Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.127-135
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2009
한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.
최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 경기도 평택과 서울 정동지역의 오존농도를 설명 변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로 분석하였다. ARE모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상 되는 자료를 사용한 부분모형 두 가지 모형을 비교하였다. ARE의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메툼 10(PM10)를 사용하였다.
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고, 또한 Fama and French(1993) 등에 의해서 제시된 다요인모형(multi-factor model)이 한국주식시장에서 적용가능한 지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 Fama and MacBeth(1973)의 횡단면회귀모형과 Black, Jensen, and Scholes (1972)의 시계열모형을 사용하였으며, 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 횡단면분석결과에 의하면, 장부가치/시장가치 비율(BE/ME), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수로 나타났다. 그리고 통계적 의미에서는 1월효과가 존재한다고 보기 어려우나, 경제적 의미에서 1월효과가 존재하는 것으로 생각된다. 시계열분석결과에 의하면, 시장요인, 기업규모요인, 장부가치/시장가치요인(또는 현금흐름/주가요인) 등의 3요인에 의해서 국내 주식수익률의 공통적 변동을 잘 설명할 수 있다. 즉 국내 증권시장에서도 Fama and French(1993)의 3요인모형이 성립될 수 있는 것으로 판단된다.
재무경제학에서 많은 연구들이 주식가격과 거시경제활동과의 이론적 모형을 설정하고 이를 점증하고자 하였다. 이 분야에서 지금까지 주로 ARMAX 모형이나 VAR 모형들이 사용되어 왔으나, 이러한 방법들은 주식가격과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 파악할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 이러한 한계점을 극복할 수 있는 VECM을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제변수들간의 장기적인 균형관계를 규명하고자 함에 있다. 검증결과, 모든 변수들의 시계열이 불안정적인 것으로 확인된 관계로, 다변량시계열의 공적분 관계를 검증하는 Johansen 검증을 VECM 모형의 구조 안에서 실시하였다. 종합주가지수와 거시경제변수들간에는 장기적 안정관계를 나타내는 공적분관계가 있는 것으로 나타났으며, 종합주가지수와 거시경제변수들간의 관계는 대부분 이론적인 관계에서 예상하는 부호와 동일한 부호를 갖으며 통계적으로도 유의하였다. 그리고, VECM의 설명력이 종래에 주로 사용하였던 VAR 모형의 설명력보다 더 우월하게 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1093-1102
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2012
본 연구에서는 다변량시계열모형인 VAR (vector autoregressive regression)모형에 의하여 금리 스프레드의 시계열예측을 수행하였다. 국내외 거시경제변수들 중에서 교차상관분석 및 그랜져인과 검정을 통하여 상호간에 설명력이 있는 변수들을 추출하여 VAR모형의 시계열변수로 사용하였다. 마지막 12개월의 예측치에 대한 MAPE (mean absolute percentage error)와 RMSE (root mean square error)에 근거하여 모형의 예측력을 단일변량 시계열모형인 AR (autoregressive regression) 모형과 비교하였다.
본 연구에서는 항만의 단기 물동량을 예측하기 위해 ARIMA 모형과 CART 모형을 활용한 단기 수요예측 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 2단계로 구성된다. 1단계에서는 시계열 예측치와 주요 교역국의 주당 근로일수를 변수로 사용하여 CART 모형을 추정하고 주별 물동량 예측을 진행한다. 2단계에서는 1단계에서 도출한 예측치와 요일 정보, 주요국 공휴일 정보, 주요국 행사 기간 정보를 설명변수로 활용하여 최종적인 일별 물동량 예측 모형을 추정한다. 제시한 수요예측 모형을 활용하여 2020년 10월 1일부터 12월 31일까지 92일의 부산항 물동량을 예측한 결과 제시한 모형의 평균 정확도가 기존 시계열 모형보다 '22.5%' 높은 것으로 나타났다. 제시 모형은 일별 물동량의 추세뿐만 아니라 물동량이 급등락하는 지점에서도 높은 정확도를 보였으며 시계열 예측 모형을 사용했을 때 비해 총 166,504(TEU)의 오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 항만의 효율적인 운영을 위해 필수적인 단기 물동량 예측에 적합한 예측 모형을 제시한 본 연구는 충분한 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.
본(本) 연구(硏究)는 기업(企業)의 소유구조(所有構造)와 기업가치(企業價値) 사이의 관계를 분석하여 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하며, 또한 제시된 모형(模型)을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석하여 절충가설이 우리나라 기업에 적용될 수 있는지를 검토하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 기업가치(企業價値)를 나타내는 대용변수(代用變數)로 시장가치 대 장부가치비율을, 독립변수(獨立變數)로는 대주주 1인 지분율을 그리고 통제변수(統制變數)로는 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지, 30대 재벌 비재벌의 가변수(假變數)를 사용하였다. 실증분석 결과 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 모형이 상당한 의미를 가지나, 모형(模型)의 설명력(說明力)은 비교적 낮아 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수(說明變數)들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 8%정도 설명하고 있다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 독립변수 대주주 1인의 지분율과 이를 제곱한 것은 통계적으로 의미가 있는 변수가 되고 있다. 이는 대주주 1인의 지분율과 기업가치(企業價値) 사이에는 곡선관계(曲線關係)가 존재한다는 절충가설(折衷假說)을 지지하는 강력한 증거이다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 통제변수(統制變數)인 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지 그리고 30대 재벌 비재벌 가변수(假變數) 등은 기업가치(機業價値)를 결정하는 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다.
본(本) 연구(硏究)는 자본구조이론과 전통적 연구에서 제시된 변수를 통합하고 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하여 우리나라의 자본구조결정 요인을 식별할 수 있는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하여, 또한 제시된 모형을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석(分析)하였다. 그리고 실증적 분석에는 횡단면(橫斷面) 자료(資料)와 시계열(時系列) 자료(資料)를 결합하는 패널자료추정법(資料推定法)을 사용하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 자본구조이론(資本構造理論)과 관련된 결정 요인으로는 기업(企業)의 성장기(成長機)을, 내부주주(內部株主)의 지분율(持分率) 그리고 내부주주수(內部株主數)의 비율 등을, 전통적 횡단면 요인으로는 경영위험(經營危險), 자산구성(資産構成), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模) 등을, 그리고 전통적 시계열 요인으로는 법인세율(法人稅率)과 물가수준(物價水準) 등을 제시하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 다루는 실증분석기간은 1981년 1월부터 1990년 12월까지의 10년간이었으며, 추출된 표본기업(標本企業)의 수(數)는 104개사이다. 실증적 분석결과, 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 49.91%정도 설명하고 있으며 설명변수 중 기업(企業)의 성장기회(成長機會), 내부주주(內部株主)의 지분을, 경영위험(經營危險), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模), 물가수준(物價水準) 등은 자본구조의 결정 요인으로 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다. 질산으로 처리된 것이 컸고 0.75 M과 1.0 M의 질산을 사용했을 때는 작음이 확인되었다. 이상의 실험결과들로부터 친수성인 $NH_4Y$형 제올라이트를 소수성의 것으로 변환시키기 위한 수증기의 온도는 $500^{\circ}C$와 $600^{\circ}C$가, 그리고 질산의 농도는 0.5 M이 적합한 것으로 결론지을 수 있고, 이와 같은 결론은 BET비표면적과 TPV값과 같은 경향을 보인 벤젠과 톨루엔의 흡착용량측정결과로 입증되었다. 탈알루미늄된 제올라이트들의 수분에 대한 Si/Al비와 흡착용량은 각각 높은 농도의 질산으로 처리된 것일수록 증가하고 감소하여 소수성이 증가함을 나타내었다.(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.據金) 운용(運用)에 관한 정책수립시(政策樹立時) 금융선진국(金融先進國)의 증거금(證據金) 정책운용(政策運用)을 통한 시장관리(市場管理) 경험(經驗)을 어느 정도 참고할 수 있음을 시사한다고 할 것이다. 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)
본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 횡단면 자료와 시계열 자료를 결합한 패널자료(panel data)를 이용하여 패널자료분석방법으로 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 일반적으로 패널자료를 사용하면 Hsiao(2003)가 지적한 바와 같이 표본의 크기를 확대시켜 자유도를 증가시키고 이론적으로 설명변수간 다중공선성(muti-collinearity) 문제를 완화할 수 있다. 실증분석결과에 의하면 기업규모(SIZ), 장부가치/시장가치 비율(B/M), 순이익/주가 비율(E/P), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수라 할 수 있다.
본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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