The aim of this paper is to find out the nature of causality between the two ocean freights employing the Granger method. That is because the Baltic freights tend to move very closely and seem to be behave like one time series. The Granger causality test, however, is very sensitive to the number of lags used in the analysis. This means that one has to be very careful in implementing the Granger causality test. This paper, hence, uses more rather than the lags which the Akaike Information Criterion and the Schwarz Information Criterion suggest. This study shows that BPI does not "Granger-cause" BCI and BSI, but BCI and BSI Granger-cause BPI. I also discover that BHSI does not "Granger-cause" BPI and BSI, but BPI and BSI Granger-cause BHSI. I, hence, model and estimate the ocean freight function and show that the Baltic ocean freight market is inefficient and the biased estimator of the other freight.
Evaluating or predicting the effectiveness of economic policies is an important issue, but it is difficult to find an economic variable which causes a significant result because there are numerous variables that cannot be taken into account. A randomized controlled experiment is the best way to investigate causality, but it is not realistically possible to control through randomization and intervention in time series data such as macroeconomic data. Although some analysis methods have been proposed to find causality, the methods such as Granger causality method and Chow test are insufficient to explain causality. Recently, Pfister et al. (2019) proposed invariant causal prediction methods which can be applicable in time series data. In this paper, we introduce the method of Pfister et al. (2019) and use the method to find macroeconomic variables invariantly affecting the won-dollar exchange rate.
This study analyzed the mutual causal relationship between energy consumption, production, and export for manufacturing industry in Korea. The Korean manufacturing industry was divided into nine industries and panel data was constructed from 1991 to 2013. The panel Granger causality test method developed by Demitrescu and Hurlin (2012) was used along with the Vector Error Correction Model. This analysis showed that there was Granger Causality from production to energy consumption, from exports to energy consumption. However, Granger Causality was not established in the opposite direction. Therefore, this result supports the conservation hypothesis of Qzturk (2010) that energy-saving policies in the manufacturing sector can be implemented without adverse effects on production or exports in short-run. There is a long-run cointegrating relationship between production, energy consumption, exports, labor, and capital in the Korean manufacturing sector. Furthermore, the energy consumption contributes to the increasing of production in long-run equilibrium relationship.
The purpose of this paper is primarily to introduce a nonparametric statistical tool developed by Baek and Brock to detect a unidirectional causal ordering between two economic variables and apply it to interesting macroeconomic relationships among money, production and prices. It can be applied to any other causal structure, for instance, defense spending and economic performance, stock market index and market interest rates etc. A key building block of the test for nonlinear Granger causality used in this paper is the correlation. The main emphasis is put on nonlinear causal structure rather than a linear one because the conventional F-test provides high power against the linear causal relationship. Based on asymptotic normality of our test statistic, the nonlinear causality test is finally derived. Size of the test is reported for some parameters. When it is applied to a money, production and prices model, some evidences of nonlinear causality are found by the corrected size of the test. For instance, nonlinear causal relationships between production and prices are demonstrated in both directions, however, these results were ignored by the conventional F-test. A similar results between money and prices are obtained at high lag variables.
본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.
주요 현물유가(WTI, Brent, Oman, Dubai)와 선물유가간의 동태적 관계를 시계열 분석 방법을 이용하여 살펴보았다. 현물유가 및 선물유가들은 1차 적분된 시계열(I(1))로 보여진다. 현물유가들사이 및 현물유가와 선물유가사이에도 공적분관계(cointegration relation)가 있는 것으로 보여진다. 한편, 선물유가는 현물 유가를 인과(Granger-cause)하지만, 현물유가는 선물유가를 인과하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 공적분관계 및 인과관계의 결과는 합리적 기대가설(rational expectations hypothesis)에 의한 효율적 석유시장(efficient oil markets)과 일치하는 것으로 보여진다. 수정오차모형(error correction model)에 의해 3/4분기 및 4/4분기의 유가들을 예측해 보았다.
Vector autoregressive (VAR) models in high dimension suffer from noisy estimates, unstable predictions and hard interpretation. Consequently, the sparse vector autoregressive (sVAR) model, which forces many small coefficients in VAR to exactly zero, has been suggested and proven effective for the modeling of high dimensional time series data. This paper studies coupling measures to select non-zero coefficients in sVAR. The basic idea based on the simulation study reveals that removing the effect of other variables greatly improves the performance of coupling measures. sVAR model coefficients are asymmetric; therefore, asymmetric coupling measures such as Granger causality improve computational costs. We propose two asymmetric coupling measures, filtered-cross-correlation and filtered-Granger-causality, based on the filtered residuals series. Our proposed coupling measures are proven adequate for heavy-tailed and high order sVAR models in the simulation study.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.189-200
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2017
본 연구는 국내 지역R&D투자와 지역경제지표 간의 관계를 파악하기 위한 것이다. 연구 방법은 패널VECM을 사용하여 1995~2014년 국내 17개 시 도별 정부 및 민간R&D투자, 고정자본과 고용, 지역내총생산의 상호 간 장 단기 인과관계를 도출하였다. 분석결과, 단기적으로 GRDP의 원인변수는 고정자본, 고용, 그리고 민간R&D투자로 나타났다. 고정자본의 원인변수는 고용, 민간R&D투자로 나타났으며, 고용의 원인변수로는 GRDP와 고정자본으로 나타났다. 장기적으로 고용, 고정자본, 정부R&D투자가 다른 변수들의 장기균형관계로부터 각각 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 목적과 대상 그리고 시간의 흐름에 따라 지역R&D투자의 직 간접적 효과를 함께 고려할 수 있는 추가적인 분석이 요구된다.
본 연구는 1982년부터 1996년까지의 유로달러선물과 T-bill 선물의 일별 시계열 자료를 이용하여 단기금리선물의 가격발견기능을 실증적으로 검정하고 있다. 분석방법은 시계열의 불안정성 여부를 알아보는 단위근검정, 장기균형관계를 알아보는 Johansen 공적분검정, 공적분관계가 있는 시장에 대해 설정오류의 문제를 피하고 변수들간의 인과관계를 파악하기 위해 Granger 인과관계모형을 사용하였다. 주요한 결과로 각 금리시계열들은 일차누적 시계열 I(1)임이 확인되었고 공적분관계를 분석한 결과, 각 금리 시계열의 선형결합은 안정적인 장기균형관계가 있음을 나타내 주고 있다. 따라서 각 시장은 서로 밀접한 인과관계가 있음을 암시하고 있다. 또한 선물금리와 현물금리를 대상으로 인과관계검정 결과 유로달러시장의 경우 전기에서는 피드백효과가 있고 후기에는 선물금리의 가격발견기능이 나타났다. T-bill 시장의 경우는 전기에 현물금리가 선물금리에 대해 선행하였고 후기에는 피드백효과가 나타났다. 이렇게 유로달러선물이 후기에서 가격발견기능이 있는 것은 정보통신의 발달과 유로시장의 적은 규제 등으로 유로달러선물시장이 1980년대 후반부터 급성장한 것이 그 원인으로 분석된다.
본고에서는 우리나라의 수출수요함수(輸出需要函數) 추정(推定)에 있어서 1) 통상적으로 많이 사용되고 있는 수출단가지수(輸出單價指數) 대신 수출물가지수(輸出物價指數)를 이용하고, 2) 공적분(共積分)벡터의 추정에 있어서 Engle and Granger(EG)의 정태적(靜態的) OLS 대신 효율적(效率的) 추정법(推定法)(efficient estimator)을 이용하여 수출(輸出)의 소득(所得) 및 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하고자 하였다. 추정결과(推定結果) 소득탄성치(所得彈性値)는 어느 경우에나 큰 차이가 없었으나 가격탄성치(價格彈性値)에 있어서는 큰 차이가 발견되었다. 즉 수출단가(輸出單價)를 EG방법(方法)으로 추정(推定)한 경우에는 비탄력적(非彈力的)인 것으로, 수출물가(輸出物價)를 이용한 경우에는 단위탄력성(單位彈力性)을 갖는 것으로, 그리고 효율적(效率的) 추정법(推定法)을 이용한 경우에는 매우 탄력적(彈力的)인 것으로 판명되었다. 또 EG 방법을 이용한 경우에는 공적분관계(共積分關係)의 존재가 부정되었으나 효율적(效率的) 추정법(推定法)을 이용한 경우에는 유의(有意)한 공적분관계(共積分關係)가 존재하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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