• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.431-444
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• 2014

본 논문에서는 시간-진동수 영역에서 시계열을 여러 구성 성분으로 분해하는 방법인 경험적모드분해법(Empirical Mode Decomposition)을 소개하고, 이를 이용하여 한국의 주요 거시 경제 지표를 대상으로 순환변동과 추세 성분을 추출하고 예측에 활용한다. 그 효율성을 살펴보기 위하여, 추출된 구성 성분들의 변동성, 동행성, 지속성, 인과성, 비정상성 및 예측력을 계산하고, 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 Hodrick-Prescott 필터에 의한 결과와 비교한다.

• 한국경영과학회지
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• 제41권3호
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• pp.59-74
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• 2016

Electricity sales are directly measured from individual consumers, which could minimize the time gap between data collection and public announcement. Furthermore, industrial electricity sales are highly linked with production and output. Therefore, industrial electricity consumption can be used to track production and output in real time. By using the high-frequency data of industrial electricity sales, this study develops the daily electricity business index (DEBI) to capture the daily economic status. The steps used to formulate DEBI are as follows: (1)selection of the explanatory variables and period, (2) amendment of the seasonal adjustment to eliminate daily temperature and effective day effects, (3) estimation of the weighted value via variables by using PCA, (4) calculation of DEBI and commencement of validation tests. Our empirical analysis and the Hodrick-Prescott filter analysis show that DEBI is highly related to existing economic indices.

• 유통과학연구
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• 제14권3호
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• pp.63-71
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• 2016

Purpose - A variety of indicators are used for the diagnosis of economic situation. However, most indicators explain the past economic situation because of the time difference between the measurement and announcement. This study aims to argue for the resurrection of an idea: electricity demand can be used as an indicator of economic activity. In addition, this study made an endeavor to develop a new Real Business Index(RBI) which could quickly represent the real economic condition based on the sales statistics of industrial and public electricity. Research design, data, and methodology - In this study monthly sales of industrial and public electricity from 2000 to 2015 was investigated to analyze the relationship between the economic condition and the amount of electricity consumption and to develop a new Real Business Index. To formulate the Index, this study followed next three steps. First, we decided the explanatory variables, period, and collected data. Second, after calculating the monthly changes for each variable, standardization and estimating the weighted value were conducted. Third, the computation of RBI finalized the development of empirical model. The principal component analysis was used to evaluate the weighted contribution ratio among 3 sectors and 17 data. Hodrick-Prescott filter analysis was used to verify the robustness of out model. Results - The empirical results are as follows. First, compatibility of the predictability between the new RBI and the existing monthly cycle of coincident composite index was extremely high. Second, two indexes had a high correlation of 0.7156. In addition, Hodrick-Prescott filter analysis demonstrated that two indexed also had accompany relationship. Third, when the changes of two indexes were compared, they were found that the times when the highest and the lowest point happened were similar, which suggested that it is possible to use the new RBI index as a complementing indicator in a sense that the RBI can explain the economic condition almost in real time. Conclusion - A new economic index which can explain the economic condition needs to be developed well and rapidly in a sense that it is useful to determine accurately the current economic condition to establish economic policy and corporate strategy. The salse of electricity has a close relationship with economic conditions because electricity is utilized as a main resource of industrial production. Furthermore, the result of the sales of electricity can be gathered almost in real time. This study applied the econometrics model to the statistics of the sales of industrial and public electricity. In conclusion, the new RBI index was highly related with the existing monthly economic indexes. In addition, the comparison between the RBI index and other indexes demonstrated that the direction of the economic change and the times when the highest and lowest points had happened were almost the same. Therefore, this RBI index can become the supplementary indicator of the official indicators published by Korean Bank or the statistics Korea.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.119-138
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• 2024

본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.300-309
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• 2017

건설경기 국면에 대한 정확한 판단은 경제활동에 참여하는 주체들의 의사결정에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 건설경기의 대표적인 변수인 건설수주와 건설투자에 대해 HP 필터와 함께 그간 연구에서 다루지 않은 밴드패스 필터 및 베버리지-넬슨 분해의 방법론을 이용하여 순환변동 분석을 실시하였다. 아울러 GDP 변동과의 관계 비교를 하였다. 의미 있는 분석결과는 다음과 같다. 1976년 1분기부터 2017년 1분기까지 건설수주는 약 7회의 순환변동이 발생한 것으로 분석되었다. 순환변동 상 건설수주는 2015년 2분기에 정점을 기록한 후 하향추세로 전환한 것으로 나타났다. 반면에 건설투자는 같은 기간 약 6회의 순환변동이 발생하였으며, 현재 2012년 3분기 저점 이후 지속적으로 상승하고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 건설수주가 건설투자를 선행한다는 일반적인 속성이 적용되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 건설수주, 건설투자, GDP의 진폭을 비교한 결과, GDP의 진폭이 가장 작고 안정적인 것으로 나타났으며, 건설수주는 그 진폭의 변동성이 가장 큰 것으로 나타났다. 따라서 건설수주는 상대적으로 변동성에 따른 리스크가 큰 변수로 경기 국면에 맞게 정부정책 등으로 조절되어야 할 필요성이 큰 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.325-338
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• 2023

구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.