• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제9권1호
• /
• pp.141-154
• /
• 2002

Foreign investors'shares and their influences on the Korean stock market have never been larger and greater before since the market was completely open to foreign investors in 1992 Quantitatively and qualitatively as well, as a result, changes in the patterns of foreign investments have caused enormous effects on the interactions of major macroeconomic indices of the Korean economy. This paper is intended to investigate the causal relations of the four variables, foreigners'buy-sell ratios, stock returns, ￦/＄ exchange rates and $\yen$/＄ exchange rates, over the two time periods of the pre-IMF (1996.1.1-1997.8.15) and the post-IMF (1997.8.16-2000.6.15) based on the daily data of the variables. Granger Causality Test, Forecast Error Variance Decomposition(FEVD) using VAR model and Impulse Response Function were implemented for the empirical analysis.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제20권1호
• /
• pp.76-84
• /
• 2024

This study constructed a VAR model with cotton futures and spot price data from April 30, 2009 to November 16, 2022, for empirical analysis utilizing the Granger causality test to analyze the dynamic relationship between cotton futures and spot market prices in China. The impulse response function and variance decomposition analysis showed that the cotton spot prices at flowering have a causal relationship with each other; in terms of mutual influence and impact, futures prices are higher than spot prices. Finally, it proposed countermeasures and suggestions from the perspective of establishing a standardized cotton spot market, improving the laws and regulations of the cotton futures market and trading system, and optimizing the structure of investment subjects.

• 국제지역연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.255-276
• /
• 2009

본 연구는 미국, 일본 및 인도 증권시장에서의 수익률 및 변동성 간의 동태적인 상호작용에 관한 실증분석을 실시하였다. 이를 위하여 VAR모형에 기초를 둔 Granger 인과관계 분석 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, Granger인과관계 분석 결과 미국, 일본 및 인도 증권시장 사이에는 피드백적인 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났으나, 미국 증시의 일본 및 인도 증시에 대한 영향력이 지배적인 것으로 나타났다. 둘째, 분산분해 분석 결과 인도 증시는 일본 보다 미국 증시로부터 상대적으로 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 각 증권시장이 해외증시로부터 받은 영향력의 크기는 일본 35%, 미국 16%, 인도 13%로 나타남에 따라 일본 증시의 해외변수에 대한 의존성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 인도 증시가 인도 정부의 경제개방 및 자본 자유화 등으로 국제 증권시장과 점진적으로 통합화되어가고 있는 증거를 제시해 주고 있다. 또한 동 실증분석 결과는 국제 투자자들의 포트폴리오 관리 및 투자전략 수립, 위험관리전략 수립 등에 다소나마 도움을 줄 수 있을 것으로 보여 진다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.255-289
• /
• 2011

본 논문은 2000년, 2005년, 2008년의 3개년을 대상으로 접속불변에너지산업연관표(76개의 산업분류)를 작성하여 집계통계와 함께 산업별 미시적 통계를 제시하고, 이를 이용하여 산업별로 에너지소비량의 변화에 영향을 미치는 요인과 그 크기를 분석하였다. 본 논문에서 부가가치 총액 변화, 부가가치비중 변화, 산출구조 변화, 에너지원단위 변화의 4가지 요인을 고려하였다. 분석모형으로는 우리나라가 수출주도형의 산업구조를 갖고 있다는 점을 고려하여 공급측 모형을 이용한 구조분해분석을 적용하였다. 집계통계를 이용한 분석결과에 따르면 시기에 상관없이 부가가치 총액 변화는 에너지소비량을 증가시켰지만, 산출구조 변화는 에너지소비 변화량을 감소시켰다. 부가가치비중 변화와 에너지원단위 변화에서는 시기별로 에너지소비 변화량의 증감이 반대로 도출되었다. 산업별 통계를 이용한 결과에 따르면 부가가치비중 변화는 시점과 상관없이 전자기기에서 에너지소비 변화량을 증가시키고, 석유제품, 시멘트, 석탄제품에서 에너지소비량을 감소시켰다. 그리고 에너지원단위 변화는 석유제품, 화력, 사업서비스, 금융 및 보험, 보관 및 운수관련서비스에서의 에너지원단위 변화가 에너지소비 변화량을 증가시켰다. 이상의 결과처럼 집계통계를 이용하면 각 산업에서의 현상이 나타나지 않는다. 정부가 정책을 입안하고 시행할 때에 집계통계만을 기준으로 하면 효율적 성과를 거두기 어렵다.

• 농촌계획
• /
• 제27권4호
• /
• pp.1-12
• /
• 2021

The purpose of this study is to analyze the effect of crop diversification on farm households' agricultural income. Abundant literature have explored the determinants and efficient strategies for crop diversification. Yet, there is a paucity of research studies that empirically test the effectiveness of crop diversification as a profitable farm management strategy. Utilizing the 2015 Agricultural Census, this study adopts a quasi-experimental research design to compare the outcomes between farm households that opted for crop diversification and farm households that did not engage in such a strategy. In doing so, this study applies the Heckman Selection Model and the decomposition technique to address the problem of selection bias and to identify the causal effect. Our empirical results show that farms that implement diversification are more likely to earn higher agricultural income than non-diversified farms, although the difference would not be much substantial. This study concludes with several policy proposals to stabilize agricultural income in conjunction with crop diversification.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제9권6호
• /
• pp.624-640
• /
• 2017

In this paper, the slamming coefficients on local members of a jacket structure under plunging breaker are studied based on numerical simulations. A 3D numerical model is used to investigate breaking wave forces on the local members of the jacket structure. A wide range of breaking wave conditions is considered in order to get generalized slamming coefficients on the jacket structure. In order to make quantitative comparison between CFD model and experimental data, Empirical Mode Decomposition (EMD) is employed for obtaining net breaking wave forces from the measured response, and the filtered results are compared with the computed results in order to confirm the accuracy of the numerical model. Based on the validated results, the slamming coefficients on the local members (front and back vertical members, front and back inclined members, and side inclined members) are estimated. The distribution of the slamming coefficients on local members is also discussed.

• 대한지리학회지
• /
• 제49권5호
• /
• pp.675-689
• /
• 2014

본 연구에서는 앙상블 경험적 모드 분해법을 우리나라에 적용하여 봄 시작일을 정의하고, 이에 대한 시 공간적인 변화를 분석하였으며, 봄 시작일의 변동성을 분석하여, 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 우리나라 평균 봄 시작일은 3월 11일로 나타났고, 연구기간 동안 2.6일/10년으로 빨라졌다. 봄 시작일은 일반적으로 위도와 고도가 높아짐에 따라, 그리고 해안에서 내륙으로 갈수록 늦게 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 상관분석을 수행하였고, 전구평균기온, 북극진동(Arctic Oscillation, AO), 시베리아 고기압이 우리나라 봄 시작일과 유의한 상관관계를 나타냈다. 봄 시작일에 영향을 미치는 지수들을 대상으로 다중회귀분석을 수행하였고, 세 가지 변수가 모두 입력된 모형은 64.7%의 설명력을 나타냈다. 다중회귀분석의 결과 봄 시작일에 미치는 영향은 전구평균기온이 가장 크고, AO가 그 다음으로 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 종관적인 요인을 파악하기 위해 기압장 및 바람장을 분석한 결과, 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 기압골의 강도 및 위치에 따른 북풍계열 바람의 강도가 봄 시작일을 결정하는 주요 원인인 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제39권1호
• /
• pp.165-174
• /
• 2019

수문관측자료에서 비정상성(nonstationarity)이 관측됨에 따라 수공구조물 설계에서 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대기-해양 시스템에 내재된 기후 변동성은 비정상성 현상과 관련이 있는 것으로 알려져 있지만, 비정상성 빈도해석은 일반적으로 선형적 추세를 기반으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 기후 변동성과 극치 강우 사상의 장기 경향성을 고려하기 위하여 기상인자를 활용한 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 먼저, 경향성이 나타나는 11개 기상관측지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 통계적 분해 방법인 앙상블 경험적 모드분해법을 활용해 자료에 내재된 장기 경향성을 추출하였으며, 계절에 따른 다양한 기상인자와의 상관성 분석을 수행하였다. 그 결과, 연 최대 강우 발생년도를 기준으로 전년도 가을철 AMM과 전년도 가을철 AMO, 그리고 전년도 여름철 NINO4가 10개 이상의 지점에서 연 최대치 강우자료의 장기 경향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 선정된 기상인자를 일반 극치(generalized extreme value, GEV) 분포모형에 적용하여 비정상성 GEV (NS-GEV) 모형을 구축하고 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형과의 AIC값을 비교하여 최적모형을 선정하였다. 선정된 모형과 기존의 선형적 추세를 고려한 NS-GEV 모형에 대한 성능 평가를 통해 기상인자를 활용한 NS-GEV 모형이 극치강우사상을 반영하여 확률강우량의 과소산정 문제를 보완할 수 있음을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.35-41
• /
• 2014

Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in a case-by-case manner. In this study, we used Empirical Mode Decomposition Method from Hilbert-Huang Transform to extract them in a systematic manner with least number of ad-hoc parameters set by users. After the periodic components are removed, the remaining time-series data can be analyzed with traditional methods such as ARIMA model. Then we suggest a different way of setting control chart limits for characteristic data with periodic components in addition to ARIMA components.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권4A호
• /
• pp.507-515
• /
• 2008

본 연구에서는 모드분해기법을 이용한 변형률신호로부터 변위응답추정 방법을 개발하였다. 일반적으로 교량의 안정성평가는 완공 후에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 가설 중에도 풍하중과 지진하중과 같은 동적하중에 노출되어 있으며, 이런 동적하중에 대한 안정성을 검토하기 위해 교량의 안정성 평가에 있어 중요한 인자인 변위를 추정하는 것이 중요하다. 그러나 건설현장에서의 적절한 변위측정 방법의 부재로 인하여 대형구조물의 전체적인 변위를 측정할 수 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 간접적으로 변위를 추정하는 방법인 변형률로 변위를 추정하는 방법을 제시하였으며, 광섬유 브래그 격자 센서(fiber optic Bragg-grating sensor)를 사용하여 변형률을 계측하였다. 기존에도 FBG센서를 이용한 변위추정 방법이 있었으며 기존의 방법으로는 정적하중에 대한 변위추정은 가능하였으나 고차 모드의 변형률신호와 노이즈의 영향 때문에 동적하중에 대한 변위추정은 많은 오차가 발생하여 정확한 변위추정이 어려웠다. 이런 오차를 줄이는 방법으로 모드분해기법을 사용하였다. 모드분해기법은 변형률신호로부터 proper orthogonal decomposition(POD)을 이용하여 추정한 모드형상과 empirical mode decomposition(EMD)을 이용하여 모드 분해한 변형률신호로 모드별 변위응답을 추정하고, 구조물의 주요 모드에 대한 변위응답을 합하여 전체변위응답을 추정하는 방법이다. 제안한 모드분해기법을 검증하기 위해 실내모형실험을 수행하였다.