• Title/Summary/Keyword: 추세변동

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비모수 검정 방법을 통한 섬진강 유역 유량의 추세 분석 및 변동점 탐색 (Trend Analysis and Probable Change Point Analysis of Streamflow in Seomjin River Basin, South Korea)

  • 손연진;감종훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.398-398
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    • 2021
  • 섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.

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소득변동성의 추세 및 경기변동 상 변화패턴 (Trends and Cyclical Patterns of Earnings Volatility)

  • 박선영;유종순
    • 노동경제논집
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    • 제36권3호
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    • pp.65-96
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    • 2013
  • 한국노동패널 자료를 이용하여 분석한 결과 1998년부터 2010년 사이 소득불평등은 전반적으로 확대되어 왔음에도 불구하고 소득변동성은 감소되어 왔으며 이 소득변동성의 추세적 감소는 첫째, 다양한 인구-경제학적 집단 사이의 구성변화가 아니라 모든 집단에서 변동성 자체가 감소하였기 때문이며 둘째, 이러한 변동성의 감소는 동 기간 소득이동성이 모든 집단에서 추세적으로 감소했기 때문이다. 아울러 소득변동성은 경기역행적이며, 소득변동은 경기하강기에서조차 대칭적으로 나타나 변동성 증가가 반드시 소득위험의 증가를 의미하는 것은 아님을 알 수 있다. 이론적인 면에서 볼 때 Moffitt-Gottschalk의 방법론은 소득의 일시적 부분의 시계열 상관성이 추세를 가질 경우 이를 추정 과정에 반영하지 못함으로써 변동성 추세 연구에 적합하지 않은 것으로 나타났다.

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DSGE 모형을 이용한 추세와 경기순환변동분의 분해 (Trend/Cycle Decomposition Using DSGE Models)

  • 황영진
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제34권4호
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    • pp.117-156
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    • 2012
  • 본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.

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환율변동(換率變動)의 추세분석(趨勢分析)과 시사점(示唆點)

  • 김준일
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제17권2호
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    • pp.127-163
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    • 1995
  • WTO체제의 출범 및 향후의 OECD 가입 등에 따라 외환자유화와 자본시장 개방이 현실로 다가서고 있다. 자본시장 개방과 외환자유화는 이제까지 우리 경제가 경험하지 못하였던 구조적 충격인 동시에 향후 거시경제 운용체계에 커다란 변화를 초래할 것으로 예상되고 있다. 특히 가장 직접적으로 영향받게 될 환율의 변동패턴이 과거와 크게 달라짐에 따라 수출입과 국제수지를 포함한 거시경제변수들에 대한 직 간접적인 파급효과가 유발될 것으로 판단된다. 본고에서는 자본시장 개방에 따른 우리나라 환율변동의 구조적 변화를 조명(照明) 하고 개방경제하에서의 환율정책에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 우선 우리나라와 선진국(先進國) 환율의 장기추세변동(長期趨勢變動)을 비교분석함으로써 자본시장 개방 이후의 구조적 변화 가능성을 검토하였으며, 장기추세분석에 사용된 "Beveridge-Nelson 분해(分解)" 결과는 우리나라와 선진국 모두의 경우 환율의 오버슈팅(overshooting) 현상(現象)이 지지(支持)되지 않는 것으로 나타나고 있다. 이러한 장기 추세분석과 함께 구조(構造)VAR모형(模型)의 추정을 통하여 경상요인(經常要因)과 실물요인(實物要因)의 변화에 따른 환율과 상대가격(相對價格)의 반응을 추정한 결과는 환율의 시장조절기능을 존중하는 방향으로 환율정책이 변화되어야 할 필요가 있음을 시사(示唆)하고 있다.

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측우기 자료를 포함한 서울 강수량 시계열에 대한 추세분석 및 파엽분석 (Trend analysis and wavelet transform of time series of precipitation including the Chukwookee observation in Seoul)

  • 정현숙;박정수;임규호;오재호
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.525-540
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    • 2000
  • 본 논문에서는 측우기 관측자료와 현대 관측자료로 이루어진 서울 강수량 시계열 자료에 나타난 시간에 따른(년도별 및 계절별)변화 및 변동 특성을 파악하고자 한다. 이를 위하여 먼저 200여년 간의 강수량 시계열에 어떤 특정한 증감 추세가 있는지를 알아보는 추세분석을 실시하였다. 그리고 추세뿐만 아니라 시간에 따른 강수량의 주기성 및 변동성을 더 자세히 알기 위하여 파엽 변환(wavelet transform)을 실시하여 여러 진동 모드들의 시간에 따른 변화 양상을 분석하였다.

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불규칙변동 분해 시계열분석 기법을 사용한 AADT 추정 (The AADT estimation through time series analysis using irregular factor decomposition method)

  • 이승재;백남철;권희정;최대순;도명식
    • 대한교통학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.65-73
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    • 2001
  • 교통량이 시간의 흐름과 관련이 있는 시계열 데이터라는 개념을 기초로 교통량 패턴을 시계열 분석을 사용하여 분해해 보고자 하였다. 교통량 패턴은 추세치(T)와 계절변동(S), 주기변동(C), 그리고 불규칙변동(I)으로 구분할 수 있었는데 본 연구에서는 불규칙변동을 기상요인을 통해 설명하려는 시도를 하였다. 왜냐하면 교통의 주체인 사람들 행태의 특성상 기상의 변화와 관련이 깊다고 판단을 내렸기 때문이었다. 기상요인으로는 일우량, 일조량, 풍속, 주야율 강설량, 기온 등 여러 가지가 있지만 교통량의 변화와 가장 관련이 깊다고 여겨지는 일우량과 최저기온을 이용하였다. 일단 시계열 성분을 분해하고 나면 이를 이용하여 AADT를 추정하게 되는데, 추정의 결과를 비교하기 위해 AADT 추정방법을 두 가지로 구분하였다. 즉, 기상요인을 사용했을 경우와 그렇지 않을 경우로 나누어 결과를 살펴보았다. 추정 결과를 비교하는 척도로는 RMSE와 U-test를 사용하였다. 결과를 보면 불규칙변동요인을 그대로 사용했을 때보다, 기상요인을 결합한 불규칙변동요인을 사용했을 때 더 추정력이 좋았다. 이것은 각 조사지점의 RMSE와 U-test값을 구한 후 그 지점의 AADT로 나누어 준 결과를 보고 알 수 있었다. 이 연구를 통해 우리는 불규칙변동요인 이용방법의 중요성에 대해 한번 더 생각해 보게 된다. 즉 그것을 설명하는 방법에 의해 기존보다 더 나은 모형을 얻을 수도 있다는 결론에 이르게 된다는 것이다.

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정규화된 주식가격의 평균추세-변동성 지표를 이용한 매매전략 -KOSPI200 을 중심으로- (Buy-Sell Strategy with Mean Trend and Volatility Indexes of Normalized Stock Price)

  • 유성모;김동현
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.277-283
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    • 2005
  • 주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

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Singular Spectrum Analysis를 이용한 우리나라 강수장기자료의 시간 변화도분석 (Analysis of the Temporal Variability of Long-term Precipitation in South Korea using Singular Spectrum Analysis)

  • 김광섭;황보정도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1479-1482
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    • 2006
  • 본 연구는 우리나라 강수자료 중 90년 이상의 자료를 보유한 지점(서울, 인천, 목포, 부산)에 대해서 변화도 분석과 Singular Spectrum Analysis(SSA)를 사용하여 자료의 주성분 및 주기성을 분석하였다. 각 자료의 변화도 분석결과 1907에서 2004년까지 98년간의 장기변화 중 선형추세에 의한 강우변화량은 23-11mm/mon 증가한다. 선형추세에 의한 년 강우변화량은 276-132mm/yr 이며 증분의 약 65%가 8월 증가량으로 과거 30년 강우분포는 7월에만 피크를 가지나 최근 30년의 강우분포는 7월과 8월에 비슷한 피크를 가지는 변화를 보일 뿐 아니라 지역에 따라 상이한 분포 양상을 보였다. 강우의 선형적 증가와 함께 변화폭도 증가하며 서울, 인천지역이 목포, 부산지역보다 큰 증가 양상을 보였다. 월 변화패턴과 선형추세 등 확정적 변화를 제거한 anomaly는 장기 변동과 각 달에 대해 다른 변동 폭을 가지는 noise의 합의 형태로 나타난다. Moving ave rage를 이용한 장기변동양상은 특정 주기를 가지지 않을 뿐만 아니라 변동 폭도 noise의 변동 폭에 비하여 미소하다. SSA결과 첫 번째 주성분이 전체변화의 1.7%이며 30번째 성분은 전체변화의 약 1% 정도로 장주기의 변화를 보였으나 전체자료에 비해 각 요소들이 설명하는 비중이 상당히 낮았다.

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