한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1117-1125
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2012
식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은 예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.
본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다.
마크업은 Hall(1988)에 의해 한계비용에 대한 가격의 비율로 정의된 이후, 신케인지언들은 시장구조와 경기변동 사이의 관계를 설명하는 데에 마크업의 개념을 이용하여 왔다. 여러 문헌에서 마크업이 경기역행적임을 나타내는 이론모형이 제시되었으며, 실증증적으로 대부분의 연구는 마크업이 경제전체적으로 또는 산업별로 경기역행적임을 밝히고 있다. 또한 한국의 경우 마크업에 관한 대부분의 연구에서 분석대상은 주로 제조산업에 집중된 반면, 특히 서비스산업에서 산업구조의 특성을 밝히는 실증적 분석은 연구가 매우 저조하다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 한국의 5개 서비스산업을 대상으로 마크업의 실증모형을 작성하고 직접적으로 5개의 서비스 산업의 마크업을 측정하고 마크업의 결정요인들을 자기회귀시차모형(ADL(1,1))을 이용하여 분석하였다.
본 논문은 의료 및 보건서비스 산업의 특성을 나타내는 새로운 변수인 산업의 마크업, 자본집약도와 수입중간재비중을 포함하는 자기회귀시차모형을 설정하고, 의료 및 보건서비스 산업에 있어서 서비스수출의 각 결정요소탄력도를 추정함으로서 서비스 수출성과를 결정하는 요인을 실증적으로 분석하였다. 또한 본 논문은 의료보건서비스 산업의 특성을 밝히고 서비스수출의 결정요소를 실증적으로 분석함으로서 새로운 방법론을 제시하고 있다. 실증분석결과는 산업구조의 대리변수인 의료 및 보건산업의 마크업, 환율 그리고 이자율의 세 변수가 의료 및 보건서비스 산업에 있어서 서비스수출에 영향을 주는 주요변수임을 밝히고 있다.
본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.
한국 종합주가지수는 한국증권거래소에 상장된 모든 기업들의 가치 가중치에 의한 포트폴리오의 가격의 시계열이라고 할 수 있다. 따라서 이 지수는 한국 경제의 현재의 활동과 미래의 활동에 대한 예상의 총합의 반영 또는 표상을 표현하는 정보라 할 수 있다. 본 논문에서는 시차변수가 독립변수로 도입될 수도 있으며, 시차변수가 아닌 변수가 독립변수로 도입되는 것이 허용되는 회귀모형을 통하여 구조변화의 회수와 구조변환점을 검정할 수 있는 통계량과 이 통계량의 확률분포를 분석하고 한국 종합주가지수에 적용하여 한국 종합주가 지수의 일별수익률에 구조변화가 발생하였는지의 여부와 발생했다면 발생회수와 변환점들을 발견하는데 그 목적이 있다. 한국 종합주가지수의 일별수익률은 분산의 변화 그리고 평균 및 분산의 동시변화가 1997년 9월 27일에 발생하였다. 자기회귀모형에 의할 때 증권시장의 구조변화는 1999년 11월 16일에 이루어졌다. 평균과 분산의 변화가 일어나 구조변화의 단계를 시작하고 구조변화에 알맞는 환경조성에 2년이 소요된 후에 1999년 11월 16일에 구조변화가 정착되었다. 정착이 이루어진 후에야 비로서 이 두 기간은 서로 다른 경제구조와 증권시장구조가 이루어지고 이에 입각하여 시장의 새로운 운동법칙이 전개되고 있다고 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 French, Schwert, & Stambaugh와 Schwert의 연구에 사용된 방법을 이용하여 한국 증권시장에서 주식수익률의 변동성의 특징을 분석하였다. 본 연구에 사용된 모형은 주식시장의 변동성의 시계열 특성에 대한 보다 조직적 분석을 제공한다. 간단히 말하면, 이 모형들은 일별 수익률로부터 자기회귀 및 계절적 영향을 제거함으로써 예기치 못한 수익률을 추정할 수 있게 한다. 그리고 나서 자기회귀 및 계절적 모형에 예기치 못한 수익률의 절대값을 이용하여 주가변동성을 예측하였다. 분석결과 첫째, 총체적 주식수익률의 움직임에 대한 지속성은 미약하고, 자기회귀모형에 비정상성이 있을 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 일별 주가변동성의 움직임이 주식수익률의 움직임보다 훨씬 예측가능하다는 것을 발견하였다. 둘째, 변동성의 증가가 미래 기대수익률을 증가시킨다는 증거는 미약하고, 변동성이 시차 주식수익률과 관계가 있다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.
이 연구에서는 국내 총 화물물동량에 대한 5개 계량경제모형들의 예측정확도를 비교한다. 적용된 5개 모형은 통상최소자승모형, 부분조정모형, 축소된 자기회귀분포시차모형, 벡터자기회귀 모형, 시간변동계수모형이다. 모형의 추정과 예측은 1970-2011년 동안의 연간 국내 화물물동량 자료와 광공업생산지수를 이용하여 수행되었다. 5개 모형은 반복적인 예측방법을 이용하여 1년 후, 3년 후, 5년 후 예측성능이 비교되었다. 추가적으로 장래변동성의 크기에 따라 두 예측기간으로 나누어 예측정확도를 비교하였고, 결과적으로 시간변동계수모형은 변동을 갖는 예측기간에 대해서 가장 높은 정확도를, 반면에 벡터자기회귀 모형은 점진적인 변화를 갖는 예측기간에 대해서 다른 모형에 비해 우수한 성능을 보여주는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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