• 제목/요약/키워드: Variance decomposition analysis

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전자빔 공정에서 실험계획법을 이용한 살균제 Benomyl의 제거특성 및 독성평가 (Decomposition Characteristics of Fungicides(Benomyl) using a Design of Experiment(DOE) in an E-beam Process and Acute Toxicity Assessment)

  • 유승호;조일형;장순웅;이시진;천석영;김한래
    • 대한환경공학회지
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    • 제30권9호
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    • pp.955-960
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    • 2008
  • 본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.

VAR과 VECM 모형을 이용한 해운시장 분석 (Analysis of Shipping Markets Using VAR and VECM Models)

  • 고병욱
    • 무역학회지
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    • 제48권3호
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    • pp.69-88
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    • 2023
  • 본 연구는 VAR 및 VECM 모형을 활용해 컨테이너선, 건화물선, VLCC(유조선) 해운시장의 물동량(수요), 선박량(공급), 운임(가격)의 동태적 특성을 분석한다. 이를 통해 시장 참여자들이 실제 업무에서 인지한 시장 특성을 통계적 패턴으로 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 세 가지 해운시장 모두에서 나타나는 통계적 패턴은 다음과 같다: 1) 그란저 인과성 분석 결과, 전기에 선박량이 증가하면 다음기에는 운임이 하락한다. 2) 충격-반응 분석 결과, 물동량 충격은 운임을 상승시키고, 선박량 충격은 운임을 하락시킨다. 3) 물동량 충격, 선박량 충격, 운임 충격 중에서 운임 충격이 압도적으로 큰 것으로 나타났다. 4) 조정결정계수(adjR2)의 비교 결과, 선박량이 해운시장의 자체 변수(물동량, 선박량, 운임)에 의해 가장 잘 설명된다. 5) 공적분 벡터의 추정 결과, 물동량 증가는 운임을 상승시키고, 선박량 증가는 운임을 하락시킨다. 6) 교정 계수 추정 결과, 전기에 운임이 장기 균형보다 높으면 다음기에 하락 압력이 존재한다.

COVID-19 팬데믹으로 인한 체선율 증가와 부정기선 운임지수의 인과성 분석 (Analysis of Causality of the Increase in the Port Congestion due to the COVID-19 Pandemic and BDI(Baltic Dry Index))

  • 이충호;박근식
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.161-173
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    • 2021
  • 2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

국제유가의 변화가 건화물선 운임에 미치는 영향과 건화물선 운임간의 상관관계에 관한 연구 (A Study on the Effect of Changes in Oil Price on Dry Bulk Freight Rates and Intercorrelations between Dry Bulk Freight Rates)

  • 정상국;김성기
    • 한국항만경제학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.217-240
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    • 2011
  • 이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.

유가와 벌크선 운임의 상관관계 분석에 관한 연구 (The Inter-correlation Analysis between Oil Prices and Dry Bulk Freight Rates)

  • 안병철;이기환;김명희
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.289-296
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 유가와 벌크선 운임의 상관관계 및 영향력을 검증하는 것이다. 탄소배출 감축을 위해 석유의존도를 줄이고 친환경연료 선박의 개발이 추진되고 있지만, 현재의 진행상황으로 볼 때, 상당한 시간이 필요할 것으로 보인다. 반면, COVID 19 팬데믹 및 러시아의 우크라이나 침공에 따른 유가 변동성이 커지고 있다. 해운업에서 연료비용이 큰 비중을 차지하고 있으므로, 유가가 운임에 어떠한 영향을 주는지 점검이 필요하다. 유가 변수로 Brent, Dubai, WTI 그리고 운임변수는 BDI, BCI, BPI로 2008년 10월부터 2022년 2월까지 월별 데이터를 사용하였다. VAR(Vector Autoregressive) 모형을 이용한 상관관계 분석에서 BDI에 대한 충격반응 분석은 WTI가 가장 큰 영향을 미쳤고, 그 다음으로 두바이유, 브렌트유 순으로 차이를 보였다. 예측오차 분산분해 분석결과는 BDI에 대해 WTI, 두바이유, 브렌트유 순으로 설명력의 차이를 보였다. 선종별로 차이는 있으나, 대체로 WTI와 두바이유가 설명력이 높았다.

VKOSPI와 KOSPI200현선물간의 선도 지연 관계에 관한 연구 (The study on lead-lag relationship between VKOSPI and KOSPI200)

  • 이상구;옥기율
    • 경영과정보연구
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    • 제31권4호
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    • pp.287-307
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    • 2012
  • 본 연구는 변동성 지수인 VKOSPI와 KOSPI200현선물의 선도 지연관계를 규명하기 위한 논문이다. 이를 위해 VKOSPI가 최초로 공시된 2009년 4월 13일부터 2011년 11월 30일까지를 표본기간으로 일별 자료와 전체기간 중 KOSPI200의 5일간 누적수익률이 가장 높은 상승기와 가장 낮은 하락기 그리고 보합기에 대해 1분 자료를 이용한다. 그리고 분석방법론으로는 VAR모형을 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해 분석을 실시한다. 결과를 살펴보면 첫째, 일별 자료 분석의 경우 VKOSPI와 KOSPI200현선물 사이에는 선도 지연 관계를 찾을 수 없었다. 그러나 1분 자료의 경우에는 KOSPI200현선물이 VKOSPI에 대해 선도하는 것을 알 수 있다. 특히 수익률 하락기 즉 변동성이 상대적으로 큰 기간동안은 VKOSPI가 KOSPI200현선물에 대해 선도 관계가 나타나 상호 영향을 주고 받는 것을 확인할 수 있다. 둘째, 예측력의 시차와 관련해서는 VKOSPI와 현선물 시장의 선도 지연 관계에 대해 일별 자료는 VAR(1)모형이 채택되는 반면 1분 자료는 VAR(3)모형이 채택됨으로서 아주 단기적인 예측력만이 존재하게 됨을 보여준다. 셋째, 현선물 자료를 비교하게 되며 일별 자료에서는 VKOSPI수익률과 현선물 수익률의 선도 지연관계에 대한 명확한 차이를 확인할 수 없다. 그러나 1분 자료를 보게 되면 상승기에는 VKSOPI가 KOSPI200현선물에 영향을 미치지 않고 하락기에는 영향을 미치는 반면 보합기에는 KOSPI200 현물에는 영향을 일부 미치지만 선물에서는 그 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해 결과를 보면 VKOSPI가 10시차에 걸쳐 미치는 영향 정도는 현물보다 선물에서 더 큰 비율로 나타났다.

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국내 컨테이너항만의 대중국 수출행태 분석 (An Analysis on Export Behavior to China of Container Port)

  • 손용정
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.115-128
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    • 2009
  • 본 연구는 2001년 1월부터 2007년 10월까지의 기간에 환율과 국내경기가 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)을 통한 대중국 수출에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 데 연구의 목적을 둔다. 본 연구의 분석결과는 변수에 대한 단위근검정을 실시한 결과 수준변수는 1%수준에서 단위근을 갖는다는 귀무가설을 기각하는 데 실패하고 있는 반면에, 1차차분하여 다시 단위근검정을 실시한 결과 단위근이 존재한다는 귀무가설의 1%수준에서 모두 기각에 성공하였다. 또한 공적분 검정을 실시한 결과 모형이 안정적임을 알 수 있었다. 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)의 수출에 대한 예측오차의 분산 분해결과는, 광양항은 89%, 인천항 83%, 광양항 86%, 평택항 84%가 설명됨으로써 이러한 변수들이 국내 컨테이너항만의 수출을 설명하는 주요 변수 중의 하나인 것을 보여주고 있다. 충격반응은 부산항의 경우 환율은 2단계에서 부(-)의 효과를 보이고, 3단계에서 정(+)의 효과로 전환되고 극심한 변화를 보인다. 국내경기는 2단계에서 7단계까지 극심한 변화를 보이나 그 이후 정(+)의 효과가 지속되면서 안정화된 추세를 보이고 있다. 인천항, 광양항, 평택항도 부산항의 경우와 비슷한 양상을 보이며 7단계이후 안정화 추세로 전환되는 것으로 보인다.

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서비스 산업에서 전경련 BSI지수는 주식시장을 예측할 수 있는가? (Does the Business Survey Index of the Federation of Korean Industries at the Service Industry Lead the domestic stock market ?)

  • 김주일;김병률
    • 서비스연구
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    • 제6권3호
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    • pp.41-54
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    • 2016
  • 본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.

부동산정책이 부동산가격에 미치는 영향에 관한 연구: 조세정책과 금융정책 중심으로 (A Study on the Effect of Real Estate Policy on Real Estate Price: Focusing on Tax Policy and Financial Policy)

  • 정진오;정재호
    • 토지주택연구
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    • 제14권3호
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    • pp.55-75
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    • 2023
  • 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.

BDI와 CCFI 및 BDI와 SCFI 운임지수 사이의 변동성 파급 효과 (Volatility Spillover Effects between BDI with CCFI and SCFI Shipping Freight Indices)

  • 이몽화;김석태
    • 무역학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.127-163
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    • 2023
  • 본문에서는 실증분석 부분을 두 시기로 나누어 COVID-19 전후에 해운지수 간의 변동성 파급효과 차이를 비교 분석하고자 하였다. 코로나19 전후에 해운지수 간의 평균 파급효과 및 지수 관계를 비교하기 위해 VAR 모델에 구축된 공적분 분석과 Granger 인과관계 테스트를 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 해운지수가 단기적으로 자신의 충격에 대한 반응과 한 지수가 다른 지수에 대한 충격을어떻게 반영하는지 밝히기 위해서 충격반응함수 및 예측 오차 분산분해를 활용하였다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI 해운지수가 CCFI 해운지수에 미치는 관계가 존재하지만 COVID-19 이후에는 BDI지수와 CCFI지수 사이에 뚜렷한 lead-lag 관계가 없다는 것으로 나타났다. COVID-19 전염병 이전에는 BDI지수는 SCFI지수의 변화를 설명하고 있고, 코로나19 확산 이후에는 SCFI 지수가 BDI 지수를 앞서고 있다는 것을 보여주고 있다. 또한 VAR-BEKK-GARCH 모델을 활용하여 COVID-19 전후 벌크 화물 해운시장 및 컨테이너 해운시장 간의 변동성 파급효과를 분석하였을 때 코로나19 이전의 BDI지수는 CCFI지수와 SCFI 지수에 대한 단발성 변동성 파급효과를 보였고 COVID-19 이후에도 BDI 지수의 변동성이 CCFI 지수에 여전히 영향을 미친다는 것을 보여준다. 하지만 코로나19 확산 이후에는 BDI지수와 SCFI지수 간의 변동성 파급 관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.