세계의 주요 자원중 하나인 원유는 산업의 가장 기초적인 부분을 담당하고 있으며 원유를 통하여 많은 액체화물이 생산되고 있다. 석유화학단지들은 인근의 항만을 통해 원유를 수입후 정제를 통해 석유정제품, 화학생산공업품 등을 생산한다. 본 연구에서는 우리나라의 주요 석유화학단지와 인근에 위치한 액체화물 항만 간의 관계를 확인하고자 울산항, 대산항, 여수광양항을 선정하였다. 항만물동량 시계열 데이터를 이용한 분석을 실시하였으며 VAR 모형을 이용하였다. 이를 수행하기 위해 단위근 검정을 실시했으며 Granger 및 Toda-Yamamoto 인과 검정을 통하여 관계를 확인하였다.
본 논문은 1952-2004년 걸쳐 중국의 수출과 경제성장 간의 인과관계를 지역별(동부, 중부, 서부), 시대별(개혁개방 전후)로 고찰해 본 것이다. 이를 위해 먼저 변수들의 안정성 여부를 검토하기 위해 단위근 검정을 실시했으며, 다음으로 변수간 장기적인 안정관계를 확인하기 위해 공적분 검정을 수행했고, 마지막으로 오차수정모형을 추정함으로써 그랜저 인과관계 검정을 실시했다. 분석결과 전체기간에서 동부지역은 수출이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 중서부지역에서는 그 정도가 약하게 나타났다. 동부지역의 경우 개방정책이 집중적으로 나타난 지역적 특성을 반영하여 개혁개방 이전에는 수출과 경제성장 간의 인과관계가 나타나지 않았으나, 개혁개방 이후에는 수출이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개혁개방을 전후하여 변화가 없을 것으로 예상했던 중서부 지역의 경우, 중부지역은 개혁개방 이전에는 무역과 경제성장 간에 인과관계가 보이지 않았으나 개혁개방 이후에는 양방향 인과관계가 강하게 나타났으며, 서부지역의 경우에는 오히려 개혁개방 이전에 무역이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 개혁개방 이후에는 반대로 경제성장이 무역에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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.
KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문은 2005년 3월 2일부터 2005년 5월 30일까지 현물환율, 통화선물가격과 통화선물거래량의 일중자료 각각 4,473개를 사용하여 원/달러 통화선물의 가격예시 기능과 변동성 전이효과에 대해 연구하였다. 단위근 검정에서 현물환율과 통화선물가격은 단위근이 있는 불안정한 시계열이었지만, 공적분 검정에서 두 시계열이 장기적 균형관계를 이루고 있었다. 현물환수익률, 통화선물수익률, 통화선물거래량은 안정적인 시계열이었다. 나아가, 현물환수익률과 통화선물수익률의 변동성에 비대칭성이 존재하지 않았다. 이변량 GARCH 오차수정(BGARCH-EC) 모형의 평균방정식 분석결과, 통화선물수익률의 증가가 5분 후 현물환수익률을 증가시켰다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률을 선행한다는 것으로 가격예시 기능이 작동함을 의미한다. 또한 두 수익률이 이루는 장기적인 균형관계는 현물환수익률을 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 분산방정식의 분석결과, 통화선물수익률에 기인하는 단기적 충격이 현물환수익률의 조건부 분산에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률에 대해서 변동성 전이효과를 가짐을 뜻한다. 통화선물거래량 더미 변수가 두 수익률에 대해 아무런 영향을 미치지 못했지만 두 수익률의 조건부 분산에 유의한 양의 영향을 미쳤다.
이 연구는 소득과 불평등 간의 관계에 대한 다양한 논의가 진행되고 있는 가운데 임가의 소득과 소득불평등 간의 관계를 알아보기 위해 동태적 접근법을 통해 그 관계를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한 후 불안정한 시계열 자료를 안정적인 시계열 자료로 변환시킨 후 VAR 모형을 추정하였고 이를 바탕으로 충격반응, 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과, 임가 소득의 영향이 지니계수에 의한 영향에 비해 상대적으로 큰 것으로 나타났으며 임가 소득의 충격이 자체 소득을 증가시키는 방향으로 작용할 뿐만 아니라 지니계수를 감소시키는 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 지니계수의 충격은 임가 소득을 감소시키는 방향으로 영향을 미치며 소득불평등을 더욱 심화시키는 것을 보여주고 있다. 따라서 임가 소득불평등을 완화시키기 위해서는 소득분배 정책보다는 소득성장 정책이 보다 효과적일 수 있을 것이라는 결론을 얻을 수 있었다.
본 논문은 수송용 LPG 수요함수를 추정하고 장 단기 가격 및 소득탄력성을 분석한다. 또한 추정된 장기 가격탄력성을 활용하여 수송용 LPG 소비로 발생하는 소비자 잉여 및 경제적 편익을 추정한다. 분석에 사용된 가격 및 소득 자료는 각각 2003년부터 2012년까지의 소비자 물가지수로 조정한 월별 실질 수송용 LPG 가격과 월별 경기종합지수이다. 수요함수의 추정을 위해 단위근 검정, 공적분 검정, 오차수정모형 추정의 절차를 취했다. 수송용 LPG 수요는 가격에 비탄력적인 것으로 판단되며 단기보다는 장기가 보다 탄력적이다. 수송용 LPG 수요의 장기 가격탄력성은 -0.422였으며, 이를 이용하여 계산된 수송용 LPG 소비의 소비자 잉여와 경제적 가치는 2012년 3월의 경우 각각 9,660억원 및 1조 7,813억원에 달한다.
본고는 금융위기 충격, 환율 충격, 경기 충격이 한국의 대중국 항만 수입에 미치는 영향을 동태적으로 분석한다. 분석을 위한 예비절차로서 시계열 자료에 대한 단위근 검정과 모형에 대한 GPH 공적분 검정을 실시하고, 공적분관계가 존재할 경우 오차수정모형을 도출한다. 이와 동시에 분산분해와 충격반응함수를 이용하여 특정 변수의 충격이 다른 변수들에 미치는 영향의 크기, 방향 및 지속정도를 밝힌다. 분석 결과 오차수정항이 음의 부호로 유의함으로써 공적분관계가 존재함을 증명하였을 뿐만 아니라 매월 29.5%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 또한 예측오차의 분산분해 결과 경기, 금융위기, 환율 순으로 수입을 설명하는 비중이 높은 것으로 나타났으며, 충격반응 결과 예상한 대로 환율과 금융위기는 음의 반응을, 경기는 양의 반응을 보여주었다. 금융위기 충격에 대해 수입은 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간에 있어서는 환율 충격과 금융위기 충격이 대조적이었다.
본 연구의 목적은 VECM 모형(Vector Error Correction Model)을 활용해 해운 운임 간 인과관계를 분석하는 것이다. 분석에 사용된 해운 운임은 BDI(Baltic Dry Index), HRCI(Howe Robinson Containership Index), WS(World Scale rate), SCFI(Shanghai Containerized Freight Index)다. 분석 기간은 2013년 8월 2일부터 2019년 9월 6일까지이며 주간 데이터를 활용했다. VECM 모형 분석 결과, BDI는 일주일 전의 BDI에 많은 영향을 받는 것으로 분석되었으며, WS의 1% 상승은 일주일 후의 HRCI를 0.022% 상승시키는 것으로 분석되었다. HRCI 1% 상승은 일주일 후의 SCFI를 0.77% 상승시키며, WS는 일주일 전의 WS에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 각 해운시장의 해운 운임 예측에 도움을 주며, 이를 활용하여 의사결정자들이 올바른 의사결정을 할 수 있게 도움을 줄 수 있다고 사료된다.
본 논문은 근래 급속하게 진행되는 온난화가 수온의 상승과 수량 변동을 수반하여 수질에도 큰 영향을 줄 것으로 전망됨에 따라 방류량 및 수온과 오염도 지수간의 인과관계 분석을 통해 효율적인 수자원 관리 및 수질 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 우리나라 주요 수계의 10개 다목적댐을 대상으로 방류량 및 수온, BOD, COD, DO 등 오염도 지수에 대해 시계열 자료를 활용하여 단위근 검정 및 공적분 검정, 그랜저 인과분석을 실시하여 방류량 보다는 수온이 오염도 지수와 더 많은 인과관계가 있어 수온의 변동이 방류량의 변동보다 오염지수에 더 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 수질과 방류량의 인과관계가 높아 이에 따른 댐의 수량 및 수질관리가 가장 우수한 댐은 합천댐과 충주댐이었으며, 2순위 대청댐이었다. 다음으로 수질과 방류량의 인과관계가 낮은 3순위 그룹의 용담 및 안동댐, 4순위 그룹은 나머지 5개 댐으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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