• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제26권1호
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• pp.37-56
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• 2017

본 연구에서는 우리나라의 제조업을 대상으로 에너지소비, 생산, 수출의 상호 인과관계를 분석하였다. 우리나라 제조업을 9개 산업으로 나누어 1991년부터 2013년까지 패널 데이터를 구축하여 VECM 방법론과 더불어 Demitrescu and Hurlin (2012)에 의해서 개발된 패널 Granger causality test 방법을 사용하였다. 분석결과에 의하면, 생산에서 에너지소비로, 수출에서 에너지소비로의 Granger Causality가 존재하였다. 하지만 그 역으로는 Granger Causality가 성립하지 않았다. 따라서 제조업부문의 에너지절약정책은 생산이나 수출에 역효과를 발생하지 않으면서 추진될 수 있다는 Qzturk (2010)의 보존가설을 지지하고 있다. 장기적으로는 생산, 에너지소비, 수출, 노동, 자본 간에 장기 공적분관계가 존재하며, 장기균형관계에서 에너지소비가 생산의 증가에 기여하는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.136-151
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• 2016

Flexible large-scale WLANs are now widely deployed in crowded and highly mobile places such as campus, airport, shopping mall and company etc. But network management is hard for large-scale WLANs due to highly uneven interference and throughput among links. So the traffic is difficult to predict accurately. In the paper, through analysis of traffic in two real large-scale WLANs, Granger Causality is found in both scenarios. In combination with information entropy, it shows that the traffic prediction of target AP considering Granger Causality can be more predictable than that utilizing target AP alone, or that of considering irrelevant APs. So We develops new method -Granger Causality and Vector Auto-Regression (GCVAR), which takes APs series sharing Granger Causality based on Vector Auto-regression (VAR) into account, to predict the traffic flow in two real scenarios, thus redundant and noise introduced by multivariate time series could be removed. Experiments show that GCVAR is much more effective compared to that of traditional univariate time series (e.g. ARIMA, WARIMA). In particular, GCVAR consumes two orders of magnitude less than that caused by ARIMA/WARIMA.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권4호
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• pp.216-227
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• 2007

건화물선 발틱운임인 케이프사이즈 운임지수(BCI), 파나막스사이즈 운임지수(BPI), 핸디막스사이즈 운임지수(BSI와 BHSI)들의 인과성과 효율성을 살펴본다. 인과성 분석을 위해 그란저 인과성 방법을 도입하여 BCI는 BPI, BSI, BHSI에 일방 그란저-cause하며, BSI는 BPI, BHSI에 일방 그란저-cause하고, BPI는 BHSI에 일방 그란저-cause함을 보인다. 이에 근거하여 모형을 구성하여 발틱 운임시장은 비효율적임을 보이고 예측능력 비교를 통해 BCI에 의한 발틱 핸디막스 운임의 예측력이 우수하며, 발틱 수퍼막스 운임과 발틱 케이프 사이즈 운임에 의한 발틱 파나막스 운임의 예측이 가장 정확하지 못함을 보인다.

• 기술혁신연구
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• 제24권2호
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• pp.91-113
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• 2016

본 연구는 R&D 투자와 기술무역 변수들 간에 어떠한 인과관계가 있는지를 검토하고, 그 결과에 대한 정책적 함의를 제시함으로써 연구개발 활동의 촉진과 기술무역 활성화 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이에 정부 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 기술도입, 그리고 기술수출로 구성된 다변량 모형을 설정하고, 오차수정모형을 토대로 Granger-인과성 검정을 실시하였다. 분석결과 단기적으로는 총 5개의 인과관계가 성립하는 것으로 나타났고, 장기적으로는 정부 R&D 투자에서 기술수출로의 인과관계를 제외한 11개의 관계에서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 아울러 충격반응분석을 통해 시간의 흐름에 따라 각 변수들이 특정변수의 충격에 어떻게 반응하는지도 살펴보았다. 본 연구는 R&D 투자와 기술무역간의 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 그 관계를 명확히 하고, 도출된 결과들을 토대로 연구개발 활동 및 기술무역진흥을 위한 시사점을 제시하고 있다는 점에서 그 의의가 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.677-682
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• 2020

To investigate the nexus between urban population, gross capital formation, and economic growth in the Kingdom of Saudi Arabia, yearly data was collected from the World Bank for the period 1974- 2018. Basic statistics test and correlation matrix was used to investigate the causal effect among the tested parameters, followed by Augmented Dickey-Fuller (ADF) stationary test, co-integration analysis by Johansen test after that Vector Auto-Correction Model for both short-run and long-run and finally the Granger-Causality tests. Result of unit root test analysis shows that the urban population became stationary at I (0) level while economic growth and gross capital formation became stationary at I (1). Johansen co-integration analysis indicates that there is presence of both long-run and short-run relationship between the three variables in the Kingdom of Saudi Arabia. The result of the VECM Model reflects that both economic growth and gross capital formation have a negative impact on urban population in the short run. According to the Granger-Causality tests, there is unidirectional causality with the urban population by both gross capital formation and economic growth. Also, the result of the Granger Causality tests show that there is unidirectional causality between economic growth and gross capital formations.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.149-156
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• 2021

Gambling negatively affects the economy, and it brings unwanted financial, social, and health outcomes to gamblers. On the one hand, unemployment is argued to be a leading cause of gambling. On the other hand, gambling can cause unemployment in the second-order via gambling-induced poor health, falling productivity, and crime. In terms of significant effects, previous studies were able to establish an association, but not causality. The current study examines the time-sequence and contemporaneous causalities between lottery gambling and unemployment in Thailand. The Granger causality and directed acyclic graph (DAG) tests employ time-series data on gambling- and unemployment-related Google Trends indexes from January 2004 to April 2021 (208 monthly observations). These tests are based on the estimates from a vector autoregressive (VAR) model. Granger causality is a way to investigate causality between two variables in a time series. However, this approach cannot detect the contemporaneous causality among variables that occurred within the same period. The contemporaneous causal structure of gambling and unemployment was identified via the data-determined DAG approach. The use of time-series Google Trends indexes in gambling studies is new. Based on this data set, unemployment is found to contemporaneously cause gambling, whereas gambling Granger causes unemployment. The causalities are circular and last for four months.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제14권1호
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• pp.104-110
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• 2015

Every year governments spend their national budget on public health in order to reduce financial burden of individuals on health. Although it has been widely believed that the increase of public expenditure on health decreases private health expenditure, it has not been proved by analysis with real data. For better understanding, we conducted an empirical study on the real data of 17 OECD countries-Australia, Austria, Canada, Denmark, Finland, Germany, Iceland, Ireland, Japan, Korea, New Zealand, Norway, Portugal, Spain, Sweden, the United Kingdom, and the United States. The panel Granger-causality test is used to verify the cause-and-effect relationship between the two expenditures. As a result, public expenditure on health has a 3 to 4 year-lagged negative effect on private health expenditure in the cases of the 16 countries except for the United States.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.289-301
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• 2020

Purpose This study analyzes whether Internet search of cryptocurrency has a causal relationship to return and volatility of cryptocurrency. Design/methodology/approach Google Trend was used as a measure of the level of Internet search, and the parametric tests of Granger causality in the 1st moment and the 2nd moment were adopted as the analysis method. We used Bitcoin's dollar-based price, which is the No. 1 market value among cryptocurrency. Findings The results showed that the Internet search measured by Google Trends has a causal relationship to cryptocurrency in both average and volatility, while there is a difference in causality and its degree according to the search area and category that Google Trend user should set. Because the Granger causality is based on the improvement of prediction, the analysis results of this study indicate that Internet search can be used as a leading indicator in predicting return and volatility of cryptocurrency.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제34권1호
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• pp.79-98
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• 2008

R&D 투자와 경제성장간의 관계에 대한 많은 기존 논의들은 R&D 투자가 경제성장에 대해 강한 양(+)의 관계가 존재함을 제시하고 있다. 그러나 투자와 성장사이의 강한 결합관계가 반드시 일방적 인과관계를 의미하는 것은 아니기 때문에 인과관계의 방향에 대한 보다 심층적인 연구가 필요하다. 특히 급변하는 안보환경 속에서 국방 R&D 투자가 증대되고 있음을 고려해 볼 때 국방 R&D 투자와 타 부문 R&D 투자 및 경제성장과의 결합관계에 대한 논의에 앞서 각 변수들 간의 인과관계에 대한 연구가 선행되어야 하나, 현재까지 국방 R&D 투자와 타 부문 간의 인과관계를 연구한 실적이 전무한 실정이다. 따라서 국방 R&D 투자와 다른 변수들과의 인과관계 분석을 통하여 국방 R&D 투자정책에 관한 정책적 시사점을 제시하였다는데 본 논문의 의미를 두고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.837-848
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• 2021

본 연구에서는 Pfister 등 (2019)에서 제시된 시계열 데이터에 대해서 시간이 지나도 불변하는 인과성(invariant causality)을 갖는 변수를 찾는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 시계열에서 주로 이용되는 Granger causality 방법은 인과 관계를 찾기 보다는 선행한 사건과 추후에 일어나는 사건과의 연관성을 찾는 방법이며, 때로는 허위 연관성의 결과를 산출하기도 한다. Chow 검정은 고정된 모형에 대해서 특정 시점 전후의 차이를 검정하는데 이용된다. 기존 방법은 높은 설명을 갖는 모형을 찾는데 중점을 두었는데, 이러한 모형은 환경의 변화에 따라 같은 모형이 유지되지 않을 가능성이 있다. Pfister 등 (2019)에서 제시된 모형은 설명변수와 종속변수 간의 조건부 관계를 찾는데 중점을 두고 있기 때문에, 환경의 변화에도 불변하는 인과성을 찾는데 유용하게 이용될 수 있다. 특히, 거시 경제 데이터는 측정하기 어려운 많은 변수로 인해 설명력이 높은 모형을 찾는 것이 어렵기 때문에, 기존 방법을 이용하기 보다는 Pfister 등 (2019)의 모형을 적용하는 것이 의미가 있다. 본 연구에서는 Pfister 등 (2019)가 제시한 방법을 이용하여 원 달러 환율에 불변하는 인과성을 갖는 거시경제 변수를 찾고자 한다.