• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.415-423
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• 2021

NCAM-LAMP 중기예측 자료의 통계적 후처리와 개선을 위하여 R 기반의 지점 시계열 자료 검증 체계를 구축하였다. 이 시계열 검증체계를 이용하여 기상청 AWS 관측 자료와 NCAM-LAMP, KMA GDAPS 중기예측 모델 자료를 비교하였다. 이를 위해 관측 지점에 가장 근접한 모델 위도 및 경도 자료를 추출하여 총 9개 지점을 선정하였다. 각 지점에 대해 NCAM-LAMP, GDAPS 모델의 기온, 강수량, 풍속 일평균 예측 자료를 관측과 비교한 결과, 모델들은 풍속의 과대예측 경향을 뚜렷이 보였으며, 기온과 강수의 경우에는 두 모델의 예측력이 월별 및 변수별로 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 통계적 기법을 개발하여 NCAM-LAMP가 가지고 있는 오차를 줄이고자 하였다. 모델 오차를 줄이기 위해 일반적으로 쓰이는 MOS(Model Output Statistics)기법 중에 인공지능 SVM(Support vector machine) 방식을 8~10월 기간에 적용한 결과, 8월에 비해서 10월이, 기온 변수에 비해서 바람과 강수 변수가 개선된 효과를 보여주었다. 이러한 결과는 풍속의 과대예측을 줄이고, 농림 가뭄지수와 산사태 예측 등을 개선시키며, 지역 수치예보 모델이 시간 적분됨에 따라 영역 내 예측가능성이 점점 저하되는 현상을 완화시키는데 SVM 방법이 일정 부분 기여할 수 있음을 가리키며, 현업 표출 중인 NCAM Agro-Meteogram 개선에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 무역상무연구
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• 제75권
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• pp.95-116
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• 2017

The global financial crisis has slowed overall growth in the global economy. In addition, uncertainty is increasing in the world economy due to the Trade protectionism, sluggish world trade, and a rise in the rate of interest caused by expansion of fiscal spending by major countries. In this study, we analyzed various factors affecting the container import and export volume, which has a high correlation with export and import of commodities in international trade. In particular, we will examine how exchange rate fluctuations and domestic and overseas economic conditions affect container imports and exports. For the empirical analysis, monthly time series data were used from January 2000 to January 2017. We use the Error Correction Model (VECM) for the empirical analysis and the GARCH model for the exchange rate fluctuation. As a result, container export and import volume had a negative relationship with exchange rate and exchange rate volatility, which had a positive effect on domestic and international economic conditions. However, the effects are different before and after the financial crisis.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권4호
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• pp.165-182
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• 2016

본 논문은 동아시아의 주요 컨테이너항만 간의 경쟁 및 보완 관계를 분석하는 데 그 의의가 있다. 분석의 대상이 되는 항만들은 컨테이너 기종점 물동량 규모로 세계 최대인 중국의 6개 주요 항만과 환적 물동량 규모로 세계 최대인 싱가포르, 홍콩, 부산의 항만이며, 지리적으로는 동아시아에 밀집된 항만들이다. 본 연구에서는 2008년부터 2015년까지의 월간 컨테이너 물동량에 대한 시계열 자료를 이용하여 항만 간의 동태적 관계를 분석하였으며, 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)에 기초하여 다음과 같이 분석하였다. 먼저 그랜저 인과관계 검정을 통해 항만 간의 상호관계를 규명하고자 하였다. 그리고 이어서 공적뿐 검정을 통해 관련 있는 두 항만 간의 장기적인 균형관계를 살펴보고자 했으며, 아울러 충격반응함수 및 표준변차의 분산분해 과정을 통해 단기적인 영향에 대해서 밝히고자 하였다. 결과를 살펴보면, 먼저 그랜저 인과관계 검정과 공적뿐 검정의 결과, 부산과 홍콩 및 싱가포르의 환적 물동량은 중국 내륙의 주요 기종점 물동량에 대해 상호적으로 또는 일방적으로 경쟁적인 관계가 있음을 보여주었다. 그러나 환적 물동량 간의 인과관계는 상호적으로는 유의미하게 나타나지 않았으며, 공적분도 존재하지 않았다. 다만 분산분해의 결과를 통해 단기적이고 부분적으로 충격에 차지하는 비중을 확인해 본 결과 홍콩항의 환적 물동량이 부산항과 싱가포르항의 환적 물동량에 차지하는 비중이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 충격반응함수의 결과를 종합해 보면, 분석의 대부분에서 2기가 지나는 시점에 충격의 여파가 최대가 되며, 6기가 지나면서 그 충격은 소멸되었다. 본 연구에서 분석한 결과로 확인할 수 있는 것은 환적 항만 간의 관계가 경쟁적이라고 할 수 없다는 사실과 오히려 기종점 항만과 환적 항만의 경쟁 관계가 발생한다는 것이다. 이것은 기종점 물동량에 의해 파생된 환적 물동량이 기종점 물동량의 증가에 따라 항상 증가하지 않으며 오히려 감소될 수 있음을 설명하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.305-319
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• 2019

The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencing factors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whose composition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecast index system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the low accuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factors and other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP) neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalized by the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residual correction calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show that the overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relative error of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for the prediction of the sum of container and related studies.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.411-420
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• 2015

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.657-677
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• 2015

본 연구는 3가지 상태 threshold 벡터오차수정모형(three-regime threshold vector error correction model)을 활용하여 WTI, Brent, Dubai 등 세계 3대 마커(marker)원유의 현물 유가 간 비선형 동적조정 과정에 대해 분석하였다. 이를 위하여 2000년 1월 3일부터 2014년 12월 31일까지의 일별가격을 이용하였으며 WTI가 급격히 하락하기 시작한 2010년을 기준으로 전기와 후기로 구분하여 WTI-Brent와 WTI-Dubai 그리고 Brent-Dubai의 세 조합에 대해 실증분석하였다. 전기에는 세 조합 모두 양 시장 간 비선형적 동적조정이 이루어지고 있으나, 후기에서는 WTI-Brent를 제외한 WTI-Dubai 조합과 Brent-Dubai 조합에서만 비선형적 동적조정과정이 이루어지고 있는 것이 관찰되었다. 또한 WTI-Dubai 조합과 Brent-Dubai 조합에 대해 전기와 후기의 거래비용 추정결과를 보면 후기에서 시장 간의 거래비용이 전기에 비해 축소되었음을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.127-135
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• 2020

This study aims to measure the effects of real interest rate (RIR), gross domestic savings (GDS), and net exports (EN) shocks on Indonesia's economic growth (EG). The focus on Indonesia is unique due to the abundant resources available in the nation, but they are unsuccessful in boosting economic growth. This study applied a quantitative method to comprehensively analyze the correlation between variables by employing Vector Autoregression Model (VAR) combined with Vector Error Correction Model (VECM). Various procedures are preformed: Augmented Dickey-Fuller test (ADF), Optimum Lag Test, Johansen Cointegration Test, Granger Causality Test, as well as Impulse Response Function (IRF) and Error Variance Decomposition Analysis (FEVD). The data were collected from the World Bank and the Asian Development Bank from 1986 to 2017. The findings of the study indicated that economic growth responded positively to real interest rate shocks, which implies that when the real interest rate experiences a shock (increase), the economy will be inclined to growth. While, economic growth responded negatively to gross domestic savings and net export shocks. Policymakers are expected to consider several matters, particularly the economic conditions at the time of formulating policy, so that the prediction effectiveness of a policy can be appropriately assessed.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

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.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.791-797
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• 2011

This paper considers the issue of seasonal cointegrating rank selection by information criteria as the extension of Cheng and Phillips (2009). The method does not require the specification of lag length in vector autoregression, is convenient in empirical work, and is in a semiparametric context because it allows for a general short memory error component in the model with only lags related to error correction terms. Some limit properties of usual information criteria are given for the rank selection and small Monte Carlo simulations are conducted to evaluate the performances of the criteria.