• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.155-175
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• 2018

우리나라 아파트 가격 결정 요인에 대한 선행연구 중 공간적 의존성을 반영한 연구가 많이 있으나 공간시차변수의 내생성 문제를 고려한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공간시차변수를 포함한 2단계 분위수 회귀분석으로 부산의 아파트 가격 결정 요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 공간시차변수의 회귀계수는 0.5 이상으로 1% 수준에서 통계적으로 유의적이어서, 인근아파트 가격이 다른 아파트 가격에 미치는 영향이 매우 큰 것이 확인되었다. 그리고 아파트 구입자는 면적이 넓고, 총층수와 거주층수가 높으며, 거실의 방향이 남향이고 바다가 보이는, 지하철역, 고등학교 및 해안에 인접한 아파트를 선호하는 것으로 나타났다. 예상과는 다르게, 산조망은 빌딩조망 보다 덜 선호하는 것으로 나타났는데, 이것은 산조망 아파트는 거실이 북향으로 저가 아파트 지역에 주로 위치하고 있기 때문인 것으로 추정된다. 또한 분위수 회귀분석이 OLS 추정보다도 아파트가격에 대한 주택특성의 효과를 더 잘 설명하였다. 예컨대 아파트 거실이 남향인 것은 저가 아파트에 비하여 고가 아파트에서 아파트 가격에 2배 정도 더 큰 정의 영향을 미치고, 해안에 인접한 아파트에 대한 가격효과도 고가 아파트가 저가 아파트에 비하여 10배 정도 큰 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.214-223
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• 2022

본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km²로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.676-686
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• 2016

본 연구는 국내 리츠가 운용된 2002년부터 2015년까지의 리츠사의 타인자본에 대한 차입이자율을 월별 자료로 구축하여 차입이자율의 흐름과 금리변수와의 관계를 분석하였다. 선행연구를 검토한 결과 리츠사의 차입이자율은 리츠 내부의 고유요인에 의해 결정되기도 하지만 거시경제변수 중 금리변수와 연계성이 높게 나타났다. 이에 본 연구는 K-REITs 차입이자율과 금리 변수 간에 ARDL(autoregressive distributed lag: 자기회귀시차) 모형을 설정하여 장기관계를 분석하였으며, ARDL-ECM 모형을 기반하여 단기 관계도 검토하였다. 실증분석 결과 K-REITs 차입이자율과 국고채 3년, 국고채 5년, 회사채(AA-,3년), 기업일반자금 대출금리에서 장기 공적분 관계가 형성되었으며, 이는 K-REITs 차입이자율이 장기금리 변수와 동조하고 있음을 보여준다. 또한, 기업일반자금 대출금리는 장기 관계와 단기 조정 과정에서도 K-REITs 차입이자율과의 연계성이 높게 나타났다. REITs가 금융권 차입에 관한 사항과 경영계획 수립 시에 기업일반자금 대출금리와 같은 장기금리 변수의 동향 등을 고려하여 의사결정 한다면 K-REITs 발전에 실질적인 도움이 될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.313-316
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• 1996

주식과 부동산은 각각 금융자산(financial asset)과 실물자산(real asset)의 대표 격으로 투자자들에게 매력적인 투자대상이다. 투자자들은 경제 여건의 변화에 따라 나타나는 두 자산의 수익률 차이를 최대한 이용하려고 노력해 왔다. 흔히들 주가와 지가는 서로 대칭적인 것으로 주가가 오르면 지가가 떨어지고, 지가가 오르면 부동산 시장으로 자금이 몰려서 주가가 떨어지는 것으로 얘기하는 경우가 많으나, 실제로는 동행관계로서 완급차이가 있을 뿐이다. 경기변동 곡선을 따라 경기변동에 민감한 주가가 우선적으로 반응하고 뒤이어 지가가 1년여의 시차를 두고 비슷한 패턴을 보이고 있다. 지금까지 대부분의 논문은 지가결정 모형을 세우기 위한 것으로 주가 이외에도 다른 여러 독립 변수들이 지가에 어떤 영향을 주는지를 연구하였다. 지가가 종속변수로서 여러 가지 실물 경기의 상황에 영향을 받는 것처럼 주가도 역시 다른 경기지표의 영향을 받는다. 그러므로 본 연구의 목적은 과거 30여년간의 우리나라 주가와 지가의 움직임을 통하여 주가와 지가 사이의 인과관계를 규명하는데 있다. 즉 주가와 지가 사이에 일방적인 인과관계가 있어서 주가가 지가에 선행하는지, 혹은 주가와 지가 사이에 상호적인 인과관계가 있는지 실증적인 연구를 통하여 알아보고자 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.629-655
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• 2015

국내 발전량의 30% 이상을 차지하는 원자력발전은 기저부하의 안정성 확보 측면에서 전력산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 원자력 발전과 도매전력가격의 관계를 분석하고자한다. 이를 위해 자기회귀시차분포 (ARDL: Autoregressive Distributed Lag Model) 모형과 Granger 인과성을 통해 원자력발전과 전력도매가격 (SMP: System Marginal Price)의 관계를 살펴보았다. 분석결과 단기적 효과는 다르게 나타날 수 있지만 총 효과 (장기효과)로 볼 때 원자력공급량과 SMP는 양(+)의 관계로 나타났다. 일반적인 장기균형식에서 원자력발전용량은 SMP와 양 (+)의 관계인 반면에 시차변수를 포함한 ARDL 모형의 경우 발전용량은 SMP와 음 (-)의 관계로 이론에 부합하는 것으로 나타났다. 인과성 검정결과 원자력발전 공급량은 SMP에 일방향의 Granger 인과성이 있으나 그 역의 관계는 성립하지 않는 것으로 나타났다. 시계열분석을 통하여 원자력발전은 SMP와 밀접한 연관성을 갖고 있음을 발견할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제25권1호
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• pp.89-112
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• 2016

본 논문은 환경쿠즈네츠곡선가설에 기반을 두고, 경제개발 수준과 기술혁신수준이 다른 전세계 88개 국가에 대한 패널데이터를 이용하여, 기술혁신이 이산화탄소배출량 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 기술혁신이 온실가스배출량에 직접적으로 미치는 효과와 소득수준을 변화시켜 온실가스배출량에 미치는 간접적 효과를 종합해본 결과, 비록 미세하지만 기술혁신은 결과적으로 온실가스배출량을 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 패널데이터 모형은 각 '시점 내'에서 변수 간 효과를 분석하는 정태적 모형이라는 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서 채용한 Panel VAR(Panel Vector Auto Regression)모형에서는 기술혁신수준이 시차를 두고 온실가스 배출량에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 분석 결과 기술혁신(R&D 투자)과 같은 외생적 충격(Shock)이 일인당 온실가스 배출량 감축에 3년 정도의 시차를 두고 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권3호
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• pp.284-289
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• 2009

이 논문은 VAR 모형과 계량경제모형으로 섬유판 수요를 추정하고 예측정확성을 비교하였으며, VAR 모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산분해와 충격반응을 분석하고, 섬유판 수요를 예측하였다. VAR모형은 소비량, 자체가격, 건설업총생산의 시차변수와 더미변수로 구성되어 있고, 계량경제모형은 자체가격, 비목재가격, 건설업총생산, 더미변수로 구성되어 있다. 더미변수는 1990년대 말에 발생한 구제금융의 영향을 반영하였다. 결과에 의하면 섬유판 수요예측은 VAR모형이 계량경제모형보다 더 효율적이다. VAR모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산을 분해한 결과에 의하면 섬유판 최종소비처의 산출수준을 나타내는 건설업총생산의 변화가 약 12개월 후에 섬유판 수요변화의 약 50%를 설명하고, 자체가격의 변화가 약 30%를 설명하는 것으로 나타났다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 큰 영향을 미친다. 한편 건설업총생산의 충격에 대한 섬유판 수요의 반응은 12개월 동안 서서히 감소하는 반면에 자체가격의 충격에 대한 반응은 6개월이 지나면 거의 사라진다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 오래 영향을 미친다. VAR모형을 이용하여 예측한 섬유판의 수요는 건설투자의 증가로 인하여 연평균 약 1.4%씩 증가하여 2010년에 약 220만$m^3$, 2015년에 약 240만$m^3$가 될 것으로 예상된다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-28
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• 2015

2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.