This study compared the roundwood demand prediction accuracy of econometric and time-series models using Korean data. The roundwood was divided into softwood and hardwood by species. The econometric model of roundwood demand was specified with four explanatory variables; own price, substitute price, gross domestic product, dummy. The time-series model was specified with lagged endogenous variable. The dummy variable reflected the abrupt decrease in roundwood demand in the late 1990's in the case of softwood roundwood, and the boom of plywood export in the late 1970's in the case of hardwood roundwood. On the other hand, the prediction accuracy was estimated on the basis of Residual Mean Square Errors(RMSE). The results showed that the softwood roundwood demand prediction can be performed more accurately by econometric model than by time-series model. However, the hardwood roundwood demand prediction accuracy was similar in the case of using econometric and time-series model.
배출권거래제에서는 할당된 배출권과 상쇄배출권을 의무준수에 이용할 수 있으며, 가격차이가 존재하면서 대체가능한 상품의 존재는 의무준수에 수반되는 총 비용을 줄일 수 있는 기회이면서 차익거래의 기회로 작용한다. 본 연구는 EU ETS의 Phase 2 전 기간을 대상으로 할당 배출권인 EUA와 상쇄배출권인 sCER 간의 가격 영향 요인을 각각 살펴보고, 두 유닛간의 차격차이를 의미하는 스프레드의 발생원인 및 결정 요인을 AR-GARCH 모형을 사용해 분석하였다. 분석결과 EUA와 sCER은 EU ETS를 중심으로 공통적인 가격 영향 요인과 상이한 가격 영향요인이 존재하는 것으로 나타났다. EUA와 sCER은 석탄가격(-), 금융위기(-)와 같은 에너지와 경제변수, 제도 운영변수에 대해서는 공통적인 영향을 받지만, 전력가격, CER 사용제한과 같은 정책변수, EUA와 ERU간의 가격차 등에 대해서는 서로 다른 영향을 받는 것으로 분석되었다. 에너지가격이 상승할 경우 탄소배출권 가격의 스프레드가 넓어지는 경향을 나타내었고, 특히 석유 가격과 전력 가격의 변동은 탄소배출권 가격의 변동 폭을 크게 하는 것으로 분석되었다. 한편, EUA와 ERU의 가격 차이가 커질수록 스프레드가 넓어지는 현상을 나타냈는데, 이러한 결과는 EU ETS의 운영상 특징으로 인해 EUA와 ERU의 가격차이가 sCER의 가격과 음(-)의 관계를 갖는 것으로 판단된다. 본 연구는 EU ETS의 Phase 2를 전 기간을 대상으로 탄소배출권 가격 스프레드의 변동 원인을 실증 분석하여, 2012년도에 EUA와 sCER의 스프레드가 급속히 증가하는 원인을 설명했다는 의의를 갖는다. 아울러 이러한 원인들이 대부분 정책적인 변화라는 측면에서 향후 우리나라에서 도입예정인 ETS에 대해서도 에너지 가격 등의 구조적인 요인들과 함께 정책적인 측면도 가격 변동의 주요 원인이 될 수 있다는 점을 간접적으로 설명하였다.
In this research, we have developed a model that can explain the potential customer's needs for the potable Internet service, a concept with 'QoS guaranteed lower-price high speed mobile Internet service. Based on the developed model, we have also derived some empirical implications for the business firms interest in the potable Internet market. The developed model is incorporating a survey result, answering of potential customer's attitude for the portable Internet service, from the subscribers to the Internet service, wireless LAN service, and mobile Internet service. As a result, we have found that a very innovative group, such as wireless LAN users and 20's age group using mobile Internet service, could be the most attractive market segment. Moreover, the aspects of the service coverage and the price competitiveness at the service launching stage could be the most critical success factors for the portable Internet service.
The purpose of this study is to compare short-term price predictive power among ARMA ARMAX and VAR forecasting models based on the MDM test using monthly consumer price data of frozen mackerel. This study also aims to help policymakers and economic actors make reasonable choices in the market on monthly consumer price of frozen mackerel. To analyze this study, the frozen wholesale prices and new consumer prices were used as variables while the price time series data were used from December 2013 to July 2021. Through the unit root test, it was confirmed that the time series variables employed in the models were stable while the level variables were used for analysis. As a result of conducting information standards and Granger causality tests, it was found that the wholesale prices and fresh consumer prices from the previous month have affected the frozen consumer prices. Then, the model with the highest predictive power was selected by RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, and Theil's inequality coefficient criteria where the predictive power was compared by the MDM test in order to examine which model is superior. As a result of the analysis, ARMAX(1,1) with the frozen wholesale, ARMAX(1,1) with the fresh consumer model and VAR model were selected. Through the five criteria and MDM tests, the VAR model was selected as the superior model in predicting the monthly consumer price of frozen mackerel.
계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.
본고(本稿)에서는 물가변동(物價變動)의 구조(構造), 주요거시정책변수(主要巨視政策變數)의 변동이 물가에 미치는 영향 및 파급구조(波及構造) 등을 파악하고 물가안정을 위한 적절한 정책대응방안을 제시하기 위하여 물가모형(物價模型)을 작성하였다. Keynesian 거시경제모형(巨視經濟模型) 형태로 작성하되, 임금(賃金), 이자율(利子率), 물가(物價)와 같은 주요가격변수(主要價格變數)를 내생화(內生化)하고 잠재(潛在)GNP의 추정 역시 내생화(內生化)함으로써 가격 및 실물변수의 장기적(長期的) 상호변동관계(相互變動關係)를 파악하였다. 어떠한 충격에 의해 초과수요(超過需要)(실질GNP-잠재GNP)가 변화하면 이는 임금(賃金), 금리(金利), 물가(物價), 실질실효환율(實質實效換率) 등과 같은 가격변수에 영향을 미치고 이는 다시 초과수요(超過需要)를 변동시키는 실물(實物)-가격(價格)-실물(實物)의 순환변동관계(循環變動關係)에 의해 물가가 변동되는 것으로 나타났다. 본 모형(模型)은 Keynesian모형(模型)이나, 장기(長期)에는 고전파적(古典派的)(Classical) 정책함의를 가지는바, 통화공급증가(通貨供給增加), 재정지출증가(財政支出增加), 환율절하(換率切下) 등은 단기(短期)에는 경기부양효과를 가지나 장기(長期)에는 이러한 경기부양효과가 소멸되는 반면 물가(物價)는 높은 수준을 유지하는 결과를 초래하는 것으로 나타났다.
본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.
It is difficult to determine an appropriate discount price for daily perishable products to increase profit from a long-term standpoint. Even if the discount pricing is efficient to increase profit of the day, consumers memorize the sales price and they might hesitate to purchase the product at a regular price the following day. The authors discussed the inventory clearance pricing for a single period in our previous study by constructing a mathematical model to derive an optimal sales price to maximize the expected profit by considering the reference price effect of demand. This paper extends the discussion to handle the discount pricing for multiple periods. A mathematical analysis is first conducted to reveal the properties on an objective function, which is the present value of total expected profits for multiple periods. An algorithm is then proposed to derive an optimal price for asymmetric consumers. Numerical experiments investigate the characteristics of the objective function and optimal pricings.
This study examines the impact of sentiment shock, which is defined as a stochastic innovation to the Housing Market Confidence Index (HMCI) that is orthogonal to past housing price changes, on aggregate housing price changes and housing price volatility. This paper documents empirical evidence that sentiment shock has a statistically significant relationship with Korea's aggregate housing price changes. Specifically, the key findings show that an increase in sentiment shock predicts a rise in the aggregate housing price and a drop in its volatility at the national level. For the Seoul Metropolitan Region (SMR), this study also suggests that sentiment shock is positively associated with one-month-ahead aggregate housing price changes, whereas an increase in sentiment volatility tends to increase housing price volatility as well. In addition, the out-of-sample forecasting exercises conducted here reveal that the prediction model endowed with sentiment shock and sentiment volatility outperforms other competing prediction models.
This study compared the plywood demand prediction accuracy of econometric and vector autoregressive models using Korean data. The econometric model of plywood demand was specified with three explanatory variables; own price, construction permit area, dummy. The vector autoregressive model was specified with lagged endogenous variable, own price, construction permit area and dummy. The dummy variable reflected the abrupt decrease in plywood consumption in the late 1990's. The prediction accuracy was estimated on the basis of Residual Mean Squared Error, Mean Absolute Percentage Error and Theil's Inequality Coefficient. The results showed that the plywood demand prediction can be performed more accurately by econometric model than by vector autoregressive model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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