• Environmental and Resource Economics Review
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• v.17 no.1
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• pp.3-22
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• 2008

We study nonlinearities of $CO_2$ emissions and economic growth m Korea using the Smooth Transition Autoregressive (or STAR) model. We find evidence for nonlinearities and cyclical regime changes of both time series. In the extended nonlinear empirical work, we characterize dynamic properties of the two time series and then find mutually significant Granger causality between $CO_2$ emissions and economic growth. All these empirical evidences together reinforce long standing concern that economy-wide restrictions on $CO_2$ emissions would hurt economic growth for Korean styled medium industrialized countries.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.3
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• pp.405-423
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• 2006

This paper develops theoretical model between economic growth and pollution as follows: First, emissions are generated from final good production process and technology accumulation. Second, pollution is directly connected with increase in final good production or in consumption, Third, no pollution abatement activity would be undertaken. Fourth, reproducible factors associated with labor and capital input are used in production function. We also test the existence of nonlinear Dynamics between economic growth and pollution using an exponential smooth transition autoregressive model(ESTAR). We find the presence of nonlinear dynamics between economic growth and pollution with a time series data for Seoul. This result shows indirectly that an inverted U relationship between air pollution and economic growth exists.

• Resources Recycling
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• v.30 no.3
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• pp.3-17
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• 2021

Currently, there is a drain of natural resources, environmental contamination, generation of waste, and problems of the earth's climate by CO₂ emissions according to mass production and overconsumption of mankind. It is effectuated by a linear economy that involves manufacturing products, use, and waste repeatedly; there is no guarantee in the lives of humans and the future of the globe if we do not find alternative proposals. For a sustainable developing society and to overcome the present global problems, we must successively change to a circular economy from a linear economy. The circular economy has the concept of an extended value chain in recovery, reuse, remanufacturing, and recycling, instead of discarding after the use of manufactured goods. New business models of circular economy have been realized to save the earth ecology and sustainable developing society in serious recognition of the linear economy system. New business models are established by creating a vision and developing a program, and by renovating technology, law, and financial support through a worldwide government policy.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.211-231
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• 2002

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.311-312
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• 2006

본 논문에서는 선로 전력조류제약을 고려한 경제급전(SCED : Security-Constrained economic dispatch)에 내점 선형계획법을 이용하여 최적해를 구하는 문제를 다룬다. 최적전력조류(Optimal Power Flow)식으로부터 선로의 유효전력만을 근사화하여 선로 전력조류 제약을 고려할 경제급전(SCED)의 식을 정식화한다. 선형계획법을 적용하여 최적해를 구하기 위해서 발전기출력과 유효전력, 부하, 손실과의 관계를 이용하여 경제급전의 식을 선형화 하는 알고리즘을 제시한다. 선형화 알고리즘은 목적함수로 계통 발전기의 총 연료비를 취하고 전력수급평형식으로 발전기출력증분에 대한 선로의 증분손실계수를 이용하며, 선로의 제약조건은 일반화발전 분배계수(GGDF : Generalized Generation Distribution Factor)를 이용하여 선형화한다. 최적화 기법으로서 내점법(Interior Point Method)을 적용하고자 하며 사례연구를 통하여 선형계획법 중 가장 많이 사용하는 심플렉스(Simplex)법과의 수렴특성을 비교하여 내점 법의 효용성을 확인하고자 한다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.14 no.2
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• pp.117-120
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• 2000

In the Step of preliminary ship design a designer should decide a economic ship. The economic ship has the least building cost to a annual freight amount satisfying a given design condition That is RFR is minimum among alternatives.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.1
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• pp.171-205
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• 1997

'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.3 no.2
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• pp.171-189
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• 1981

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2953-2966
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• 2018

Housing prices are closely related to various variables that indicate macroeconomic conditions. In this paper, empirical analysis based on data is performed referring to previous studies. Focusing on the policy interest rate among the factors affecting the housing price, the non-linear impulse responses of other variables to the interest rate shock are analyzed. Using the random forest algorithm, the variable importance scores of the macroeconomic variables presented in the previous studies are calculated. After selecting the variables through this process, the impulse responses are calculated using a model that can capture non-linearity. According to the model, the responses of housing prices to the policy rate is only significant when the rate is raised. Especially, the impulse response is amplified when the shock increases due to the non-linear characteristics that can not be captured by the traditional VAR methodology. The analysis results suggest that the interest rate as a policy instrument should be approached from a more cautious perspective.