본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.
IMF 이후 연봉제의 도입과 정착과정에서 대부분 기업들이 연봉제의 연착륙과 함께 실질적인 성과창출에 많은 관심을 가지면서 효과적인 성과평가시스템의 구축에 주력하고 있지만 '전사 > 사업부 > 부서(팀) > 개인'으로 이어지는 일련의 목표연계과정과 부서(팀) 수준의 올바른 목표설정측면에서 그 방법론의 이해부족으로 혼란을 겪고 있는 실정이다. 본 연구는 효과적인 성과평가시스템이 작동되기 위한 전제조건인 부서(팀) 수준의 바람직한 목표설정방법 이 무엇인지에 초점을 두고 논의를 진행하였다. 특히 개별 부서(팀)이 궁극적으로 달성하려고 하는 본질적 성과목표인 'Value Added results'(VAR)의 개념에 초점을 맞췄다. 그리고 VAR 관점에 따라 본질적인 부서(팀) 목표를 도출하는 네 가지 방법인 고객다이어그램, 목표할당, 팀 피라미드, 프로세스맵에 대해 살펴본 후 마지막으로 실제 기업에서 이 네 가지 방법에 의해 도출된 VAR의 예를 인용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.807-817
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2014
본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.
벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
본 연구는 기업들이 효율성 제고 전략의 일환으로 정규직을 임금이 낮은 비정규직 노동력으로 대체하는 현상과 연구개발 활동과의 관계를 규명하고자 하였다. 즉, 정규직을 비정규직 노동력으로 대체하는 것이 가능한 이유로 우리나라에서 비정규직의 확대로도 제품 경쟁력의 유지를 가능하게 만드는, 연구개발의 방향성에 주목하는 것이다. 이러한 논의를 실증하기 위해, VAR 방법론에 의한 추정결과를 살펴보면, 우리나라의 연구개발비 지출 증가세가 GDP 증가는 물론, 정규직의 대리변수인 상용직 변화와 비정규직의 대리변수인 임시직 및 임시일용직의 비율의 변화에 모두 Granger Causality가 존재하는 것으로 나타났다. 그리고 충격반응 함수 추정 결과를 살펴보면, 연구개발비에 외부적 충격이 가해지고 6~7분기 후에는 상용직 증가세가 줄어드는 것으로 나타났으며, 임시직 고용은 120분기 뒤에는 다시 상승세로 전환되는 등의 반응 양상이 나타나는 것으로 나타났다. 한편으로 이러한 분석 결과를 기반으로 향후 임시직/상용직 비율의 변화를 전망한 결과, 일정 기간의 감소세를 보이다 상승세로 반전하여 지속적인 상승세를 보이는 것으로 나타났다. 임시직/상용직 비율의 증가세가 지속된다는 예측 결과는 연구개발비 지출의 확대에 따른 기술 변화가 노동시장의 불안정성과 연관성이 깊다는 것을 의미한다. 이러한 현상을 극복하기 위해서 기업의 비용절감 위주의 경쟁전략이 수정되어야 하며, 보다 적극적인 연구개발 인력 양성 계획의 수립 및 실천, 축적된 숙련에 기반하는 산업의 육성책 도입 등이 필요하다.
거시모형(巨視模型)을 통하여 과거 우리나라의 고성장(高成長)을 이해하고 주요(主要) 정책변수(政策變數)와 외생변수(外生變數)가 경제에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시모형(巨視模型)이 작성되어야 한다. 그러나 단순히 과거의 적합도(適合度)를 향상시키거나 단기(短期)시뮬레이션의 결과만을 토대로 작성된 거시모형은 중장기적인 안정성(安定性) 내지는 신뢰성(信賴性)을 확보하지 못할 수도 있다. 본고(本稿)에서는 거사모형의 작성에 있어서도 구조적(構造的) VAR모형(模型)에서처럼 모형의 중장기 특성을 파악하는 것이 중요함을 지적하였다. 구조적 VAR모형에서는 대부분의 이론이 수용할 수 있는 "수요충격(需要衝擊)은 장기에 실질성장에 영향을 미치지 않는다"는 최소한의 가정(假定)이 모형(模型)에 처음부터 직접적(直接的)으로 내재(內在)되도록 하고 있으나, 본고에서는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성을 위하여 중장기적(中長期的)인 시뮬레이션을 통하여 간접적(間接的)으로 위의 가정(假定)을 확인하는 방법을 택하였다. 이에 추가하여 중장기 전망을 시도했을 때 다른 나라의 경험과 크게 배치되는 결과가 나온 경우에는 모형을 수정하는 것이 필요함을 투자(投資) 및 소비식(消費式)의 예(例)를 들어서 논의하였다. 본고(本稿)의 공헌은, 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성에 있어서 중장기시뮬레이션과 중장기전망의 결과가 모형작성자의 선험적(先驗的) 기대(期待)에 수렴될 때까지 모형의 수정을 해나가는 반복과정을 전망모형(展望模型) 작성에 있어 하나의 방법론(方法論)으로 제시한 데 있다.
부동산 산업은 경제와 높은 상관관계를 갖는 기초산업이다. 과거 20년 동안 중국경제성장을 가속화하면서 부동산 산업도 큰 변화를 보이고 있다. 이에 본 연구는 기존 경제성장지표인 GDP, 소득, 부동산 가격 및 금리 등 거시경제요인이 주택시장 가격상승을 종합적으로 설명하지 못한 점을 감안하여 행동경제학에서 심리지수가 주택시장에 미치는 영향을 분석한다. 방법론적으로 주성분분석법(PCA)을 활용하여 중국심천지역을 중심으로 부동산시장 수요자 심리지수 및 공급자 심리지수를 각각 도출하고 벡터자기회귀(VAR)모형을 통해 심리지수가 주택수익률에 대한 영향을 실증분석으로 진행한다. 그 결과 공급자의 심리는 주택시장에 긍정적인 영향을 미친 반면, 수요자의 심리는 부정적인 영향을 미치고 있다. 또한 공급자의 심리가 높은 경우에는 수요자의 심리가 높은 경우와 다른 영향을 미치고 있은 것을 밝혔다.
본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.
본 연구는 한중 FTA 이후 신선 표고버섯의 수입량이 감소한 원인을 살펴보기 위해 신선 표고버섯 수입량에 대하여 접종배지 수입량과 환율을 이용하여 계량경제적 방법론으로 분석하였다. 분석자료는 2009년 1월부터 2022년 12월까지 월별 시계열 자료이다. 분석 결과, 신선 표고버섯 수입량을 감소시키는 주요 원인 중 하나는 접종배지 수입량으로 나타났다. 한중 FTA에서 접종배지는 관세를 감축하는 양허대상이다. 따라서 시간이 지남에 따라 관세감축이 이루어지면 수입가격 또한 하락하면서 가격 경쟁력을 가지게 된다. 또한 한중 FTA 원산지 규정에 따라 수입 접종배지에서 생산된 표고버섯은 국내산으로 인정받는다. 따라서 낮은 수입가격을 바탕으로 가격 경쟁력을 가진 수입 접종배지를 이용한 표고버섯의 생산이 중국산 신선 표고버섯을 수입하는 것보다는 매력적일 것이다. 이러한 결과는 VAR 모형을 분석한 결과에서도 같았다. 다만, 신선 표고버섯 수입량의 동태적 변화에서는 접종배지 수입량 변화의 충격이 표고버섯 수입량을 증가시킬 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 그 원인은 수입산 접종배지가 오염되어 폐기처분에 따른 생산량 감소 또는 국산 접종배지의 신선 표고버섯 생산량이 감소한 것이라고 추론할 수 있다. 그러나 명확한 원인을 판단하기 위해서는 접종배지의 원산지에 따른 신선 표고버섯 생산량을 관측하고 통계 자료를 구축하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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