본 논문은 분석기간 1975:1-2016:4에 걸쳐 한국의 제조업과 서비스업을 대상으로 확률변경 함수로서 초월대수(Translog) 생산함수를 이용하여 총요소생산성을 추정하였다. 또한 추정된 총요소생산성에 영향을 미치는 결정요소로서 산업의 구조와 특성을 반영하는 마크업, 자본탄력도 그리고 수입중간재비중을 포함하는 자기회귀시차모형을 설정하여 총요소생산성의 결정 요소탄력도를 추정하였다. 총요소생산성 증가율은 분석기간 평균값이 제조업은 0.0199 그리고 서비스업은 0.0063으로 추정되었다. 총요소생산성의 마크업탄력도는 제조업은 2.481로 양(+)의 값을 나타낸 반면 서비스업은 -1.403으로 음(-)의 수치를 보이고 있다. 자본집약도 탄력도는 제조업은 0.651 그리고 서비스업은 0.042로 추정되었다. 이러한 실증결과는 산업구조와 특성을 반영하는 마크업과 자본집약도가 제조업과 서비스업의 총요소생산성에 영향을 미치는 중요한 결정변수임을 밝히고 있다.
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 이변량 장기종속시계열(long-range dependent time series) 예측을 고려하였다. 시계열 데이터 예측에 적합한 LSTM(long short-term memory) 네트워크를 이용하여 이변량 장기종속시계열을 예측하고 이를 이변량 FARIMA(fractional ARIMA) 모형인 FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형과의 예측 성능을 실증 자료 분석을 통해 비교하였다. 실증 자료로는 기능적 자기공명 영상(fMRI) 및 일일 실현 변동성(daily realized volatility) 자료를 이용하였으며 표본외 예측(out-of sample forecasting) 오차 비교를 통해 예측 성능을 측정하였다. 그 결과, FIVARMA 모형과 VARFIMA 모형의 예측값에는 미묘한 차이가 존재하며, LSTM 네트워크의 경우 초매개변수 선택으로 복잡해 보이지만 계산적으로 더 안정되면서 예측 성능도 모수적 장기종속시계열과 뒤지지 않은 좋은 예측 성능을 보였다.
LE, Thi Thuy Hang;LE, Trung Dao;TRAN, Thi Dien;DUONG, Quynh Nga;DAO, Le Kieu Oanh;DO, Thi Thanh Nhan
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.751-761
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2021
The Vietnamese economy is a developing country that has brought many opportunities and challenges for the banking system. Commercial banks have developed strongly from quality to quantity, which plays a vital role in developing the economy. They play an important role in capital formation, which is essential for the economic development of a country. They provide financial services to the general public and businesses, ensuring economic and social stability and sustainable growth of the economy. Therefore, the relationship between bank depth and economic growth is of importance in research. This paper used a VAR (Vector Autoregressive Models) estimator for time series data models. The data is collected quarterly from the first quarter of the year 2000 to 2020. The study uses the VAR model to examine the causal relationships of economic growth, growth in money supply expansion, private sector capital requirement, and banks' domestic credit. The results indicate a general short-run relationship between banking sector depth and economic growth with a positive connection, but in the long term, the relationship between these variables can be reversed because of other macro factors. The findings show the two-way causal relationship between GDP growth and banking depth factors. This research contributes to policy-making by underlining the banking sector depth determinants when setting regulations and policies to develop the banking sector.
본 논문은 자기회귀시차(ARDL) 모형으로부터 도출된 오차수정모형을 이용하여 8개 제조 산업을 대상으로 수출의 임금탄력도, 수출의 이자율탄력도 그리고 수출의 수입물가지수 탄력도를 추정함으로서 생산요소가격의 변동이 수출성과에 미치는 효과를 산업별로 분석하였다. 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 수출의 임금탄력도, 이자율탄력도, 그리고 수입물가지수 탄력도의 부호는 모두 대부분의 제조 산업에서 1%의 통계적 유의 수준에서 기대부호대로 음(-)으로 나타났다. 그리고 자본집약도가 큰 산업일수록 임금탄력도가 작게 나타났으며 다른 한편 해외수입중간재 비중이 높은 산업일수록 수입물가지수 탄력도가 크게 나타나는 경향을 보이고 있다. 따라서 실증분석 결과는 외환위기 이후에 이자율의 하락, 수입물가지수의 증가율 하락, 그리고 실질임금 증가율의 둔화 등으로 나타난 생산요소가격의 하락현상은 제조산업의 수출성과에 지대한 영향을 주었음을 입증하고 있다.
수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.
Purpose - Since China has been South Korea's biggest export destination, uncertainty shocks originating from it would influence South Korea's exports. This paper evaluates the effects of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to explore the transmission channels. Design/methodology - Incorporating endogeneities and nonlinearities, this study employs a quarterly time-varying parameters vector autoregressive model to investigate the relationships between China's economic policy uncertainty and Korea's exports, where the overparameterization due to time-varying specifications is overcome by a novel stochastic model specification search framework. According to previous theoretical studies, this paper assesses two channels, demand shock channel and exchange rate channel, through which foreign uncertainty affects Korea's exports. This paper identifies the primary drivers of Korea's aggregate exports and analyzes the rationales for the time-variant impacts of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to China. Findings - Our empirical results reveal that Korea's aggregate exports are less responsive to China's economic policy uncertainty shocks and significantly move together with global demand. In contrast, its bilateral exports to China are highly responsive in a negative and time-variant way. Moreover, Chinese investment is an important channel through which China's economic policy uncertainty affects Korea's exports to China after 2010. Further, the time-variant effects of China's economic policy uncertainty on Korea's exports to China are related to changes in China's foreign trade policies, global economic conditions, and China's degree of economic freedom. Originality/value - Few previous studies touch the effects of external uncertainty shocks on South Korea's exports. This paper attempts to fill this gap and explicitly investigate the impacts of China's economic policy uncertainty on Korea's exports from a time-varying perspective. As Korea is an export-oriented economy, this study provides insights for the Korean government to understand the transmissions of external uncertainty better.
부동산 산업은 경제와 높은 상관관계를 갖는 기초산업이다. 과거 20년 동안 중국경제성장을 가속화하면서 부동산 산업도 큰 변화를 보이고 있다. 이에 본 연구는 기존 경제성장지표인 GDP, 소득, 부동산 가격 및 금리 등 거시경제요인이 주택시장 가격상승을 종합적으로 설명하지 못한 점을 감안하여 행동경제학에서 심리지수가 주택시장에 미치는 영향을 분석한다. 방법론적으로 주성분분석법(PCA)을 활용하여 중국심천지역을 중심으로 부동산시장 수요자 심리지수 및 공급자 심리지수를 각각 도출하고 벡터자기회귀(VAR)모형을 통해 심리지수가 주택수익률에 대한 영향을 실증분석으로 진행한다. 그 결과 공급자의 심리는 주택시장에 긍정적인 영향을 미친 반면, 수요자의 심리는 부정적인 영향을 미치고 있다. 또한 공급자의 심리가 높은 경우에는 수요자의 심리가 높은 경우와 다른 영향을 미치고 있은 것을 밝혔다.
Arshad, Muhammad Zeeshan;Nawaz, Javeria;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.241-241
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2012
Semiconductor industry has been taking the advantage of improvements in process technology in order to maintain reduced device geometries and stringent performance specifications. This results in semiconductor manufacturing processes became hundreds in sequence, it is continuously expected to be increased. This may in turn reduce the yield. With a large amount of investment at stake, this motivates tighter process control and fault diagnosis. The continuous improvement in semiconductor industry demands advancements in process control and monitoring to the same degree. Any fault in the process must be detected and classified with a high degree of precision, and it is desired to be diagnosed if possible. The detected abnormality in the system is then classified to locate the source of the variation. The performance of a fault detection system is directly reflected in the yield. Therefore a highly capable fault detection system is always desirable. In this research, time series modeling of the data from an etch equipment has been investigated for the ultimate purpose of fault diagnosis. The tool data consisted of number of different parameters each being recorded at fixed time points. As the data had been collected for a number of runs, it was not synchronized due to variable delays and offsets in data acquisition system and networks. The data was then synchronized using a variant of Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model was then applied on the synchronized data. The ARIMA model combines both the Autoregressive model and the Moving Average model to relate the present value of the time series to its past values. As the new values of parameters are received from the equipment, the model uses them and the previous ones to provide predictions of one step ahead for each parameter. The statistical comparison of these predictions with the actual values, gives us the each parameter's probability of fault, at each time point and (once a run gets finished) for each run. This work will be extended by applying a suitable probability generating function and combining the probabilities of different parameters using Dempster-Shafer Theory (DST). DST provides a way to combine evidence that is available from different sources and gives a joint degree of belief in a hypothesis. This will give us a combined belief of fault in the process with a high precision.
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.
본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 시계열 분석과 인공신경망 모형을 이용하여 장래 해상교통량을 예측하였다. 특히, 시계열 분석을 통한 예측값을 인공신경망 모형에 추가 입력변수로 적용하여 장래 해상교통량 예측을 제고하고자 하였다. 본 연구는 인천항의 1996년부터 2013년까지 월별 관측값을 대상으로 하였다. 모형의 예측력 검증을 위해 1996년부터 2012년까지 관측값을 대상으로 구축한 모형으로부터 2013년을 예측하여 실제 관측값과의 비교로 적합한 모형을 판별하였다. 인천항의 2015년 장래 해상교통량은 매월 평균 교통량보다 5월과 11월에 각 5.9 %, 4.5 % 많았으며, 1월과 8월은 매월 평균 교통량보다 각 8.6 %, 4.7 % 적은 것으로 예측되었다. 따라서 인천항은 계절에 따른 월별 교통량의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구는 해상교통 현장관측 조사시 계절에 따른 교통량의 특성을 반영할 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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