• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.25-37
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• 2016

1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권5호
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• pp.449-457
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• 2022

The Port of Busan is currently ranked as the seventh largest container port worldwide in terms of cargo throughput. However, port competition in the Far-East region is fierce. The growth rate of container throughput handled by the port of Busan has recently slowed down. In this study, we analyzed how economic conditions and multiple external shocks could influence cargo throughput and identified potential implications for port business. The aim of this study was to build a model to accurately forecast port throughput using the ARIMA model, which could incorporate external socio-economic shocks, and the VEC model considering causal variables having long-term effects on transshipment cargo. Findings of this study suggest that there are three main areas affecting container throughput in the port of Busan, namely the Russia-Ukraine war, the increased competition for transshipment cargo of Chinese ports, and the weaker growth rate of the Korean economy. Based on the forecast, in order for the Port of the Port of Busan to continue to grow as a logistics hub in Northeast-Asia, policy intervention is necessary to diversify the demand for transshipment cargo and maximize benefits of planned infrastructural investments.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.65-76
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• 2014

주택가격은 정부의 부동산 정책이나 국내외의 경기상황과 같은 외부충격요인에 따라 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 주택가격지수 예측을 위한 모형구축에서 중요한 요인은 외부충격요인으로 이를 개입효과라 하며, 이 외부요인들이 주택가격지수에 미치는 영향을 파악하고 향후 주택가격지수를 효율적으로 예측하기 위한 시계열모형을 찾는데 있다. 실제 자료를 이용하여 분석한 예측결과 개입모형이 다른 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.293-303
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• 2003

개입효과가 포함된 시계열 자료에 대한 여러 시계열 모형에 의한 예측 방법들이 비교 분석된다. 개입이 있는 선형 ARIMA 모형, 비선형 ARCH 모형 및 개입이 있는 비선형 ARCH 모형 그리고 TONG 이 제안한 결합예측방법들이 소개되고, 실증분석으로 개입이 있다고 생각되는 한국건축허가면적 자료로부터 그 예측 수월성이 비교된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권3호
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• pp.111-125
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• 2012

광양항의 컨테이너 물동량은 인천항이나 평택 당진항에 비해 더딘 증가를 보이고 있으며, 부단위당 부가가치가 낮고 중국시장을 제대로 활용하지 못하고 있다. 광양항은 다른 두 항에 비해 환율계수와 경기계수가 크게 낮아 환율변동과 경기변동에 가장 작은 영향을 받게 되고 그에 따라 경기와 환율의 긍정적 변동을 이용하는데 가장 서투른 항만임을 보인다. 오차수정방정식을 도출하여 오차수정계수가 광양항에서 가장 작아서 적정 물동량 수준에 이르지 못할 경우 물동량 수준으로 돌아가는데 다른 두 항만에 비해 크게 떨어진다는 것을 밝힌다. 이것은 광양항이 다른 두 항만에 비해 물동량 확보능력이 부족하다는 것과, 물동량 부족이 발생할 경우 그것이 오래 지속될 수 있다는 것을 의미한다. 충격반응함수를 이용하여 경기충격이 광양항에 대해 가장 낮은 반응을 야기하여 경기상승에 따른 물동량 증가가 가장 적을 것이라는 것을 밝힌다. 마지막으로 2012년과 2013년의 물동량을 개입-승법계절 ARIMA 모형을 통해 예측하여 광양항은 2012년과 2012년 전년 대비 2.6%, 3.1% 증가하는데 비해, 인천항 6.8%, 8.1%, 평택 당진항 24.2%, 10.3%가 증가하여, 2012년에는 인천항과 물동량 차이가 거의 없는 수준으로 좁혀지고 2013년에는 비교적 큰 차이로 인천항이 광양항을 앞설 것이라는 것을 보인다. 경제적 또는 경제외적 요인의 변화에 대한 광양항의 적응능력이 타 항만에 비해 떨어지고, 그에 따라 다른 항만에 추월당할 상태에 처하고 있다는 것을 밝힌다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.7-14
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• 2020

본 연구는 2010년 1월부터 2018년 12월까지 일산화탄소의 12일 단기 노출에 따른 순환계통 질환 사망자 수의 영향관계를 분석하였고, 일산화탄소 농도 증가에 따른 미래의 순환계통 질환의 진료비용을 예측하였다. 한국환경공단의 대기환경정보(Airkorea)와 한국 통계청에서 자료를 추출하였고, 포아송 회귀분석과 ARIMA 개입 모형을 사용하여 분석하였다. 통계처리는 SPSS Ver. 21.0 프로그램을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일산화탄소의 단기 노출에 따른 순환계통 질환 사망에 영향관계를 당일부터 이전 11일 전까지 분석한 결과는 이전 11일에서 가장 높은 영향력이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 일산화탄소 농도 증가에 따라 미래의 순환계통 질환 진료비용은 2019년 예측값이 10,123십억원으로 2018년 12월 말의 관측값 9,443십억원보다 높게 나타났다. 또한 월별로 정리해 보면 순환계통 질환 진료비용은 계절변동이 반영되어 1월 보다 12월로 갈수록 높아진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구를 통하여 일산화탄소와 같은 대기오염물질 증가에 따른 선제적 대응을 위하여 IoT를 활용한 다양한 기기 및 장비를 보급함으로써 모든 국민의 건강한 삶을 위한 미래가 실현될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.237-252
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• 2013

보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.

• 산경연구논집
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• 제11권8호
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• pp.31-38
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• 2020

Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.

• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.113-123
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• 2006

본 연구는 1990년대 이후 실시된 교통사고 줄이기 운동 실시, 무인단속카메라 설치, 좌석안전띠 착용 의무화, 음주운전 삼진아웃제 등 8가지 교통안전정책의 개입효과를 ARIMA방법을 사용하여 분석하였다. 분석의 관점은 교통안전정책 강화가 전체 교통사고에 미치는 영향. 교통안전정책 강화가 일정지역의 교통사고에 미치는 영향, 특정교통안전정책 강화가 특정 법규위반으로 인한 교통사고에 미치는 영향으로 세분하였다. 분석 결과 교통사고 줄이기 운동 실시, 교통법규위반 신고보상금제, 음주운전 삼진아웃제 등이 교통사고 사망자수를 줄이는데 효과가 있는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의하지 못하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.64-71
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• 2002

This research developed construction cost forecasting model using Building Construction Cost Index, time series analysis and Artificial Neural Networks. By this model, we could calculate the forecasted values of construction cost precisely and efficiently. And we also could find out that the standard deviation of forecasted values is 0.375 and it is a very exact result, so the standard deviation is just 0.33 percent of 112.28, the average of Building Construction Cost Index. And it show more exact forecasting result in comparison with Time Series Analysis.