• 대한교통학회지
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• 제32권6호
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• pp.600-614
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• 2014

본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.155-167
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• 2014

본 연구는 기후파생상품의 가격결정 연구를 위한 중간과정으로서 우리나라 일별 평균기온에 대한 연속형 시계열 모형을 추정한다. 6개 광역도시를 대상으로 1954년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지의 57년간 일별 기온 시계열을 추세, 계절성, 불규칙 변동으로 구분하여 분석하였다. 특히 불규칙 성분은 연속형 자기회귀모형을 적용하였다. 분석결과, (1) 57년의 비교적 장기간 온도 시계열을 적용함으로써, 우리나라 선행연구의 결과와는 다르게 추세 성분이 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 특히 추세성분의 기울기가 양의 부호를 가짐으로써 지구온난화의 추이가 우리나라에서 진행 중임을 보였다. (2) 추세와 계절성분이 제거된 불규칙성분에 대해 단위근 검정을 적용한 결과, 6개 광역시 모두에 대해 단위근이 없는 안정적인 것으로 나타났다. (3) 불규칙 성분에 대해 연속형 모형인 CAR모형을 적용한 결과, 차수가 3인 CAR(3)가 적합한 것으로 나타났으며 이러한 결과는 국외문헌의 결과와도 일치한다. 파생상품의 가격결정에는 기초자산의 연속형 시계열 모형의 개발이 가장 중요하므로 본 연구의 결과는 기후파생상품의 가격결정 연구에 활용될 수 있을 것이다.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.277-297
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• 2009

이 논문은 외환위기 이후 1998년 1월 ~ 2008년 7월 까지의 한 일 주가와 KRW/JPY 실질 환율간의 장 단기 균형관계를 분석하였다. 실증분석은 월별자료를 사용하여 계절조정에서 오는 편의(bias)를 극복하기 위하여 자료를 계절조정하지 않고 계절성을 모형에 반영하여 단위근 검정과 VEC모델을 분석하였다. 실증분석결과 한일 주가와 환율간 장기균형관계에 대한 강한 증거를 발견하였다. 이는 한 일 양국간 어느 한 국가에 대한 시장예측은 다른 국가 시장에 대한 예측이 가능하다는 것으로 효율시장가설이 위배됨을 의미한다. 한국의 주가와 KRW/JPY 실질 환율 간 장기 음(-)의 부호를 나타내 국내통화의 절하는 국내기업을 더 경쟁적으로 만들어 수출의 증가를 이끌기 때문에 주가를 상승시키며, 주가와 환율간 음(negative)의 상관관계를 의미한다는 전통적 가설을 지지하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제31권3호
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• pp.3-18
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• 2013

본 연구는 2000년 1사분기부터 2010년 4사분기 까지 인천국제공항에서 출발하여 유럽내 모든공항에 도착한 항공화물의 시계열 자료를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용, 수요예측 모형을 구축하였다. 또한 SARIMA 모형을 활용하여 구축한 예측모형을 기존에 주로 활용되어진 ARIMA 모형과 그 예측정확성을 비교 분석함으로써 SARIMA 모형의 정확성을 확인하였다. 현재 국내교통수요를 예측하는 부문에 있어서 SARIMA 모형을 활용한 경우는 극히 드물다. 또한 공항의 총 여객수요나 화물량이 아닌 항공노선의 수요예측에 관한 연구 역시 찾아보기 힘들다. 이러한 상황 하에서, SARIMA 모형을 활용하여 인천국제공항 발 유럽노선의 항공화물 수요를 예측한 본 연구는 상당히 큰 의미가 있다고 생각된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권1호
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• pp.121-145
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• 1992

본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.