• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2012

이수 및 치수를 위한 수공구조물 설계 및 하천기본계획 수립의 요점은 설계홍수량의 산정에 있으며, 통계적으로 유의성을 가지는 설계홍수량을 산정하기 위해서는 일반적으로 30년 이상 관측된 홍수자료가 요구된다. 우리나라의 경우 대부분의 유역이 미계측 유역이거나 관측년수가 비교적 작은 경우가 많으므로, 상대적으로 자료 연한이 긴 강우자료를 빈도분석한 후 이를 강우-유출 모형에 입력하여 확률홍수량을 추정하는 간접적인 방법이 주로 이용되며 사용된 강우의 빈도가 홍수의 빈도와 동일하다는 가정을 기본으로 한다. 그러나 동일한 강우량이 발생하더라도 강우의 강도, 지속시간, 유역의 선행함수조건 등과 같은 유역 특성에 따라 유출의 특성은 현저히 다르게 나타나며 결국 이러한 특성은 입력자료, 강우-유출 모형, 기후변동성 등과 같은 불확실성 요소로 인식될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 불확실성을 고려할 수 있는 강우-유출 모의기법을 개발하여 이를 통해 홍수빈도곡선을 유도할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 불확실성 분석을 위해 기존 HEC-1 강우-유출 모형에서 Bayesian MCMC 기법을 적용하여 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수들의 최적화 및 불확실성 분석을 수행하였다. 마지막으로 기후변화 영향을 통합한 홍수빈도곡선을 유도하기 위해서 극치강수를 모의하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 극치값 재현에 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Kernel-Pareto Piecewise분포 기반의 강우모의발생 기법을 적용하여 HEC-1모형과 연동되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존 홍수빈도곡선 유도 방법에서 불확실성을 분석하기 위해 모든 변수들을 독립사상으로 간주하고 Monte Carlo Simulation을 수행함으로서 매개변수들간의 상호연관성, 상관성, 조건부 확률들을 고려할 수 없었던 점을 Bayesian 모형을 통해 매개변수들간의 조건부 확률을 고려한 매개변수의 사후분포 도출을 가능하게 하여 보다 현실적인 강우-유출 관계 도출이 가능하고 불확실성 구간이 자연적으로 도출됨으로서 향후, 신뢰성 있는 수자원 계획수립에 유용한 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.49-67
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• 2006

본 논문은 2005년 3월 2일부터 2005년 5월 30일까지 현물환율, 통화선물가격과 통화선물거래량의 일중자료 각각 4,473개를 사용하여 원/달러 통화선물의 가격예시 기능과 변동성 전이효과에 대해 연구하였다. 단위근 검정에서 현물환율과 통화선물가격은 단위근이 있는 불안정한 시계열이었지만, 공적분 검정에서 두 시계열이 장기적 균형관계를 이루고 있었다. 현물환수익률, 통화선물수익률, 통화선물거래량은 안정적인 시계열이었다. 나아가, 현물환수익률과 통화선물수익률의 변동성에 비대칭성이 존재하지 않았다. 이변량 GARCH 오차수정(BGARCH-EC) 모형의 평균방정식 분석결과, 통화선물수익률의 증가가 5분 후 현물환수익률을 증가시켰다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률을 선행한다는 것으로 가격예시 기능이 작동함을 의미한다. 또한 두 수익률이 이루는 장기적인 균형관계는 현물환수익률을 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 분산방정식의 분석결과, 통화선물수익률에 기인하는 단기적 충격이 현물환수익률의 조건부 분산에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률에 대해서 변동성 전이효과를 가짐을 뜻한다. 통화선물거래량 더미 변수가 두 수익률에 대해 아무런 영향을 미치지 못했지만 두 수익률의 조건부 분산에 유의한 양의 영향을 미쳤다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.9-9
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• 2021

기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제17권2호
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• pp.211-227
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• 2000

본 연구는 외환위기 이후 1998년 10월부터 2000년 3월까지의 일별 데이터를 사용하여 원/달러 역내시장과 역외시장간의 가격정보 이전에 관한 동조화여부를 실증분석 하였다. 원/달러 역내시장의 가격대용으로 원/달러 현물환율을 사용하였으며, 원/달러 역외시장의 가격대용으로 원/달러 역외선물환율인 NDF 1개월물을 사용하였다. 수익률이 중심이 된 기존의 많은 인과관계 연구들과는 달리 본 연구에서는 환율의 변화율에 대한 그랜져 인과관계 분석과 함께 이변량 GARCH모형을 이용하여 두 시장간에 있어서의 환율의 변화율과 변동성의 인과관계를 분석하였다. 그랜져 인과관계분석 결과 현물환율은 역외선물환율에 대해 강한 선도관계를 가지며 상대적으로 약하지만 역외선물환율 또한 현물환율에 대해 선도관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에 사용된 이변량 GARCH모형은 AR(1)-GARCH(1,1)모형으로서 분식 결과를 보면 조건부 변동성이 두 시장간에 상호의존적이며 한 시장의 변화율충격이 다른 시장의 변동성에 영향을 미치는 것이 양 시장간에 유의적으로 나타났다. 이는 현물환시장의 거래정보가 역외선물환시장의 가격형성에 영향을 미치며 역외선물환시장 거래정보 또한 현물환시장으로 이전되어 원/달러 역내시장과 역외시장이 잘 동조화 되어 있다고 말할 수 있다. 즉 정보가 먼저 한 시장에 반영 된 후 다른 시장에 전달되는 정보의 일방 통행적 흐름이 아니라 정보의 반영이 두 시장에서 동시에 이루어지고 정보의 흐름이 양방향으로 이루어짐을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.327-335
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• 2016

2008년 글로벌 금융위기 이후 중국은 위안화 국제화의 점진적 추진을 진행하면서 중국상하이 외환시장과 중국홍콩 외환시장에서 거래되는 통화인 역내위안화와 역외위안화를 형성시켰다. 본 연구는 위안화 국제화와 점진적인 중국 자본계정 개방에 따라 급변하는 외환시장상황의 변동성을 정확하게 파악하기 위해서 GARCH모형 (일반화된 자기회귀 조건부이분산성모형)에 다단계인공신경망을 결합한 MLP-GARCH 모형과 GARCH모형과 기계학습의 일종인 딥러닝 (deep learning)을 통합한 DL-GARCH을 가지고 위안화 변동성예측을 비교 실험과 분석을 하였다. 비교분석 결과 DL-GARCH 모형은 MLP-GARCH보다 모형 위안화 역내 외 환율변동성 예측 면에서 더욱 더 개선된 예측값을 제공하였다. 그래서 이분산시계열모형을 딥러닝과 결합한 DL-GARCH 모형은 시계열의 환율 변동성 예측 문제에 딥러닝을 응용할 수 있음을 확인하였다. 향후 이분산시계열과 결합된 딥러닝 모형은 다른 금융시계열 데이터에 응용하여 그 일반화 가능성을 높일 수 있을 것이다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.67-88
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• 2014

본 연구에서는 중국시장을 중심으로 수익률 전이현상(return spillover effect) 및 변동성 전이현상(volatility spillover effect)을 이변량 VAR-EGARCH 모형을 이용하여 실증 분석하였다. 그리고 최근의 글로벌 금융위기를 중심으로 금융위기 이전과 이후로 나누어서 전이효과를 실증 분석하였다. 실증분석 결과, 전체기간에서 중국으로부터 일본 만이 수익률 전이현상을 가지고 있었고 변동성 전이현상은 미국뿐만 아니라 일본, 한국에게도 모두 영향을 주었다. 기간을 나누어서 분석한 결과, 금융위기 전에는 일본과 한국에게 수익률 전이현상을 가지고 있었고 금융위기 후 그 크기가 상대적으로 증가한 것으로 나타났다. 또한, 중국의 변동성 전이현상도 한국에게 영향을 주고 미국으로부터 영향을 받다가, 금융위기 후 한국을 제외한 미국과 일본은 중국과 양방향의 관계를 가지고 있었고 그 크기가 증가하였다. 하지만 미국으로부터 중국으로의 변동성 전이현상은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 글로벌 금융위기 이후 중국시장의 영향력이 증대되고 있음을 의미한다.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.365-381
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• 1999

본 연구는 국제 외환시장의 주요 통화들을 대상으로 조건부 이분산성을 고려한 GARCH-M 모형을 이용하여 불편기대가설과 시간변화 위험프리미엄의 존재를 규명하고 위험프리미엄 요인과 체계적 오차 요인간의 연계가능성 및 개별 외환시장의 특성과 시간변화 위험프리미엄의 변동성간의 관계를 규명하는데 목적을 두고 있다. 실증분석 결과, JPY를 제외한 DEM과 CHF, 그리고 GBP에서 불편기대가설을 지지하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 GBP의 경우에는 시장의 효율성과 위험프리미엄의 존재를 동시에 인정하는 일반효율성이 성립하는 것을 발견할 수 있었다. 한편 외환시장이 활성화될수록 시간변화 위험프리미엄의 변동성이 커지고 조정속도가 빨라진다는 사실도 발견할 수 있었다.

• 한국조리학회지
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• 제22권3호
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• pp.212-223
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• 2016

본 연구의 목적은 거시경제변수의 수익률 및 변동성이 호텔 레저 주가지수 수익률 및 변동성에 대해 정보이전효과가 존재하는 지에 대해 알아보는 것이다. 실증분석을 위해 2000년 1월 4일부터 2015년 12월 31일까지 자료가 사용되었다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시간가변 AR(1)-GARCH(1,1) 모형을 이용하여 분석한 결과, 거시경제변수으로부터 호텔 레저 주가지수로 수익률 및 변동성의 이전효과는 통계적으로 존재하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 환율(KOSPI)과 호텔 레저 주가지수의 수익률 간에는 음(양)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로 원유(금리)와 호텔 레저 주가지수의 변동성 간에는 양(음)의 관계를 가지는 것으로 관측되었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권2호
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• pp.175-194
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• 2004

본 논문은 예상하지 못한 뉴스충격이 유가의 변동성에 미치는 영향이 비대칭임을 밝힘과 더불어 유가의 변동성을 가장 정확히 추정할 수 있는 변동성모형을 결정하는데 연구의 목적을 둔다. 여기에는 GARCH모형, EGARCH모형, AGARCH모형, GJR모형과 같은 네 가지 변동성모형이 이용된다. 변동성모형을 선정하기에 앞서 부호편의검정과 규모편의검정을 통해 모형의 설정오류를 조사한 후, GARCH모형은 비대칭효과를 보이는 AGARCH모형과 GJR모형에 비해 나쁜 뉴스에 대해서는 과소평가를, 좋은 뉴스에 대해서는 과대평가를 하는 경향이 있음을 보인다. 그리고 EGARCH모형은 GARCH모형, GJR모형, AGARCH모형에 비해 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스에 대해 조건부 분산을 지나치게 높거나 낮게 평가하며, 특히 나쁜 뉴스에 대해서는 이해하기 어려울 정도로 높게 평가함을 보인다. 또한 AGARCH모형은 GARCH모형보다 나쁜 뉴스를 낮게 평가하며, EGARCH모형은 GARCH모형보다 좋은 뉴스를 높게 평가하기 때문에 유가의 변동성을 설명하는 데 GJR모형이 적합함을 밝힌다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.33-41
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• 2006

최근 들어 시계열 자료 분석에서 관측된 각 시점에서의 관측치의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, EGARCH, IGARCH 등)들이 옵션 가격 분석이나 환율 변화 등 경제적 시계열 자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터 (1999년 1월 4일 $\sim$ 2003년 12월 30일, 총 1227일)를 바탕으로 조건부 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1), IGARCH(1,1), EGARCH(1,1) 모형에 KOSPI 자료를 적합 시켜 각 모형들의 성능을 비교하여 보았다.