• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.329-338
• /
• 2022

COVID-19 팬데믹으로 비대면 경제 상황이 전개되면서 주식시장에서는 언택트 주식 집단이 등장하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 감염병 확산에 따른 한국 COVID-19 공포지수를 제안하고, 언택트 주식 수익률과 콘택트 주식 수익률에 대한 영향력을 분석하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 COVID-19 공포지수를 이용한 그랜저 인과관계 분석 결과 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스와 같은 콘택트 주식의 수익률에서 유의적인 인과성이 나타났다. 둘째, LSTM 모형 기반의 주가 예측 결과 카카오, 대한항공과 네이버의 예측 성과가 높게 나타났다. 셋째, 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 진입 전략의 투자 성과는 네이버 선물과 카카오 선물에서 높게 나타났다. 본 연구는 비대면 경제가 본격화된 COVID-19 상황에서 언택트 주식과 콘택트 주식에 대한 COVID-19 팬데믹 확산의 영향력을 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 찾을 수 있다.

• 한국심리학회지ㆍ건강
• /
• 제16권3호
• /
• pp.609-622
• /
• 2011

본 연구는 주관적 안녕의 구성 성분 가운데 삶의 만족도 증진을 위한 개입 전략 수립에 중요한 근거가 될 수 있는 인과성에 대한 탐색을 시도하였다. 즉 삶의 만족도의 두 구성 요소인 전반적 삶의 만족도와 영역특정적 삶의 만족도 간 인과성을 탐색하였다. 이를 위해 207명의 대상자들로 부터 2주 간격의 연 이은 세 시점에서 전반적 삶의 만족도와 영역특정적 삶의 만족도를 측정하고 수집하였다. 통계자료 분석에는 구조방정식의 자귀회귀 교차지연 모형을 사용하였는데, 인과성을 분석하기 위한 방법으로서 본 모형을 적용함에 있어서 연구자가 채택한 논리와 방식을 이론적 배경에 서술하였다. 본 모형을 적용하여 수집 자료를 통계 분석한 결과 영역특정적 삶의 만족도가 전반적 삶의 만족도에 원인 변인으로 추정되었다. 이러한 결과는 삶의 만족도 증진을 위한 개입에 있어서 일차적 초점을 영역특정적 삶의 만족도 증진에 둘 때 전반적 삶의 만족도 또한 증진될 수 있으며, 이러한 경로의 흐름을 따를 때 삶의 만족도 증진이 보다 효율적으로 이루어질 수 있음을 의미한다. 논의에서는 연구방법 상의 논점과 연구결과가 지닌 함의, 그리고 연구의 제한점이 검토되었다.

• 한국사회복지학
• /
• 제65권2호
• /
• pp.203-230
• /
• 2013

본 연구는 한국복지패널의 원자료를 cross-lagged panel design에 따라 분석자료를 추출하고 인과관계 분석 모형을 이용하여 음주문제와 우울의 인과관계를 분석하였다. 나아가 빈곤이 음주문제와 우울에 영향을 미친다는 국내외 선행연구들을 바탕으로, 음주문제와 우울 간의 인과관계와 빈곤 상태의 변화가 연관성이 있는지를 살펴보았다. 연구 대상은 한국복지패널의 1차년도와 2차년도의 자료에서 반복측정된 3,976명의 성인 남녀였으며, 인과관계 분석은 McArdle and Hamagami (2001)에 의해서 정립된 Latent Difference Scores (LDS)모델을 사용하였다. 분석단계에서는 먼저 음주문제와 우울의 인과관계를 밝힌 후에, 이러한 인과관계가 빈곤의 상태변화를 나타내는 4개의 하위집단 (빈곤 지속 집단, 빈곤 탈출 집단, 비빈곤 지속 집단, 빈곤시작 집단)에서 유지되는지를 분석하였다. 분석결과 연구대상전체를 이용한 LDS모델의 결과는 우울이 음주문제의 변화를 예측할 뿐 아니라 음주 역시 우울의 변화를 예측하는 것으로 나타나 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 전체 연구 대상자를 빈곤 상태 변화에 따른 집단으로 구분하여 분석한 결과 빈곤지속 집단에서는 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났고, 빈곤 시작 집단과 비빈곤 지속 집단에서는 우울의 음주 변화에 선행하는 요인으로 나타났다. 그러나 빈곤 탈출 집단에서는 음주와 우울 사이의 인과관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 음주와 우울 사이의 인과관계가 빈곤상태변화에 따라 다르게 나타날 수 있음을 체계적으로 보여주는 새로운 결과로서 기존의 횡단연구들에서 우울과 음주의 관계에 대한 서로 상충하는 다양한 결과들에 대한 종합적 설명을 제공할 수 있다는 의미가 있다.

• 수산해양교육연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.198-210
• /
• 2016

This study firstly aims to estimate a leading-price of Jeju flounders with various price-classes by fish weight and secondly plans to provide policy implications of flounder purchase projects by understanding dynamic changes and interactions among flounder producer price-classes caused by price impulses in the market. This study applies an unit root test for stability of data, uses a Granger causality test to estimate the leading-price among producer prices by fish weight, employs the vector autoregressive model to analyze statistical impacts among t-1 variables used in models, and finally utilizes impulse response analyses and forecast error variance decomposition analyses to understand dynamic changes and interactions among change rates of the producer prices caused by price impulses in the market. The results of the study are as follows. Firstly, KPSS, PP, and ADF tests show that the change rate of Jeju flounder monthly producer prices by fish weight differentiated by logarithm is stable. Secondly, the Granger causality test presents that the change rate of the 1kg flounder producer price strongly leads it of 500g, 700g, and 2kg flounder producer prices respectively. Thirdly, the vector autoregressive model indicates that the change rate of the 1kg producer price in t-1 period statistically, significantly influences it of own weight in t period and also slightly affects price change rates of other weights in t period. Fourthly, the impulse response analysis indicates that impulse responses of structural shocks for the change rate of the 1kg producer price are relatively more powerful in its own weight and in other weights than shocks emanating from price change rates of other weights. Fifthly, the variance decomposition analysis points out that the change rate of the 1kg producer price is relatively more influential than it of 500g, 700g, and 2kg producer prices respectively. In conclusion, the change rate of the 1kg Jeju flounder producer price leads the change rates of other ones and Jeju purchase projects need to be targeted to the 1kg Jeju flounder producer price as the purchase project implemented in 2014.

• 국제지역연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.107-133
• /
• 2011

WTO 체제하의 국제무역에서, 수출과 경제성장과의 관계는 매우 중요한 요인으로 인식되고 있다. 이와 같은 국제 상황에서, 본 논문은 미국의 50개 주(州)를 대상으로 농산물 수출과 경제성장과의 관계를 분석하였다. 1973년부터 2007년까지의 연간 자료를 이용하여, 수출견인성장 가설에 근거한 선형모형의 추정, 충격반응함수, 분산분해분석, 그랜저 인과성 검증을 각각 하였다. 분석결과에 의하면, 미국의 경제에서 농산물 수출은 자국의 경제성장의 원인이 되었고, 특히 16개 주(州)(하와이, 아이다호, 캔자스, 메릴랜드, 미시건, 미네소타, 뉴져지, 노스 캐롤라이나, 노스 다코다, 오클라호마, 오레곤, 로드 아일랜드, 사우스 다코다, 텍사스, 워싱턴, 위스콘신)에서는 강한 인과성이 또한 31개 주에서는 약한 인과성을 보였다. 이를 통해서 미국의 경제성장에서 농산물 수출이 중요한 의미를 갖고, 일부 해안가나 곡창지대에 위치한 일부 주(州)에서는 농산물 수출이 경제성장에 중요한 변수로 인식되었다. 이를 통해서 한국은 미국과의 농산물 교역에 중요한 자료가 될 것이고, 미국의 농산물 수출을 통한 자국의 경제성장에 도움이 된다는 점이 교역국의 입장에서 중요한 정책적 의미를 내포하고 있다.

• 서비스연구
• /
• 제6권1호
• /
• pp.83-95
• /
• 2016

본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2000년 1월부터 2015년 9월까지 15년 9개월간의 월별자료 189개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과(Granger Causality test) 상승률과 변동성에 있어서 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)분석결과 서비스업생산지수와 서비스업도도소매지수에 사이에 충격이 존재하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라짐을 알 수 있었다. 이는 다른 산업뿐만 아니라 서비스업산업에 있어서도 생산량은 어느 정도 도소매업체의 판매량을 예측할 수 있다는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 서비스업도소매지수는 일정시차동안 73.65%~65.59%의 서비스업생산지수에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 서비스업생산지수는 일정시차동안 0.97%~1.92%의 서비스업도소매지수에 영향을 받는 것으로 나타나 영향력이 미미함을 알 수 있었다. 본 연구는 다양한 지수를 대상으로한 상호간의 가격발견을 통한 상호연관성을 분석한 기존의 연구방법을 확장하여 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수와의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. 이와 같은 연구결과는 물가지수를 관리하고 있는 정부에게 물가정책을 수립하는데 의미를 부여하고, 각종 지수를 관리하고 있는 한국은행 및 통계청에게 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구에 대한 한계점으로는 물가지수를 이용한 선행연구가 많지 않아서 좀 더 체계적인 분석이 부족하다는 점과 구조변화 시점을 구분하여 분석하지 못했다는 점이다. 따라서 다양한 물가지수를 활용한 후속연구와 구조변화를 전후를 대상으로 한 추가연구가 필요하다고 사료된다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.1852-1860
• /
• 2000

Distinct from the Markov random field or pseudo 2D HMM models for image analysis, this paper proposes a new model of 2D hidden Markov mesh chain(HMMM) model which subsumes the definitions of and the assumptions underlying the conventional HMM. The proposed model is a new theoretical realization of 2D HMM with the causality of top-down and left-right progression and the complete lattice constraint. These two conditions enable an efficient mesh decoding for model estimation and a recursive maximum likelihood estimation of model parameters. Those algorithms are developed in theoretical perspective and, in particular, the training algorithm, it is proved, attains the optimal set of parameters.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.477-481
• /
• 2007

The purpose of this study is to provide the ideal forecasting model of cadastral survey work load through the Economeatric Analysis of Time Series, Granger Causality and VAR Model Analysis, it suggested the forecasting reference materials for the total amount of cadastral survey general work load. The main result is that the derive of the environment variables which affect cadastral survey general work load and the outcome of VAR(vector auto regression) analysis materials(impulse response function and forecast error variance decomposition analysis materials), which explain the change of general work load depending on altering the environment variables. And also, For confirming the stability of time series data, we took a unit root test, ADF(Augmented Dickey-Fuller) analysis and the time series model analysis derives the best cadastral forecasting model regarding on general cadastral survey work load. And also, it showed up the various standards that are applied the statistical method of econometric analysis so it enhanced the prior aggregate system of cadastral survey work load forecasting.

• 지식경영연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.35-48
• /
• 2009

The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
• /
• pp.179-182
• /
• 2003

This study describes a new graphical method for assessing and characterizing effect modification by a matching covariate in matched case-control studies. This method to understand effect modification is based on a semiparametric model using a varying coefficient model. The method allows for nonparametric relationships between effect modification and other covariates, or can be useful in suggesting parametric models. This method can be applied to examining effect modification by any ordered categorical or continuous covariates for which cases have been matched with controls. The method applies to effect modification when causality might be reasonably assumed. An example from veterinary medicine is used to demonstrate our approach. The simulation results show that this method, when based on linear, quadratic and nonparametric effect modification, can be more powerful than both a parametric multiplicative model fit and a fully nonparametric generalized additive model fit.