• 제목/요약/키워드: 산지가격

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감귤시장의 유통단계별 가격 인과성 분석 (A Causality Analysis of the Tangerine Market by Distribution Channel)

  • 강석규;고봉현
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.376-381
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    • 2018

  • 본 연구에서는 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 유통단계별 감귤시장의 가격전이 메커니즘을 이해하고 가격 결정력을 지니는 유통단계를 확인하고자 하였다. 일반적으로 농 축 수산물의 유통과정은 도매시장에서 소매시장으로 가는 2단계 유통과정을 거친다. 그러나 경우에 따라서는 산지 도매시장에서 소비지 도매시장을 거쳐 소비지 소매시장으로 가는 3단계 유통과정을 거치는 경우도 있다. 이렇게 각 시장에서 형성되는 농 축 수산물의 가격은 유통마진의 격차를 두고 서로 밀접한 연관을 지니며 움직이는 것이 특징이다. 그러나 각 시장의 가격결정 과정에서 농어업인, 도소매 유통인 및 가공업자 등의 시장지배력, 소비자 또는 정부의 영향력에 따라 각 시장의 가격생성 메커니즘이 영향을 받을 것이고, 이에 따라 각 시장의 인과행태가 발생할 것이다. 제주감귤 역시 생산자 단체와 산지 유통인을 통하여 도매시장이나 대량 수요처 등으로 운송되며 도 소매시장 및 대형유통업체를 통하여 최종 소비자에게 유통되고 있어 전반적으로 도매시장에서 소매시장으로 가는 2단계 유통과정을 거치고 있다고 볼 수 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 감귤의 도매가격과 소매가격 간의 유통단계별 수준변수 시계열에서 장기균형관계가 성립하였다. 둘째, 감귤 가격의 도매시장과 소매시장 간의 인과방향은 단기적인 측면에서 도매시장에서 소매시장으로의 일방적인 인과방향을 확인할 수 있었다. 셋째, 장기적인 측면에서 감귤 가격의 도매시장과 소매시장 간에는 서로 쌍방향적인 피드백 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 감귤 유통시장에서 도매가격이 가격형성에 가장 중심적인 역할을 하며, 감귤의 가격결정에 있어 도매시장의 영향력이 매우 크게 나타나고 있음을 의미한다고 하겠다. 결국 경쟁력 있는 감귤산업의 발전을 위해서는 산지 조직화를 통한 감귤생산의 수급조절 정책의 적극적인 추진이 필요한 것으로 사료된다.

  • https://doi.org/10.5762/KAIS.2018.19.3.376 인용 PDF KSCI

집중탐구 - 축산 오리전망 2023

  • 한국오리협회
    • 오리마을
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    • 통권236호
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    • pp.24-27
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    • 2023

  • 한국농촌경제연구원은 올해 오리 사육 마릿수가 고병원성 조류인플루엔자(AI) 발생으로 인한 종오리와 육용오리 사육 마릿수 감소로 지난해보다 감소한 773만마리가 될 것으로 전망했다. 올해 오리고기 생산량은 오리 사육 마릿수 감소로 지난해보다 감소한 10만6,000톤으로 전망됐으며 오리 산지가격은 이에 따라 지난해보다 올라 1만1,000원대로 전망됐다. 한국농촌경제연구원의 '2023 오리 수급 동향과 전망'을 토대로 지난해 오리산업을 총 정리하고 올해 오리산업을 전망해 봤다.

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선형회귀모델을 사용한 쌀 가격 예측 및 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기 탐색 (Prediction of Rice Prices and Search for a Period of Weather Affecting the Prices Based on a Linear Regression Model)

  • 최다정;서진경;고광호;백주련
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.37-38
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    • 2022

  • 농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.

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