이 리뷰논문은 경제분석체계의 발전과정을 계량경제학을 중심으로 살펴보고 불확실성이 더해지는 최근 경제현상의 통계학적 응용성을 모색한 것이다. 지난 반세기 동안 경제학의 분석체계는 발전을 거듭하며 현실 경제문제를 실효적으로 분석하고 예측해왔다. 그 중심에 이론통계학의 추론을 기반으로 하는 계량경제학의 절대적인 기여가 있었다. 최근 들어서는 IT발전, 인터넷과 SNS의 확산 등으로 계량경제학과 통계학의 새로운 연구 환경이 조성되고 있다. 앞으로 경제현상의 복잡다기화와 변동성 증대에 비례하여 분석체계도 정치화되며 발전할 것으로 보이지만, 급변하는 경제환경 변화를 적실하게 분석해내지 못하는 한계를 지적하는 시각도 있다. 한걸음 더 나아가 주류 경제학의 패러다임을 넘어 복잡계, 경제물리학과 같은 접근방법을 적극적으로 적용해야한다는 주장도 나오고 있는데, 이 또한 통계학에게는 도전이 되고 있다.
최근에 거시계량경제학(巨視計量經濟學)의 실증분석(實證分析)은 불안정적(不安定的) 시계열(時系列)(non-stationary time series)에 대한 인식과 그 통계적(統計的) 처리기법(處理技法)에 있어서 현저한 진전을 보였다. 주요한 거시경제변수(巨視經濟變數)들이 단위근(單位根)(unit root)을 가지기 때문에 계량경제학(計量經濟學)의 방법론(方法論) 단순적용할 수 없다는 주장이 대두되고 있는 한편 이러한 문제점을 극복하는 동시에 변수 상호간 장기균형관계(長期均衡關係)를 설명할 수 있는 공적분(共積分)(cointegration)이론(理論)이 개발되어 경제학(經濟學) 여러 분야에서 응용되고 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 단위근(單位根)과 공적분(共積分)의 개념과 그 통계학적(統計學的) 및 경제학적(經濟學的) 의미를 설명하고 여태까지 개발된 검정통계량(檢定統計量) 중 비교적 우수하다고 평가되는 몇가지의 검정력(檢定力)을 비교평가(比較評價)함으로써 이들을 이용한 실증분석(實證分析)의 지침을 제공하고자 하였다.
본 연구의 목적은 과학기술의 정량적 결과물과 국가 경제 성장간의 관계를 분석함으로써, 향후 연구개발 인력에 대한 성과지표 설정에 기여하고자 함에 있다. 이를 위해 2004년부터 2013년까지 10년간 Scopus에 등재된 다학제분야 193,474개의 논문과 국가별 GDP 및 GDP per capita에 대한 과학계량학적 분석을 실시하였으며, 이를 바탕으로 상위인용논문(HCP) 구간별 논문 생산량과 국가 경제력 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 국가별 HCP 논문수와 GDP/GDP per capita 사이에는 유의한 관계가 있음을 밝혀내었다. 성과평가에 반영하기 위한 HCP의 적정 비율은 상위 30~40%인 것으로 예측되었으며, 이 비율은 국가의 정책 방향에 따라 해당 범위 내에서 유동적일 수 있음을 제시하였다. 본 결과는 향후 R&D 연구 인력에 대한 성과평가 지표 개발에 근거로 활용될 수 있을 것이다.
이산화탄소의 대기 중 배출규제에 대한 논의가 지구적으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 탄소세의 도입이 우리나라의 전력부문에 미치는 효과를 분석하였다. 이를 위해 전력수요와 공급을 연계하는 계량경제학적 "시뮬레이션"모형을 수립하였다. 모형의 운용 결과, 탄소세의 부과는 특히 전력가격 상승에 큰 효과를 주고 있는 반면 전력수요의 변화에는 비교적 적은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 외생적 시나리오 설정에 의하여 탄소세 부과시 연료원 간의 대체효과를 분석하였는데 원자력이 화석연료를 대체하는 시나리오는 전력가격의 안정화에 약간의 도움을 주고 있으나 LNG가 유연탄 화력을 대체하는 시나리오는 전력가격의 변화에 거의 영향을 주지 않고 있다. 이러한 분석 결과는 발전 연료간의 대체를 고려한다고 하더라고 탄소세 충격의 완화에 미치는 효과는 미미하다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 인터넷전화의 잠재 가입자를 대상으로 이들의 전화 사용 행태 및 사회-인구 통계적 특성 검토하여 이를 인터넷전화의 가입 확률로 연결하는 모형을 개발한다. 이때 가입 예측모형은 설문결과에 이산 프로빗 모형을 적용함으로써 구축하였다. 모형의 결과에 따르면 인터넷전화서비스 가입에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수는 월 전화요금, 월 전화사용회수, 채택하고 있는 전화요금제, 현재 가입 중인 전화회사, 가구 의사결정자의 나이 등인 것으로 분석되었다. 또한 위의 각 요인의 부호는 관련 분야의 전문가들의 일반적인 견해 및 상식과 일치하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.227-234
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2000
지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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