In recent years, environmental pollution and determining the main factors causing this pollution have become an important issue. This study investigates the relationship between the agricultural sector and environmental pollution in Azerbaijan for 1992-2018. The dependent variable in the study is the agricultural greenhouse gas emissions (CO2 equivalent). Eight variables were selected as explanatory variables: four agricultural inputs and four agricultural macro indicators. Unit root tests, ARDL boundary test, FMOLS, DOLS and CCR long-term estimators, Granger causality analysis, and variance decomposition analyses were used to investigate the effect of these variables on agricultural emissions. The results show that chemical fertilizer consumption, livestock number, and pesticide use positively and statistically significantly affect agricultural emissions from agricultural input variables. In contrast, agricultural energy consumption has a negative and significant effect. From agricultural macro indicator variables, it was found that the crop and animal production index had a positive and significant effect on agricultural emissions. According to the Granger causality test results, it was concluded that there are a causality relationship from chemical fertilizer consumption, livestock number, crop and livestock production index variables towards agricultural emissions. Considering all the results obtained, it is seen that the variables that have the most effect on the increase in agricultural emissions in Azerbaijan are the number of livestock, the consumption of chemical fertilizers, and the use of pesticides, respectively. The results from the research will contribute to the information on agricultural greenhouse gas emissions and will play an enlightening role for policymakers and the general public.
Purpose - The main purpose of this study is to develop the stress test model for Korean banks by exploring the optimal Monte Carlo simulation and BIS forecasting model. Design/methodology/approach - This study selects 15 Korean banks as sample financial firms and collects relevant 76 quarterly data for the period between year 2000 and 2018 from KRX(Korea Excange), Bank of Korea, and FnGuide. The Regression analysis, Unit-root test, and Monte Carlo simulation are hired to analyze the data. Findings - First, most of the sample banks failed to keep 8% BIS ratio for the adverse and severely Adverse Scenarios, implying that Korean banks must make every effort to realize better BIS ratios under adverse market conditions. Second, we suggest the better Monte Carlo simulation model for the Korean banks by finding that the more appropriate volatility should be different depending on variables rather than simple two-sigma which has been used in the previous studies. Third, we find that the stepwise regression model is better fitted than simple regression model in forecasting macro-economic variables for the BIS variables. Fourth, we find that, for the more robust and significant statistical results in designing stress tests, Korean banks are required to construct more valid time-series and cross-sectional data-base. Research implications or Originality - The above results all together show that the optimal volatility in designing optimal Monte Carlo simulation varies depending on the country, and many Korean banks fail to pass sress test under the adverse and severely adverse scenarios, implying that Korean banks need to make improvement in the BIS ratio.
본 연구의 목적은 한국에서의 물소비와 경제성장간의 관계를 분석하여 그 결과에 대한 정책적 함의를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 연구는 보다 엄밀한 Granger 인과성 기법을 적용하여 인과성 문제를 좀더 세심하게 살펴보았다. 단위근, 공적분 그리고 오차수정모형을 통한 Granger 인과성 검정의 적용 결과, 한국에서의 물소비와 경제성장 사이에 양방향의 인과성이 존재함이 발견되었다. 이러한 발견은 우리나라 전체를 위한 정책분석 혹은 정책예측에서 몇 가지 유용한 정책적 시사점을 제공한다. 경제성장에 영향을 미치는 많은 다른 요인들이 존재하고 물소비는 이 중의 일부이긴 하지만, 경제정장의 촉진을 위해서는 물소비에 지장을 초래하지 않도록 충분한 투자가 요구된다. 따라서 전국의 상수도 인프라를 확충하기 위한 상수도 관련 투자는 경제성장을 촉진할 것이다. 또한 본 연구는 실질소득 증가가 물소비의 증가를 가져온다는 주장도 성립함을 확인하였다. 경제성장의 결과, 더 높은 비율의 소득이 상수도 관련 인프라에 투자되고 더 나아가 국민들의 삶의 질 향상과 산업체에서의 생산활동 증가 등에 따라 물의 사용을 늘리게 한다.
본 연구에서는 부동산 정책, 조세정책, 금융정책, 규제지수에대한 이론적고찰과 선행연구를 살펴보고 전국의 2014년1월부터 2021년 12월 까지의 월별데이터를 이용하여 조세정책과 금융정책이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석방법은 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 VAR모형을 사용하여 분석하였으며 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 조세규제지수와 금융규제지수는 주택가격에 영향을 미치지 못하였다. 주택가격 상승기에 주택가격 안정을 위하여 규제 일변도의 정책은 효과가 없으며 오히려 거래량 감소 등으로 가격을 상승시키는 부작용이 생긴다. 둘째, 주택담보대출금리는 주택매매가격지수에 음(-)의 효과를 주었다. 즉, 이자율의 상승이 주택가격을 하락시키는 효과가 있다는 의미로 보여진다. 셋째, 양도차액의 상승 즉, 양도소득세의 과세는 주택가격에 양(+)의 효과를 준다. 이는 조세를 매수자에게 전가시키거나 조세부담으로 인해 매각을 보류하는 동결효과로 주택가격을 상승시키는 결과가 나왔다. 넷째, 취득세와 주택담보대출액은 주택가격에 별다른 영향을 미치지 못하였다.
전국 210개 시군을 대상으로 지역별 지하수 이용량을 예측하는 기법을 개발하였다. 우선 210개 대상지역은 각 지역 지하수 이용 특성에 따라 생활형, 공업형, 농업형 지역으로 대분하고, 이들로부터 각 지역별 특성을 잘 나타내는 표본(생활형 22개 : 공업형 8개 : 농업형 32개)지역을 선정하였다. 이 지역에서 지하수 이용에 연관 가능한 인자들로 1) 농지면적, 2) 공업부지 면적, 3) 행정단위 면적, 4) 인구, 5) 지하수원 상수도 시설용량, 6) 1인 1일 평균수량, 7) 농업용수 사용량, 8) 공업용수 사용량, 9) 생활용수 사용량, 10) 상수도 보급률 등을 선정하고 이들의 자료를 수집 분석하였다. 이들과 지역별 지하수 이용량과의 관계를 분석한 결과 얻어진 상관계수를 t-test 방법으로 신뢰도 95%와 99%에서 그 관계의 중요성을 검증하였고, 이로부터 영향인자를 도출하였다. 이와 같이 도출된 영향인자들을 사용하여, 다중 회기분석법으로 생공형 지역과 농업형 지역에서의 지하수 이용량을 추정하는 관계식을 두출하였고, 이 식으로부터 얻어진 예측치를 실제 이용량과 비교하여 그 오차의 RMS를 최소화하도록 보정하였다. 이 모델은 미래 자료에 의하여 타당성이 검증된 후, 지역별 지하수자원의 개발 계획 수립시 최대 수요량의 예측에 사용될 수 있다.
본 연구는 정치 경제 요인이 재생에너지 기술의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석은 1992년부터 2012년까지의 OECD 19개 회원국의 패널 자료를 이용하였다. 실증모델을 설정하기 전 데이터의 특성 파악을 위한 다양한 패널 프레임워크 분석(정규성, 구조변화, 1차 자기상관, 패널 이분산성, 패널 개체 간 상호의존성, 패널 단위근 검정)을 수행하였다. 패널 프레임워크 분석결과를 고려하여 데이터 특성에 부합하는 실증모형을 설정하고, 동태 패널 모델의 편의를 최소화하기 위해 Bias-corrected Least Square Dummy Variable Estimator(LSDVC)를 추정하였다. 분석결과, 공식적인 강제압력으로 표출되는 정부의 수요견인정책과 경쟁압력을 표출되는 시장매력도는 재생에너지 기술의 수출신장에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 그렇지만, 정치요인 중 규범적 압력으로 표출되는 전통에너지산업의 주도와 비공식적인 강제압력으로 표출되는 공공압력은 재생에너지 기술의 수출에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에 기초하여 재생에너지 산업의 성장과 수출 촉진과 관련된 시사점을 제공하였다.
This study firstly aims to estimate a leading-price of Jeju flounders with various price-classes by fish weight and secondly plans to provide policy implications of flounder purchase projects by understanding dynamic changes and interactions among flounder producer price-classes caused by price impulses in the market. This study applies an unit root test for stability of data, uses a Granger causality test to estimate the leading-price among producer prices by fish weight, employs the vector autoregressive model to analyze statistical impacts among t-1 variables used in models, and finally utilizes impulse response analyses and forecast error variance decomposition analyses to understand dynamic changes and interactions among change rates of the producer prices caused by price impulses in the market. The results of the study are as follows. Firstly, KPSS, PP, and ADF tests show that the change rate of Jeju flounder monthly producer prices by fish weight differentiated by logarithm is stable. Secondly, the Granger causality test presents that the change rate of the 1kg flounder producer price strongly leads it of 500g, 700g, and 2kg flounder producer prices respectively. Thirdly, the vector autoregressive model indicates that the change rate of the 1kg producer price in t-1 period statistically, significantly influences it of own weight in t period and also slightly affects price change rates of other weights in t period. Fourthly, the impulse response analysis indicates that impulse responses of structural shocks for the change rate of the 1kg producer price are relatively more powerful in its own weight and in other weights than shocks emanating from price change rates of other weights. Fifthly, the variance decomposition analysis points out that the change rate of the 1kg producer price is relatively more influential than it of 500g, 700g, and 2kg producer prices respectively. In conclusion, the change rate of the 1kg Jeju flounder producer price leads the change rates of other ones and Jeju purchase projects need to be targeted to the 1kg Jeju flounder producer price as the purchase project implemented in 2014.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 산정을 위해 개별노선단위로 적용하고 있는 버스 도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안으로 버스의 진행 방향과 정류소 구간을 고려한 노선그룹단위 버스도착시간 및 구간통행시간 추정 알고리즘을 제시하였다. 서울시 BMS에서 수집되는 버스 운행자료를 활용하여 본 연구에서 제시된 모형의 신뢰성과 적정성을 평가하였다. 모형의 검증은 서울시에서 운행 중인 간선버스 노선 중 서대문역${\rightarrow}$독립문역 구간을 운행하는 노선을 대상으로 하였으며, 서울역방향(직진), 충정로방향(좌회전), 광화문방향(우회전) 등 버스노선을 진행방향과 구간별로 그룹화하여 모형에 적용하였다. 모형의 비교평가를 위해 RMSE를 효과척도로 하여 기존 개별노선단위 모형과 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 모형을 비교한 결과, 관측 값의 개수가 4인 경우 구간별 평균 14.8, 관측 값의 개수가 5인 경우 구간별 평균 16.8의 차이로 본 연구에서 제시한 노선그룹단위 버스도착시간 및 정류소간 통행시간 추정모형이 기존 모형보다 우수한 것으로 분석되었다.
계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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