본 논문에서는 주가예측의 정확도를 향상시키기 위하여 공적분 검정(Cointegration Tests)과 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용한 2단계 하이브리드 예측 모델을 제시한다. 기존의 연구에서는 예측을 시도하고자 하는 종목의 일자별 개별 레코드를 인공 신경망과 같은 방법으로 학습함으로써 주식 데이터가 가지는 시계열적 특성을 충분히 반영하지 못하였는데, 새로 제안한 모형에서는 주식자료의 과거시차들의 값들도 인공 신경망의 속성(feature)으로 사용하여 기존 연구의 한계를 보완하였다. 또한, 예측대상종목의 정보들 외에도 장기적으로 높은 시계열 유사성을 보유한 종목들을 선발한 후 속성으로 사용하여 모형의 예측성능을 향상 시켰다. 구체적으로 1단계는 Johansen의 공적분 검정을 통하여 예측대상종목과 장기적 관계(long-term relationship)에 있는 종목을 추출하고, 2단계는 이 선발된 종목들과 예측대상종목의 시계열 정보 특성을 속성으로 구축한 인공 신경망으로 학습하여 관심 종목을 예측한다. 제안된 모델의 성능을 확인하기 위하여 KOSPI 지수의 방향성을 예측하는 시스템을 구현하였으며, 시가총액 상위 종목군을 대상으로 지수와의 공적분 검정을 하였다. 성능을 살펴보기 위하여 본 연구에서는 시계열 정보가 속성으로 반영된 단순 인공 신경망 모델, 공적분 검정을 통과한 종목들의 시계열 속성이 포함된 모델, 그리고 그 모델과 속성의 개수를 동일하게 하기 위하여 임의로 종목을 선택하여 이들의 시계열 속성이 포함된 모델을 구축하였다. 실험 결과 공적분 검정을 통과한 종목군의 속성이 결합된 모델은 단순 인공 신경망만으로 학습된 기존 모델에 비하여 평균적으로는 11.29% (최대 29.98%) 정확도가 향상되었고, 임의로 선택된 종목군의 속성이 결합된 모델에 비해서는 평균적으로는 10.59% (최대 25.78%) 가 향상된 예측 정확도를 보여주었다.
본 연구는 간호대학생을 대상으로 아로마 블렌딩 오일 흡입이 학업스트레스와 수업집중력에 미치는 효과를 검정하기 위한 비동등성 플라시보 대조군 전후 시차설계의 유사실험연구이다. 연구의 대상자는 Y시에 소재하는 K대학교 간호학과 2학년 학생으로 처치군 24명, 플라시보 대조군 24명이었다. 2022년 11월 4일부터 2022년 12월 3일까지 자료를 수집하였고, 자료는 SPSS 23.0 Program을 이용하여 분석하였다. 동질성 검정은 chi-square test, independent t-test, 실험 후 집단 간 종속변수의 차이는 independent t-test, 집단 내 종속변수의 차이는 paired t-test로 분석하였다. 10일간 아로마 블렌딩 오일을 흡입한 처치군은 호호바 오일을 흡입한 플라시보 대조군보다 학업스트레스는 유의하게 감소하였고(t=-8.79, p<.001), 수업집중력 유의하게 증가하였다(t=24.44, p<.001).
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.
본 연구에서는 담합의 경제분석에서 고려해야 할 쟁점들을 논의한 후, 이러한 쟁점들을 반영한 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용하였다. 가상 경쟁가격과 과잉징수를 산정하는 5가지 방법 중 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법이 최선이다. 수송용 연료시장에서와 같이 국제가격과 환율이 국내가격에 영향을 미치는 제품의 실거래가격을 분석하는 경우 논리에 부합하면서 유연한 함수형태는 로그-로그 함수형태이다. 경제분석의 대상이 되는 자료가 시계열자료인 경우에 ARDL 모형을 시장별 회귀분석모형의 근간으로 채택하는 것이 필요하며, 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법에서는 구성 회귀식 간에 모수제약이 포함된 ARDL 회귀식 체계를 구축하고 system FGLS로 추정하여야 한다. Friedman 동질성 검정을 통하여 표준시장 여부를 판별할 수 있다. 통계적 유의성은 불확실성 하에서 입증하고자 하는 명제를 확립하는데 요구되는 최소의 요건이다. 담합관련 소송의 경제분석에서는 민감도 분석은 그다지 유용성이 없으며, 최적모형 선별과정이 더 중요한 절차이다. 위 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용한 결과, 해당 시장에서는 담합에 기인하는 손해액이 없다는 귀무가설을 기각할 수 없었다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR 모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수
계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.
이 논문에서는 한국의 대기질을 결정하는 중요한 수치인 미세먼지(PM10)에 대한 통계적 고찰을 한다. 2011년 매시 관찰된 자료 분석을 토대로 미세먼지가 매우 높은 시차에서도 강한 양의 상관관계를 가지는 장기 종속 시계열의 특징을 보임을 밝힌다. 또한 주변분포는 꼬리가 두터운 모형으로서 로그-정규분포보다는 일반화 파레토 분포가 훨씬 더 자료를 잘 적합함을 보인다. 하지만 이러한 높은 상관관계는 종종 단순한 평균변화 모형에 의한 그럴듯싸한 가짜 효과에 기인하기도 하여 통계모형을 세우는데 많은 혼동을 준다. 따라서 이 논문에서는 강한 종속성이 장기 종속 시계열에 의한 것인지 아니면 비정상 평균변화에 의한 것인지 근본적인 물리적 모형에 대한 논의를 통계적인 가설 검정을 통해 살펴본다. 그 결과 미세먼지의 강한 종속성은 구조변화에의한 착시 효과임을 밝힌다.
핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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