์ˆ˜) - ์ดํ›„ ์ƒ๋žต- ์ œ1์ฃผ์ œ : ์ค‘๊ตญ์˜ ๋ถ€์ƒ๊ณผ (์ถฉ๋‚จ) ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—… ๋ฐœ์ „๋ฐฉํ–ฅ - ๊น€์ฃผํ•œ(์‚ฐ์—…์—ฐ๊ตฌ์› ๋ฐ•์‚ฌ) 1. ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—…์˜ ์ค‘์š”์„ฑ 2. ์ค‘๊ตญ ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—…์˜ ๋ถ€์ƒ 3. ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—… ์ด์Šˆ 4. ๊ตญ๋‚ด ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—…์˜ ๋‹น๋ฉด ๊ณผ์ œ 5. (์ถฉ๋‚จ) ์ฒ ๊ฐ•์‚ฐ์—… ๋ฐœ์ „๋ฐฉํ–ฅ - ์ œ2์ฃผ์ œ : ๋‰ด๋…ธ๋ฉ€ ์‹œ๋Œ€ ์ค‘๊ตญ์˜ ์‹  ์‚ฐ์—…์ •์ฑ…์ด ์ง€์—ญ ์ถฉ๋‚จ ์„์œ ํ™”ํ•™์‚ฐ์—…์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ๋ถ„์„ - ๋…ธ์„ฑํ˜ธ(์„ธ์ข…๋Œ€ํ•™๊ต ๊ต์ˆ˜) 1. ์„œ๋ก  2. ์ค‘๊ตญ๊ฒฝ์ œ ๋‰ด๋…ธ๋ฉ€ํ™”์™€ ์ค‘๊ตญ์˜ ์‹  ์‚ฐ์—…์ „๋žต 3. ์ถฉ๋‚จ ์„์œ ํ™”ํ•™ ์‚ฐ์—… ๋Œ€์ค‘๊ตญ ์ˆ˜์ถœ ๊ฒฐ์ •์š”์ธ ์‹ค์ฆ๋ถ„์„ 4. ์ถฉ๋‚จ์ง€์—ญ ์„์œ ํ™”ํ•™ ์‚ฐ์—… ๋Œ€์ค‘์ˆ˜์ถœ๊ฒฝ์Ÿ๋ ฅ ์œ ์ง€ ์œ„ํ•œ ๋Œ€์‘๋ฐฉ์•ˆ 5. ์š”์•ฝ ๋ฐ ๊ฒฐ
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