Discussions on regionalization of the world crude oil markets have provided important implications for the establishment of national energy policies. In particular, due to arbitrage trading, if these markets are regionalized, Korea who imports approximately 80% of the annual oil consumption from a single region may be faced with a crucial problem. Therefore, in this study, we analyzed regionalization of the world crude oil markets using causality analysis as well as cointegration method to consider temporal relationship and time lags. To analyze regionalization, we chose Dubai price for the Middle East market, Brent for the European, WTI for the U.S., and Tapis for the East Asian. For the case that long-run equilibrium existed between market prices, we used vector error correction model to analyze causal relationship, and for the case that equilibrium did not exist, we used Hsiao (1981)'s framework that can consider asymmetric time lags in the model for causality analysis. By the results of cointegration analysis, there did not exist long-run equilibrium among Dubai price and the other prices. However, we found the causal relationship among Dubai price and the other prices with one to four weeks time lags. Therefore, in effect, we could conclude that the world crude oil markets are unified supporting Adelman (1984)'s hypothesis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.283-285
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2000
본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.
This study analyzes the dynamic characteristics of daily freight rates of dry bulk and tanker shipping markets and their forecasting accuracy by using the error correction models. In order to calculate the error terms from the co-integrated time series, this study uses the common stochastic trend model (CSTM model) and vector error correction model (VECM model). First, the error correction model using the error term from the CSTM model yields more appropriate results of adjustment speed coefficient than one using the error term from the VECM model. Furthermore, according to the adjusted determination coefficients (adjR2), the error correction model of CSTM-model error term shows more model fitness than that of VECM-model error term. Second, according to the criteria of mean absolute error (MAE) and mean absolute scaled error (MASE) which measure the forecasting accuracy, the results show that the error correction model with CSTM-model error term produces more accurate forecasts than that of VECM-model error term in the 12 cases among the total 15 cases. This study proposes the analysis and forecast tasks 1) using both of the CSTM-model and VECM-model error terms at the same time and 2) incorporating additional data of commodity and energy markets, and 3) differentiating the adjustment speed coefficients based the sign of the error term as the future research topics.
This paper analysis the long-run demand for monetary indicator M2 and Liquidity indicator L in Korea in the period from 1980:1 to 2006:3 by cointegration and error correction models. The empirical evidence that M2, L in Korea is meaningfully cointegrated with income, interest rate, exchange rate, inflation uncertainty, real effective exchange rate, exchange rate uncertainty and LIBOR, thus showing the existence of long-run demand function under open-economy framework.
This paper examines the relationship between port import from China and macroeconomic variables such as international financial crisis, exchange rate, and industrial production during the period 2000-2009. I employ GPH cointegration methodology since the model must be stationary to avoid the spurious results. The empirical results show that our model is stationary as well as mean-reverting. This paper also applies impulse-response functions to get additional information regarding the responses of the port import to the shocks economic variables such as financial crisis, exchange rate, and industrial production. The results show that the response of port import to exchange rate and financial crisis declines at the first and dies out slowly.
In this paper, we estimate a time series model of energy demand in the industrial sector with an asymmetric response to energy prices. Including the asymmetric response to energy prices in the model strengthens robustness of the cointegration relationship and reduces the variation of the estimated coefficients across the estimating methods. We find that rising energy prices have a larger impact on energy demand than falling energy prices, with the largest impact occurring when energy prices rise to new highs. The estimation results are partially improved when using gross output rather than value added as a measure of production. Using single equation methods to estimate the asymmetric response model, the elasticity of gross output ranged from 1.05 to 1.09 and the elasticity of price-rise ranged from -0.48 to -0.56, which is similar to the results of international studies.
2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.
PARK, Jeasung;KIM, Byung Jong;KIM, Wonkyu;JANG, Eunhyuk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.34
no.1
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pp.95-106
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2016
Air transportation demand is consistently increasing in Korea due to economic growth and low cost carriers. For this reason, airport expansion plans are being discussed in Korea. Therefore, it is essential to forecast reliable air transportation demand with adequate methods. However, most of the air transportation demand models in Korea has been developed by simple regression analysis with several dummy variables. Simple regression analysis without considering stationarity of time-series data can bring spurious outputs when a direct causal relationship between explanatory variables and dependent variable does not exist. In this paper, econometric model were developed for air transportation demand based on stationarity in time-series data. Unit root test and co-integration test are used for testing hypothesis of stationarity.
In this study, price discovery among the KOSPI200 markets(KOSPI200 spot, KOSPI200 Futures and The ETFs) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and Futures are cointegrated in most cases. Daily data from KODEX200(KOSEF200), KOSPI200 spot and KOSPI200 futures show that the movements of the three markets are interrelated. Specially, KODEX200 contains the most information, followed by the KOSPI200 spot and futures markets. KODEX200 contribute to the price discovery process. Namely KODEX200 plays a more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot and futures.
포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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