• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권1호
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• pp.79-98
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• 2008

R&D 투자와 경제성장간의 관계에 대한 많은 기존 논의들은 R&D 투자가 경제성장에 대해 강한 양(+)의 관계가 존재함을 제시하고 있다. 그러나 투자와 성장사이의 강한 결합관계가 반드시 일방적 인과관계를 의미하는 것은 아니기 때문에 인과관계의 방향에 대한 보다 심층적인 연구가 필요하다. 특히 급변하는 안보환경 속에서 국방 R&D 투자가 증대되고 있음을 고려해 볼 때 국방 R&D 투자와 타 부문 R&D 투자 및 경제성장과의 결합관계에 대한 논의에 앞서 각 변수들 간의 인과관계에 대한 연구가 선행되어야 하나, 현재까지 국방 R&D 투자와 타 부문 간의 인과관계를 연구한 실적이 전무한 실정이다. 따라서 국방 R&D 투자와 다른 변수들과의 인과관계 분석을 통하여 국방 R&D 투자정책에 관한 정책적 시사점을 제시하였다는데 본 논문의 의미를 두고자 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.289-301
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• 2020

Purpose This study analyzes whether Internet search of cryptocurrency has a causal relationship to return and volatility of cryptocurrency. Design/methodology/approach Google Trend was used as a measure of the level of Internet search, and the parametric tests of Granger causality in the 1st moment and the 2nd moment were adopted as the analysis method. We used Bitcoin's dollar-based price, which is the No. 1 market value among cryptocurrency. Findings The results showed that the Internet search measured by Google Trends has a causal relationship to cryptocurrency in both average and volatility, while there is a difference in causality and its degree according to the search area and category that Google Trend user should set. Because the Granger causality is based on the improvement of prediction, the analysis results of this study indicate that Internet search can be used as a leading indicator in predicting return and volatility of cryptocurrency.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권8호
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• pp.845-852
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• 2018

마이어-쉔베르거와 쿠키어(Mayer-Schönberger and Cukier, 이하 MSC)는, 빅 데이터의 세계에서는 인과성보다 상관성이 실용적으로 더 유용하고 효율적이라고 주장한다.[4] 더 나아가, 빅 데이터의 세계에서는 인과성에 토대한 분석이나 예측이 상관성에 토대한 분석이나 예측에 밀려 주목받지 않거나 도태될 것이라 주장한다. 이 글에서 필자는, 상관성이 빅 데이터의 현상을 분석하고 이를 토대로 미래를 예측하는 데에 충분하다는 MSC의 논증들을 비판적으로 검토한다. 2장에서는 빅 데이터의 세계에서 상관성이 우월하다는 MSC의 논증을 소개한다. 3장에서는 상관성은 그 자체만으로 충분히 실용적이고 유용하다는 MSC의 논증을 비판한다. 상관성과 인과성의 차이에 대한 오해를 지적하고 심슨(Simpson) 역설로 그 차이가 왜 중요한지를 보여준다. 4장에서는 빅 데이터 분석에서 인과성이 상관성보다 비효율적이라는 MSC의 논증을 비판한다. 특별히 인과성을 증명하는 수학적 방법이 없다는 주장의 오류를 보여준다. 구조방정식에 토대한 인과 모형의 수학적 이론들을 제시하고, 이들 이론으로 인과성이 빅 데이터 분석에서 매우 유의미하고 유용한 역할을 할 수 있다는 것을 보여준다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제26권1호
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• pp.37-56
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• 2017

본 연구에서는 우리나라의 제조업을 대상으로 에너지소비, 생산, 수출의 상호 인과관계를 분석하였다. 우리나라 제조업을 9개 산업으로 나누어 1991년부터 2013년까지 패널 데이터를 구축하여 VECM 방법론과 더불어 Demitrescu and Hurlin (2012)에 의해서 개발된 패널 Granger causality test 방법을 사용하였다. 분석결과에 의하면, 생산에서 에너지소비로, 수출에서 에너지소비로의 Granger Causality가 존재하였다. 하지만 그 역으로는 Granger Causality가 성립하지 않았다. 따라서 제조업부문의 에너지절약정책은 생산이나 수출에 역효과를 발생하지 않으면서 추진될 수 있다는 Qzturk (2010)의 보존가설을 지지하고 있다. 장기적으로는 생산, 에너지소비, 수출, 노동, 자본 간에 장기 공적분관계가 존재하며, 장기균형관계에서 에너지소비가 생산의 증가에 기여하는 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.677-682
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• 2020

To investigate the nexus between urban population, gross capital formation, and economic growth in the Kingdom of Saudi Arabia, yearly data was collected from the World Bank for the period 1974- 2018. Basic statistics test and correlation matrix was used to investigate the causal effect among the tested parameters, followed by Augmented Dickey-Fuller (ADF) stationary test, co-integration analysis by Johansen test after that Vector Auto-Correction Model for both short-run and long-run and finally the Granger-Causality tests. Result of unit root test analysis shows that the urban population became stationary at I (0) level while economic growth and gross capital formation became stationary at I (1). Johansen co-integration analysis indicates that there is presence of both long-run and short-run relationship between the three variables in the Kingdom of Saudi Arabia. The result of the VECM Model reflects that both economic growth and gross capital formation have a negative impact on urban population in the short run. According to the Granger-Causality tests, there is unidirectional causality with the urban population by both gross capital formation and economic growth. Also, the result of the Granger Causality tests show that there is unidirectional causality between economic growth and gross capital formations.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.149-156
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• 2021

Gambling negatively affects the economy, and it brings unwanted financial, social, and health outcomes to gamblers. On the one hand, unemployment is argued to be a leading cause of gambling. On the other hand, gambling can cause unemployment in the second-order via gambling-induced poor health, falling productivity, and crime. In terms of significant effects, previous studies were able to establish an association, but not causality. The current study examines the time-sequence and contemporaneous causalities between lottery gambling and unemployment in Thailand. The Granger causality and directed acyclic graph (DAG) tests employ time-series data on gambling- and unemployment-related Google Trends indexes from January 2004 to April 2021 (208 monthly observations). These tests are based on the estimates from a vector autoregressive (VAR) model. Granger causality is a way to investigate causality between two variables in a time series. However, this approach cannot detect the contemporaneous causality among variables that occurred within the same period. The contemporaneous causal structure of gambling and unemployment was identified via the data-determined DAG approach. The use of time-series Google Trends indexes in gambling studies is new. Based on this data set, unemployment is found to contemporaneously cause gambling, whereas gambling Granger causes unemployment. The causalities are circular and last for four months.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권1호
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• pp.104-110
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• 2015

Every year governments spend their national budget on public health in order to reduce financial burden of individuals on health. Although it has been widely believed that the increase of public expenditure on health decreases private health expenditure, it has not been proved by analysis with real data. For better understanding, we conducted an empirical study on the real data of 17 OECD countries-Australia, Austria, Canada, Denmark, Finland, Germany, Iceland, Ireland, Japan, Korea, New Zealand, Norway, Portugal, Spain, Sweden, the United Kingdom, and the United States. The panel Granger-causality test is used to verify the cause-and-effect relationship between the two expenditures. As a result, public expenditure on health has a 3 to 4 year-lagged negative effect on private health expenditure in the cases of the 16 countries except for the United States.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.329-336
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• 2008

Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.

• 기술혁신연구
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• 제24권2호
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• pp.91-113
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• 2016

본 연구는 R&D 투자와 기술무역 변수들 간에 어떠한 인과관계가 있는지를 검토하고, 그 결과에 대한 정책적 함의를 제시함으로써 연구개발 활동의 촉진과 기술무역 활성화 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이에 정부 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 기술도입, 그리고 기술수출로 구성된 다변량 모형을 설정하고, 오차수정모형을 토대로 Granger-인과성 검정을 실시하였다. 분석결과 단기적으로는 총 5개의 인과관계가 성립하는 것으로 나타났고, 장기적으로는 정부 R&D 투자에서 기술수출로의 인과관계를 제외한 11개의 관계에서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 아울러 충격반응분석을 통해 시간의 흐름에 따라 각 변수들이 특정변수의 충격에 어떻게 반응하는지도 살펴보았다. 본 연구는 R&D 투자와 기술무역간의 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 그 관계를 명확히 하고, 도출된 결과들을 토대로 연구개발 활동 및 기술무역진흥을 위한 시사점을 제시하고 있다는 점에서 그 의의가 있다.

• 무역학회지
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• 제44권2호
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• pp.127-141
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• 2019

In this study, the relationship between Baltic Dry Index(BDI) and maritime trade volume in the dry cargo market was verified using the vector autoregressive (VAR) model. Data was analyzed from 1992 to 2018 for iron ore, steam coal, coking coal, grain, and minor bulks of maritime trade volume and BDI. Granger causality analysis showed that the BDI affects the trade volume of coking coal and minor bulks but the trade volume of iron ore, steam coal and grain do not correlate with the BDI freight index. Impulse response analysis showed that the shock of BDI had the greatest impact on coking coal at the two years lag and the impact was negligible at the ten years lag. In addition, the shock of BDI on minor cargoes was strongest at the three years lag, and were negligible at the ten years lag. This study examined the relationship between maritime trade volume and BDI in the dry bulk shipping market in which uncertainty is high. As a result of this study, there is an economic aspect of sustainability that has helped the risk management of shipping companies. In addition, it is significant from an academic point of view that the long-term relationship between the two time series was analyzed through the causality test between variables. However, it is necessary to develop a forecasting model that will help decision makers in maritime markets using more sophisticated methods such as the Bayesian VAR model.