한국과 중국, 일본 세 국가의 1971년부터 2006년까지의 시계열 자료를 바탕으로 이산화탄소 배출량과 경제성장 그리고 경제개방도의 인과관계를 파악하고, 환경 쿠즈네츠 곡선(Envirionmental Kuznets Curve, EKC)의 존재여부에 대해 분석하였다. 경제개방도나 경제성장에 따른 이산화탄소 배출량은 국가별로 상이한 형태를 보였다. 추정된 EKC는 국가별로 다른 패턴을 보이는데, 경제성장과 $CO_2$ 배출량의 경우 한국은 U자 곡선, 중국은 상승추세, 일본은 역 N자 형태를 보였다. 일본은 약 30,000달러의 경제성장을 달성하면서 이산화탄소 배출 감소구간을 보이고 있다. 이와 같은 결과를 통해, EKC의 최고점에 이르지 않고도 선진국의 경험과 기술을 이용하여 터널을 거쳐 환경이 개선될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 경제개방도와 $CO_2$ 배출량의 관계를 보면 한국은 역 U자 곡선, 중국의 경우 U자곡선, 일본은 증가추세를 보였다. 또한 벡터자기회귀모형(vector auto regression, VAR)과 벡터오차수정모형(vector error correction model, VECM)을 사용하여 변수들 간의 동태적 관계를 분석하였다. 각 국가의 경제성장, 개방화 정도에 따른 이산화탄소 배출과의 관계를 보다 가시적으로 접근했다는 데 의의가 있다.
부동산의 물리적 특성상 주택시장은 공간적으로 다양하게 분화된다. 그러나 주택시장을 대상으로 시행되는 주택정책은 지역에 따른 세부적 시장 분화를 반영하는데 한계점을 보이고 있다. 본 연구는 향후 주택정책의 효율적인 시행을 위해 자치구별 정책에 대한 반응의 차이를 알아보았다. 2003년에서 2018년까지의 주택정책을 월별로 조사하고 두 종류로 구분하여 가중치를 부여한 뒤 각 자치구의 지정지역 현황에 따라 자치구별 주택정책지수를 수립하였다. 주택정책지수가 자치구별 아파트시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 VECM 모형을 구축하고, 이를 기반으로 충격반응분석과 분산분해분석을 시행하였다. 분석 결과 주택정책은 시장가격변화에 반응하여 수립되나 반대로 주택정책이 주택가격에 미치는 영향력의 크기는 주택가격이 주택정책에 미치는 영향에 비해 미미한 것으로 나타났다. 또 주택정책이 주택 가격에 유의한 효과를 미치는 지역은 서울 동북권 위주의 일부 지역에 한정되는 것으로 확인되었다. 이와 같은 결과는 서울 내에서도 자치구별로 주택정책에 대한 반응에 차이가 존재하며, 따라서 주택정책 시행 시 보다 미시적인 지역별 반응 양상 차이에 대한 세부적 고려가 필요함을 보여준다.
Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.
본 논문에서는 건설경기가 규모별 건설업체 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV(Kealhofer, McQuown and Vasicek) 모형을 기반으로 산출하는 예상부도확률을 건설업체 부실화를 나타내는 대리변수로 정의하였다. 본 논문에서는 규모별로 예상부도확률을 측정하기 위해서 건설업체 상장기업 중 30개 업체를 선정하여 규모별로 상위 15개와 하위 15개로 구분하였다. 건설경기 변화를 대리하는 변수로 주거용, 비주거용, 토목용 건설수주액을 활용하였다. 각 변수들의 시계열 데이터는 한국상장회사협의회의 TS2000과 통계청 자료를 통해 확보하였다. 분석기간은 2001년 2분기부터 2015년 4분기까지로 설정하였다. 먼저 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과, 일반적으로 알려진 바와 같이 대형 건설업체가 상대적으로 규모가 작은 건설업체보다 부실화 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 하지만 벡터오차수정모형을 기반으로 한 충격반응분석 결과 대규모 건설업체가 경기 변동에 더욱 민감하게 반응하며, 특히 대규모 건설업체 경영상태 변화에 주거용 건설시장 변화가 주요 요인인 것을 확인할 수 있었다.
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 음선 경로법에 기반한 광대역 수중음향 전달 채널을 모델링하는 방법을 다루었다. 수중음향 전달 채널은 종종 주파수 영역에서 시간 조화 함수로 취급되어, 광대역 시계열 신호 모의 시 활용이 어렵다. 따라서 수중 음파 전달 환경을 반영한 광대역 시간영역 모델링 기법이 요구되며, 본 논문에서는 이를 위해 시간영역에서 다중 경로의 도달 시간지연이 계산 가능한 고유 음선 분석 기법을 활용하였다. 또한 연속 시간의 파동방정식으로부터 산출된 고유 음선의 분석 결과를 컴퓨터 모의가 가능한 이산시간 시스템에 적용하기 위해, 음선의 위상, 주파수별 손실 및 도달 시간지연을 유한 임펄스 응답으로 근사하여, 광대역 수중음향 전달 채널을 모의하는 방법을 제안하였다.
Hamza, Amad;Jan, Tariqullah;Jehangir, Asiya;Shah, Waqar;Zafar, Haseeb;Asif, M.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권2호
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pp.529-536
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2016
In this paper we proposed an unsupervised algorithm to estimate the reverberation time (RT) directly from the reverberant speech signal. For estimation process we use maximum likelihood estimation (MLE) which is a very well-known and state of the art method for estimation in the field of signal processing. All existing RT estimation methods are based on the decay rate distribution. The decay rate can be obtained either from the energy envelop decay curve analysis of noise source when it is switch off or from decay curve of impulse response of an enclosure. The analysis of a pre-existing method of reverberation time estimation is the foundation of the proposed method. In one of the state of the art method, the reverberation decay is modeled as a Laplacian distribution. In this paper, the proposed method models the reverberation decay as a Gamma distribution along with the unification of an effective technique for spotting free decay in reverberant speech. Maximum likelihood estimation technique is then used to estimate the RT from the free decays. The method was motivated by our observation that the RT of a reverberant signal when falls in specific range, then the decay rate of the signal follows Gamma distribution. Experiments are carried out on different reverberant speech signal to measure the accuracy of the suggested method. The experimental results reveal that the proposed method performs better and the accuracy is high in comparison to the state of the art method.
In this paper, we described the simulation results of the phase offset performance of a clock in holdover mode which was normally operated in GPS Disciplined Oscillator (GPSDO). In the TIE model, we included the time error term caused by environmental temperature variation because one of the most important parameters of clock phase error is the frequency offset and drift caused by the variation of temperature. For the simulation, we employed Maximum Time Interval Error (MTIE) for the performance evaluation when the frequency offset and drift are estimated by using an Unbiased Finite Impulse Response (UFIR) filter with ladder algorithm. We assumed that the noise in the GPS measurement is white Gaussian with zero mean and 1 ns standard deviation, and temperature linearly varies with a slope of $1{^{\circ}C}$ per hour. From the simulation results, the followings were observed. First, with the estimation error of temperature of less than 3 % and the temperature compensation period of less than 900 seconds, the requirement of CDMA2000 phase synchronization under 10 us could be achieved for more than 40,000 seconds holdover time if we employ an OCXO (Oven Controlled Crystal Oscillator) clock. Second, in order to achieve the requirement of LTE-TDD under 1.5 us for more than 10,000 seconds holdover time, below 3 % estimation error and 500 seconds should be retained if a Rubidium clock is adopted.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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