• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.161-179
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• 1993

본 논문은 벡터자기상관(VAR) 모형과 벡터자기상관이동평균(VARMA) 모형을 사용하여 명목금리와 물가(도매물가)사이의 동태적 관계를 분석한다. 명목금리와 물가사이의 정(+)의 상관관계는 소위 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$로 불리워지고 있는데, 실증분석 결과에 의하면 한국의 경우 깁슨의 역설은 존재하지 않는 것으로 보여진다. 과거의 많은 연구들이 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$을 지지하는 실증결과들을 발견한 것은 관련변수들의 안정성(stationarity)을 고려치 않은 것으로 판단된다. 본 논문에서처럼 관련변수들의 안정성을 얻기위해 수준변수(예를들면, 도매물가지수) 대신에 차분되거나 증가율을 사용하고, 금리 및 물가이외에 두변수에 영향을 줄 수 있는 변수(예를들면, 통화변수)들을 포함하는 다변수 모형을 이용한다면 우리나라에서는 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$은 발견되지 않은 것으로 보여진다. 즉, 회사채 수익율과 도매물가상승율을 명목금리와 물가변수로 각각 사용하고, $1972.III{\sim}1991.III$사이의 분기별 자료를 대상으로 분석한 결과, 두변수 사이의 관계는 일방적 인과관계보다는 독립적인 관계로 나타나고 있다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.03a
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• pp.95-109
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• 1999

기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.24 no.2
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• pp.91-113
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• 2016

The purpose of this study is to examine the causal relationship among R&D spending and variables of technology trade, and to explore promoting R&D activities and revitalizing technology trade. To analyze the causal relationship, we built a multivariate model that consists of government R&D spending, private R&D spending, technical importation and export of techniques, and employed the Granger-causality test based on an error correction model. The results show that there are five Granger-causality relationship among them in the short run, as well as there are eleven Granger-causality relationship among a total of twelve causal relationship, excluding only a unidirectional causality relationship from the government R&D spending to the export of techniques, in the long run. Besides, we attempted the impulse-response analysis on them to observe the reaction of any dynamic system in response to some external change. The significance of this paper is to make sure the causal relationship between R&D investments and the technology trade by analyzing empirically, and to suggest several implications for promoting the R&D activities and revitalizing the technology trade.

• Culinary science and hospitality research
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• v.15 no.4
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• pp.187-199
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• 2009

The objective of the research is to investigate the causal relationships among functional value, emotional value, social value, perceived sacrifice, satisfaction, loyalty and behavioral intention. All in all, 296 respondents completed a questionnaire themselves in the presence of an interviewer who could be consulted about the response scales and other technical matters. Behavioral intention models were estimated by structural equation modelling using 7 latent constructs. The results demonstrated that the confirmatory factor analysis model provided a good model fit. The unconstrained model yielded a significantly better fit to the data than the constraint model. The effects of functional value and social value on satisfaction and behavioral intention were statistically significant. The effects of perceived sacrifice, satisfaction and loyalty on behavioral intention were statistically significant. As expected, satisfaction had a significant effect on loyalty. Functional value had an indirect effect on behavioral intention through satisfaction and loyalty. Moreover, social value had an indirect effect on behavioral intention through satisfaction and loyalty. Replicating and extending this study in other regions and other samples would test the generalizability of the present findings and provide a basis for an external validation of the framework developed in this paper.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.3
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• pp.479-504
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• 2006

This paper analyzes a price discovery process for international crude oils including the WTI, Brent and Dubai. Error correction model is employed considering non-stationarity property of crude oil price and the contemporaneous causality is constructed by graph theory to analyze the short-term causality. The empirical analysis for January 4., 1999 to July 15., 2005 reveals that the Brent price interconnects between the WTI price and the Dubai price. This result implies the substantial influence of the Brent price as a marker oil.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.261-281
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• 1999

본 연구는 우리나라를 비롯한 미국, 영국, 독일, 일본시장을 대상으로 환율과 주가의 선후행 결합관계를 검정해 보고 선행변수가 원인변수가 될 수 있는가에 대한 인과관계를 검정해 보고자 시도되었다. 이를 위해서 1980년부터 1997년까지를 분석기간으로 교차상관관계검정과 인과 관계검정을 시도해 보았다. 우선 AIC에 따른 최적시차를 대상으로 교차상관관계에 대한 Ljung-Box Q 통계량 검정을 실시한 결과 한국, 영국, 독일의 경우에는 환율이 주가에 선행결합하는 것으로 나타났으나 미국, 일본은 유의적인 관계가 도출되지 않았다. 또한 안정적 시계열자료를 대상으로 Granger, Sims, Geweke-Meese-Dent 모형에 따라 인과관계를 검정해 본 결과에서는 한국, 영국, 독일의 경우에는 환율변동률이 주식수익률에 대한 일방적 원인변수로 나타났다. 이를 환율변동의 크기에 따라 루브르 협정 이전과 이후로 구분해서 검정해 본 결과 환율변동이 매우 심했던 협정 이전 기간에는 한국과 영국의 일부 모형에서만 환율변수가 유의적인 원인변수로 작용하였지만 환율변동이 작았던 협정 이후 기간에는 한국, 영국, 독일을 대상으로 모든 검정모형에서 유의적인 인과관계가 나타났다. 반면에 미국, 일본의 경우에는 분석기간 전체뿐만 아니라 루브르 협정 이전과 이후를 구분하더라도 유의적인 인과관계가 나타나지 않았다. 이는 미국, 일본의 대외무역의존도가 20%대 수준에 머물고 있어서 상대적으로 40%대 이상의 대외무역의존도를 기록하고 있는 한국, 영국, 독일과는 다른 결과가 도출된 것이라고 볼 수 있다. 따라서 대외무역의존도가 높은 한국, 영국, 독일에서는 환율이 주가에 비해 선행하여 변동한다고 볼 수 있다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.32 no.3
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• pp.139-154
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• 2016

The port incentive scheme currently implemented in various Korean ports is used as a marketing tool to increase price competitiveness. Typically, ports implement piecemeal imitation strategies to enhance their competitiveness, rather than a precisely designed system. A precise analysis of the effectiveness of a port's system and scheme redesign are lacking because budget allocation is done without input from customers and freight groups. This study models the incentives faced by ports using a linear programming model. We use the Gwangyang port as the base case. Our analysis of the Gwangyang port reveals that there are insufficient incentives implemented when a traditional qualitative analysis is used. We also identify any excess, deficiency, or absence of the incentive effect for each type of customer and freight group. We find the overall budget of the incentive scheme to be more rational when ports allocate funds to minimize port mileage, and allocate 61.77 percent and 38.23 percent of the budget on existing and new (or increased) cargo inventory, respectively. Future studies can build on our work by further considering basic inputs, and by adding a system to estimate the input data of our model to identify constraints and thus provide a more accurate incentive scheme.

• International Area Studies Review
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• v.13 no.2
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• pp.255-276
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• 2009

This article has examined the international transmission of returns among S&P500, Nikkei225 and SENSEX stock index cash markets using the daily closing prices covered from January 4, 2002 to February 6, 2009. For this purpose we employed dynamic time series models such as the Granger causality analysis and variance decomposition analysis based on VAR model. The main empirical results are as follows; First, according to Granger causality tests we find that S&P500 stock index has a significant prediction power on the changes of SENSEX and Nikkei225 stock index market and vice versa. However, US stock market's influence is dominant to the other stock markets at a significant level statistically. Second, according to variance decomposition, SENSEX stock index is more sensitive to the movement of S&P500 than that of Nikkei225 stock index. These kinds of empirical results shows that the three stock markets are integrated over times and these results will be informative for the international investors to build the world-wide investment portfolio and risk management strategies, etc.