본 논문에서는 기업특성변수를 고려하여 KOSPI 200을 구성하는 포함종목에 대응되는 대응 종목을 선정하고 두 집단간의 변동성차이를 비교 분석함으로써 KOSPI 200 선물거래가 주식시장의 변동성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석의 신뢰성을 높이기 위하여 개별기업의 체계적 위험, 시장가치, 회전율, 주가수준 등의 특성변수들을 통제하였으며 대외의존도가 높은 한국의 경제적 특성을 고려하여 환노출의 영향도 통제하였다. 분석결과는 KOSPI 200 선물거래는 현물거래의 제약요인을 줄여주어 현물시장의 효율성을 제고시키고 단기변동성의 증가를 가져오는 역할을 하지 못하였음을 보여준다. 선물거래 도입 이후 현물시장의 변동성은 상대적으로 감소하는 모습을 보이고 있으며 외환위기 이후에 들어서야 변동성이 증가하는 모습을 보이고 있다. 그러나 선물거래 도입 이후에 현물시장의 변동성과 자기상관에 나타난 변화는 시장마찰 요인에 크게 영향을 받고 있으며, 규제완화가 상당히 이루어진 외환위기 이후에는 포함종목의 변동성이 이전기간에 비해 상대적으로 큰 폭으로 증가하였으며 시장마찰요인에 의한 영향도 크게 개선된 것으로 나타나고 있다.
지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 서울, 대전, 부산의 주택매매가격종합지수 변동성간의 상관관계에 대해 분석하였다. 기존의 연구에서는 시장에서 관찰되는 관측변동성을 이용하여 분석하였으나 본 연구에서는 통계적 방법을 이용하여 관측변동성을 내재가치의 변화에 의해 발생되는 기본적 변동성과 추종거래 등과 같은 잡음거래(noise trading)에 의해 발생되는 일시적 변동성으로 분해하여 락 변동성간의 관계를 분석하였다. 분석 결과 서울 주택매매가격 변동성과 두산 주택매매가격 변동성의 상관관계가 관측변동성 기본적 변동성, 일시적 변동성 모두 높게 나타나고 있다. 기본적 변동성의 경우는 관측변동성의 경우보다 상관관계가 놀게 나타났는데 기본적 변동성은 정보에 의해 발생하는 지속적인 변동성 부분이므로 각 시장에 공통적으로 영향을 주기 때문에 상관관계가 놀게 나타난 것으로 판단된다.
다변량 금융시계열의 변동성분석을 다변량 기법인 정준상관분석(canonocal correaltion analysis)을 이용해 분석하였다. 변동성의 특성상 계수들이 비음(non-negative)인 정준상관분석, 즉, non-negative and sparse canonical correlation analysis (NSCCA)를 이용해 보았다. 본 논문은 다변량 시계열의 변동성 커브에 대해 연구하고 있으며 제시된 방법론을 이변량 주식자료분석을 통해 예시해 보았다.
본 연구에서는 2000년 이후의 최근에 들어서 아시아의 대표적 주식시장에서 주식수익률 변동성이 정보의 호 악재에 따라 비대칭적으로 반응하는지의 여부를 실증적으로 분석하였다. 분석대상인 5개국의 아시아 주식시장 모두 주식시장에 호재가 도착할 경우 전기의 예기치 못한 양의 수익률의 제곱이 당기의 변동성에 미치는 영향에 비해, 전기의 예기치 못한 음의 수익률의 제곱이 당기의 변동성에 미치는 영향이 훨씬 더 크다는 분석결과를 보여주었다. 아시아 주요 5개 주식시장의 비대칭성의 상대적 크기를 비교해보면, 대만, 일본, 한국의 주식시장 순으로 더 크다는 결과를 보여주고 있으며, 상대적으로 말레이시아 주식시장은 비대칭성의 정도가 적은 분석결과를 보였다. 글로벌 금융위기 금융위기의 전과 후의 분석결과는 전구간의 분석결과와 동일하게 아시아 주식시장 주식수익률 변동성의 비대칭적 반응에서 모두 유의적인 양의 값을 가진다. 이는 최근 아시아 주요 주식시장에서 주식시장에 도착하는 정보가 주식수익률 변동성에 미치는 반응은 비대칭적이며, 또한 주식수익률 변동성을 예측할 때, 주식시장의 정보의 호재 및 악재 여부를 구분해야 한다는 것이다.
전 세계적으로 하천 수질이 저하되고 있다. 이는 수생태계의 손상을 야기하고 인류를 위한 하천의 물 공급원 기능에 저해 요소로 작용한다. 오염된 수생태계에 대한 효과적인 맞춤형 관리전략을 수립하려면 수질의 시공간적 변동 요인을 이해하는 것이 중요하다. 시간적 및 공간적 변동성이 모두 중요하지만, 본 연구에서는 낙동강 전체 유역에서 나타나는 공간적인 변동성에 집중하여 하천 수질의 공간적 차이에 영향을 미치는 요인을 식별하고 그들의 상대적 중요성을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 낙동강 유역 전역의 40개 수질오염총량관리 단위유역에서 5년 동안 수집된 하천 총인 농도와 유역특성 자료를 사용하였다. 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성을 식별하기 위한 통계모델 선정을 위해 완전 탐색 접근법과 베이지안 추론이 적용되었다. 완전 탐색은 두 단계에 걸쳐 진행되었으며, 1 단계 완전 탐색의 결과로 유역특성 자료들의 중요도가 선정되었으며 2 단계 완전탐색 결과로 통계모델이 우선 선정되었다. 우선 선정된 통계모델은 베이지안 추론을 통해 모델의 정확도와 불확실성이 분석되었고 공간적 변동성 분석을 위한 최적 모델이 선정되었다. 본 연구의 결과로 낙동강 하천 총인 농도의 공간적 변동성에 영향을 미치는 주요 유역특성에 대한 통찰력이 제공된다. 또한 식별된 주요 유역특성은 유역특성 변화에 대한 하천의 수질 반응을 예측하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 피해가 빈번하게 발생하며, 이러한 호우는 주로 태풍과 집중호우로 인해 발생한다. 그런데 기후변화에 따른 이상기후로 인하여 이러한 호우사상들의 규모가 점차 커지고 있으며 그 특성 또한 변화하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 기상청에서 관할하는 총 78개의 기상 관측소 중에서 17개의 기상관측소를 대상으로 연최대시간강우량을 추출하여 각각의 지속시간에 대한 평균과 표준편차에 대한 변동성과 경향성에 대한 분석을 수행하였다. 또 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여 각각의 지속시간별 연최대시간강우량을 구분하여 추출하고 이를 비교 분석하였다. 분석결과에서 연최대시간 강우량은 변동성이 있지만 경향성은 나타나지 않는 것으로 분석되었고, 지역에 따라 호우원인별 강우특성이 다르게 나타났다. 본 연구 결과를 기후변화에 따른 강우패턴의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있고, 또 수공구조물의 설계에 반영한다면 호우로 인한 피해를 감소시킬 수 있는 것으로 사료된다.
변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.
주식시장에서 관찰되는 변동성은 시간에 따라 변하는 특징이 있는데, 변동성의 지속성을 기준으로 지속적인 변동성(long-lived volatility)과 일시적인 변동성(short-lived volatility)으로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 한국 주식시장의 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하였으며, 지속적 변동성에서 관찰되는 주요 특징과 거시경제적 관련성을 분석하였다. 전체 변동성을 지속적 요소와 일시적 요소로 분해하기 위해 GARCH-MIDAS 모형을 사용하였으며, 지속적 변동성을 구성하는 정보변수로는 실현된 변동성(realized volatility)을 활용하였다. 1990~2009년의 표본기간에 대해 모형을 추정한 결과, KOSPI 수익률의 지속적 변동성에는 과거 3~4년까지의 정보가 주요하게 반영되는 것으로 나타났다 또한 . 1994~2009년 기간에 있었던 KOSPI 일별 변동성의 변화 중 약 2/3 정도가 지속적 변동성의 변화에 의한 것으로 나타났다. 한편, 주식시장의 변동성에서 관찰되는 장기적인 변화는 그에 상응하는 거시경제여건의 변화와 관련이 있을 수 있는데, 1994~2009년의 기간에 대해 분석한 결과 주식시장의 지속적 변동성은 경기역행적 특징을 보이는 가운데 물가상승률에 대해서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 또한 거시경제적 불확실성이 상승하는 시기에는 주식시장의 지속적 변동성도 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 주식시장의 지속적 변동성과 거시경제여건과의 관련성에 대한 이상의 분석 결과는 경제안정화를 위한 거시경제정책이 주식시장의 변동성 완화에도 기여할 수 있음을 시사한다.
토양수분의 시공간적 분포는 수문 및 침식 모형 등에 중요한 근거를 제공하는 동시에 사면에서의 증발과 강우형성, 강우로 내려온 물이 침투나 하천 유입 등으로 인해 다시 해수로 들어가는물 순환 과정을 이해하기 위한 수문과정의 중요한 요소이다. 최근 들어 토양수분에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있지만, 토양수분을 직접 측정하는 과정이 매우 어렵기에 통계적인 방법을 통해 예측을 하는 경우가 많다. 그렇기에 이번 연구에서는 설마천과 청미천 유역의 토양수분 자료를 이용하여 통계적 방법 중에 하나인 시간안정도 분석을 실시하여 시공간적 변동성에 대해 해석하였다. 토양수분 자료의 유의성을 검토해 본 결과, 연구지역에서의 토양수분의 공간적 분포는 Gumbel 분포가 적합하다는 결과가 나왔고, 이로 인해 연구지역의 토양이 비 균질함을 알 수 있었으며, 시간 안정도 분석을 통해 유역을 대표하는 지점을 찾을 수 있었다. 각 유역의 대표성을 띄는 지점을 찾음으로써, 모든 측정 지점에서 측정해보지 않더라도, 유역의 전체적인 토양수분 값의 분포를 예측해 볼 수 있다. 이는 토양수분 자료를 이용하는 향후 연구에 많은 경제성과 효율성을 제시할 수 있다. 외부적인 환경요인이 토양수분의 변동성에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 분석을 분산 분석과 Tukey's 분석으로 실시하였고, 점토질의 토양과 경사도가 토양수분 변동성에 영향을 미친다는 결과를 얻을 수 있었다. 경사도가 토양수분의 변동성에 영향을 미친다는 결과를 통해, 산지 지형이 많은 우리나라의 대표적인 지표 특성상 향후 연구에 기반이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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