• East Asian Economic Review
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• 제20권4호
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• pp.519-544
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• 2016

This paper examines quantile dependence and directional predictability between the foreign exchange market and the stock market in Korea. Instead of adopting a multivariate model such as a vector autoregressive model, a multivariate GARCH model or a combination of both models, we apply the cross-quantilogram recently proposed by Han et al. (2016). Considering various quantile ranges, we investigate various spillover effects between two markets. Our findings show that there exists an asymmetric bi-directional spillover between two markets and the interdependence between two markets implies that one market has significant predictive power on the other.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권5호
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• pp.415-434
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• 2015

In this paper we overview the literature on common features analysis of economic time series. Starting from the seminal contributions by Engle and Kozicki (1993) and Vahid and Engle (1993), we present and discuss the various notions that have been proposed to detect and model common cyclical features in macroeconometrics. In particular, we analyze in details the link between common cyclical features and the reduced-rank regression model. We also illustrate similarities and differences between the common features methodology and other popular types of multivariate time series modelling. Finally, we discuss some recent developments in this area, such as the implications of common features for univariate time series models and the analysis of common autocorrelation in medium-large dimensional systems.

• 산경연구논집
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• 제13권12호
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• pp.33-39
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• 2022

Purpose: This research investigates the paths of some important economic variables: government domestic product (GDP), capital accumulation, unemployment rates. Decreasing GDP, declining capital accumulation and higher unemployment affect to South Korea economy. The macroeconomic policies discussed are all capital financed accumulation policy and an enactment of unemployment regulation. Research design, data and methodology: The GDP, capital accumulation rates and unemployment rates are the main macroeconomic issues in the South Korea. This research studies the correlations of the GDP, capital accumulation, and unemployment rates by time series data from 2000 to 2005 in a Vector Autoregressive (VAR). Results: The first, GDP relates a positive effect between the GDP and capital accumulation in the long term. The second, there is the negative relationship between GDP and unemployment rates. Economic growth was strongly supported by employment growth and by declining unemployment. The third, There is positive relationship between unemployment rates and capital accumulation. Conclusions: This research provides that fiscal policy introduce to increasing GDP, private investments and employment rates. The GDP should be major on capital accumulation to increase employment rates in South Korea.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1044-1056
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• 2021

Globalization has integrated the world through interaction among countries and people with the help of information and telecommunication technology (ICT). The rapid mode of globalization has put a new life in ICT and economic sector. The key focus of this study is to examine the nexus among the globalization, ICT and economic growth. This study uses autoregressive distributed lag model (ARDL), vector error correction model (VECM) and econometric method spanning from 1990 to 2015. The empirical result highlights that the globalization stimulates economic growth of a country. In addition, both the internet penetration and the mobile phone usage contribute to the economic growth. Lastly, this article contributes important policy lessons on strengthening the economy by utilizing ICT with the rapid globalization.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.87-104
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• 2024

Most functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies in resting state have assumed that the functional connectivity (FC) between time series from distinct brain regions is constant. However, increased interest has recently been in quantifying possible dynamic changes in FC during fMRI experiments. FC study may provide insight into the fundamental workings of brain networks to brain activity. In this work, we focus on the specific problem of estimating the dynamic behavior of pairwise correlations between time courses extracted from two different brain regions. We compare the sliding-window techniques such as moving average (MA) and exponentially weighted moving average (EWMA), dynamic causality with vector autoregressive (VAR) model, dynamic conditional correlation (DCC) based on volatility, and the proposed alternative methods to use differencing and recursive residuals. We investigate the properties of those techniques in a series of simulation studies. We also provide an application with major depressive disorder (MDD) patient fMRI data to demonstrate studying dynamic correlations.

• East Asian Economic Review
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• 제28권1호
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• pp.95-140
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• 2024

This study empirically investigates the international transmission of China's uncertainty shocks. It estimates a time-varying parameter Bayesian global structural vector autoregressive model (TVP-BGVAR) using time series data for 33 countries to evaluate heterogeneous international linkage across countries and time. Uncertainty shocks are identified via sign restrictions. The empirical results reveal that an increase in uncertainty in China negatively affects the global economy, but those effects significantly vary over time. The effects of China's uncertainty shocks on the global economy have been significantly altered by China's WTO accession, the global financial crisis, and the recent US-China trade conflict. Furthermore, the effects of China's uncertainty shocks, typically on inflation, differ significantly across countries. Moreover, Trade openness appears crucial in explaining heterogeneous GDP responses across countries, whereas the international dimension of monetary policy appears to be important in explaining heterogeneous inflation responses across countries.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.79-84
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• 2015

디지털 영상의 배포에서, 위 변조자에 의해 영상이 변조되는 심각한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 영상의 픽셀값 경사도에 따른 특징벡터를 이용한 미디언 필터링 영상 포렌식 판정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서, 원영상의 픽셀값 경사도로부터 자기회귀 계수를 1~6차까지의 6 Dim.을 계산한다. 그리고 경사도를 Poisson 방정식의 해에 의한 재구성 영상과 원영상과의 차영상으로 부터, 4 Dim. (평균값, 최대값 그리고 최대값의 좌표 i,j)의 특징벡터를 추출한다. 2 종류의 특징벡터는 10 Dim.으로 조합되어 변조된 영상의 미디언 필터링 (Median Filtering: MF) 검출기의 SVM (Support Vector Machine) 분류를 위한 학습에 사용된다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 동일 10 Dim. 특징벡터의 MFR (Median Filter Residual) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$) 영상 그리고 JPEG (QF=90) 영상에서는 성능이 우수하며, Gaussian 필터링 ($3{\times}3$) 영상에서는 성능이 다소 낮지만, 성능평가 전체항목에서 민감도 (Sensitivity; TP: True Positive rate)와 1-특이도 (1-Specificity; FP: False Positive rate)의 AUC (Area Under Curve)가 모두 1에 수렴하여 'Excellent (A)' 등급임을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권5호
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• pp.663-671
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• 2001

이 연구는 이자율의 변화가 임산물수입량에 미치는 영향을 우리나라 시장을 대상으로 분석하였다. 첫번째 목적은 이자율의 변화가 임산물수입량 변화의 원인이 되는지, 즉 인과관계를 파악하는 것이고, 두번째 목적은 이자율의 변화가 임산물수입량에 얼마만큼 얼마동안 영향을 미치는지, 즉 동태적 영향을 추정하는 것이다. 이자율과 임산물수입량의 관계는 자기회귀모형에 의해 만들어졌다. 인과관계 파악은 인과성검정을 이용하였고, 동태분석은 분산분해분석과 충격반응분석을 이용하였다. 결과에 의하면 이자율의 변화는 임산물 중에서 합판수입량 변화의 원인이 되었다. 합판의 경우에 어느 시기의 수입량은 그 시기 이전의 이자율에 의해 20%, 그 시기 이전의 수입량에 의해 80% 가량 설명되었다. 또한 이자율의 변화는 합판수입량에 6개월까지 영향을 미쳤다. 즉 이자율의 변화가 합판수입량에 영향을 미쳤더라도 단기간에 불과했다.

• 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.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.