• 제목/요약/키워드: Kwiatkowski-phillips-schmidt-shin(KPSS) test

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주요 수산물의 국내 소비시장에서의 일물일가법칙의 성립여부 : 냉동오징어, 냉동갈치, 건멸치를 중심으로 (A Study on the Law of One Price in Major Domestic Fishery Product Markets in South Korea: Evidence from Frozen Squid, Frozen Hair tailand Dried Anchovy)

  • 임은선;김기수
    • 수산경영론집
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    • 제48권1호
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    • pp.51-71
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    • 2017
  • We explore each of the three major domestic fishery product markets in South Korea- Frozen Squid, Frozen Hair tail and Dried Anchovy- to assess whether we can find evidence for Law of One Price (LOP) across the five major cities- Seoul, Dae-Jeon, Dae-Gu, Gwang-Ju and Busan. To achieve our aim, we utilize two different types of unit root tests: Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) unit root test. In each of the three fishery product markets, we find evidence in support of LOP among several cities, which confirms that these markets are integrated to a certain extent. In particular, we find stronger evidence of LOP for Dried Anchovy market relative to the other two fishery product markets. Based on our findings, we argue that the Dried Anchovy market exhibits a greater degree of market integration across the five major cities in South Korea compared to the other two fishery product markets. The greater degree of market integration in the Dry Anchovy market is facilitated by its higher substitutability across cities; taken together these findings show that the market for Dried Anchovy in South Korea is more efficient than the markets for Frozen Squid and Frozen Hair tail.

SARIMA모형을 이용한 코로나19 확진자수 예측 (Prediction of Covid-19 confirmed number of cases using SARIMA model)

  • 김재호;김장영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.58-63
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    • 2022
  • 코로나19의 일일 확진자 수는 천명 후반대에서 2천명대를 유지하고 있으며, 백신접종률이 증가함에도 불구하고 확진자수가 쉽게 줄어들지 않는 상황이다. 변이바이러스는 계속해서 등장하고, 현재는 뮤 변이 바이러스까지 국내에 유입되었다. 본 논문은 코로나 예방전략을 위해 SARIMA 모델을 통해 코로나19 국내 확진자 수를 예측한다. ADF Test와 KPSS Test를 통해 데이터에 추세와 계절성이 있음을 확인한다. SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,S)의 p, d, q, P, D, Q의 값은 모형 차수결정 정리로 파라미터를 추출한다. ACF와 PACF를 통해 p, q 파라미터를 추론한다. 차분, 로그변환, 계절성제거 등을 통해 데이터를 정상성 형태로 변환하고, 도식화 하여 파라미터를 도출하고, 계절성이 있다면 S를 정하고, SARIMA P,D,Q를 정하고, 계절성을 제외한 차수에 대해 ACF와 PACF를 보고 ARIMA p,d,q를 정한다.