• 재무관리연구
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• 제22권1호
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• pp.119-146
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• 2005

본 연구는 극한치 이론을 적용하여 국내 주식시장에 대한 VAR값을 구하고 이의 유용성을 살펴보았다. 극한치모형으로는 블록최대값모형과 POT 모형을 이용하였고 백테스트를 통하여 이들 모형의 적정성을 알아보았다. 극한치모형 중 블록최대값 모형은 신뢰수준의 변화에 따라 VAR 추정치의 변동이 매우 큰 것으로 나타났으며, 블록의 크기를 어떻게 선택하는가에 따라 모수의 추정치가 크게 달라져 VAR값의 안정성이 떨어지는 것으로 나타났다. 이는 국내 주식시장에 대해 VAR 측정시 블록최대값 모형을 사용하는 것은 적절치 않음을 시사하는 것이다. 반면 POT모형은 임계치의 선택에 따라서 VAR 값이 달라지기는 하나 상대적으로 안정적인 모습을 보이며, 또한 백테스트 결과 97.5% 이상의 신뢰수준에서 VAR값이 델타 VAR에 비하여 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다. 특히 POT모형은 신뢰수준이 높아질수록 그 우월성이 높은 것으로 나타나, 주로 99% 이상의 높은 신뢰수준의 VAR값을 이용하는 경우에 위험의 관리수단으로 유용한 모형임을 시사하고 있다. 또한 극한치모형은 수익률의 왼쪽 꼬리와 오른쪽 꼬리를 분리하여 추정하고 이를 VAR의 계산에 이용하기 때문에, 수익률분포가 비대칭적 특징을 보이는 우리나라 주식시장의 VAR 측정시 적절한 방법임을 확인할 수 있었다.

• East Asian Economic Review
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• 제22권2호
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• pp.141-176
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• 2018

The paper analyzes and compares the effects of domestic monetary policy using DSGE, DSGE-VAR, and VAR based on a two-country open economy model of Korea and the U.S. According to impulse response analysis, a domestic interest rate hike raises won value in the case of DSGE and DSGE-VAR models, while in the case of the unrestricted VAR model, it lowers won value. In the marginal data density standard, DSGE-VAR (${\mu}=1$) is superior to DSGE or Bayesian VAR over the sample period. Conversely, in the in-sample RMSE criterion, especially for the won/dollar exchange rate, VARs are superior to DSGE or DSGE-VAR. It is necessary to study further if these differences are caused by model misspecification or omitted variable bias.

• 한국산림과학회지
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• 제98권3호
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• pp.284-289
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• 2009

이 논문은 VAR 모형과 계량경제모형으로 섬유판 수요를 추정하고 예측정확성을 비교하였으며, VAR 모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산분해와 충격반응을 분석하고, 섬유판 수요를 예측하였다. VAR모형은 소비량, 자체가격, 건설업총생산의 시차변수와 더미변수로 구성되어 있고, 계량경제모형은 자체가격, 비목재가격, 건설업총생산, 더미변수로 구성되어 있다. 더미변수는 1990년대 말에 발생한 구제금융의 영향을 반영하였다. 결과에 의하면 섬유판 수요예측은 VAR모형이 계량경제모형보다 더 효율적이다. VAR모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산을 분해한 결과에 의하면 섬유판 최종소비처의 산출수준을 나타내는 건설업총생산의 변화가 약 12개월 후에 섬유판 수요변화의 약 50%를 설명하고, 자체가격의 변화가 약 30%를 설명하는 것으로 나타났다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 큰 영향을 미친다. 한편 건설업총생산의 충격에 대한 섬유판 수요의 반응은 12개월 동안 서서히 감소하는 반면에 자체가격의 충격에 대한 반응은 6개월이 지나면 거의 사라진다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 오래 영향을 미친다. VAR모형을 이용하여 예측한 섬유판의 수요는 건설투자의 증가로 인하여 연평균 약 1.4%씩 증가하여 2010년에 약 220만$m^3$, 2015년에 약 240만$m^3$가 될 것으로 예상된다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제19권E2호
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• pp.75-81
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• 2003

Variational data assimilation, which is recently introduced to the air quality modeling, is a promising tool for obtaining optimal estimates of initial conditions and other important parameters such as emission and deposition rates. In this paper. two advanced techniques for variational data assimilation, based on the adjoint and quasi-inverse methods, are tested for a simple air quality problem. The four-dimensional variational assimilation (4D-Var) requires to run an adjoint model to provide the gradient information in an iterative minimization process, whereas the inverse 3D-Var (I3D-Var) seeks for optimal initial conditions directly by running a quasi -inverse model. For a process with small dissipation, I3D-Vu outperforms 4D-Var in both computing time and accuracy. Hybrid application which combines I3D-Var and standard 4D-Var is also suggested for efficient data assimilation in air quality problems.

• 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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2024

During COVID-19 the housing market in Korea experienced the soaring prices, despite the decrease in the economic growth rate. This paper aims to analyze macroeconomic determinants affecting housing prices in Korea during the pandemic and find an appropriate statistic model to forecast the changes in housing prices in Korea. First, an appropriate lag for the model using Akaike information criterion was found. After the macroeconomic factors were checked if they possess the unit root, the dependencies in the model were analyzed using vector autoregression (VAR) model. As for the prediction, the VAR model was used and, besides, compared afterwards with the long short-term memory (LSTM) model. CPI, mortgage rate, IIP at lag 1 and federal funds effective rate at lag 1 and 2 were found to be significant for housing prices. In addition, the prediction performance of the LSTM model appeared to be more accurate in comparison with the VAR model. The results of the analysis play an essential role in policymaker perception when making decisions related to managing potential housing risks arose during crises. It is essential to take into considerations macroeconomic factors besides the taxes and housing policy amendments and use an appropriate model for prices forecast.

• Ocean and Polar Research
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• 제36권4호
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• pp.505-514
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• 2014

The development of deep seabed manganese nodules has been carried out with the aim of commercial development in 2023. It is important to forecast the price of the four metals (copper, nickel, cobalt, and manganese) extracted from manganese nodules because price change is a criterion for investment decision. The main purpose of the study is to forecast the price of four metals using the ARIMA model and VAR model, and calculate the MAPE to compare a goodness-of-fit between the two models. The estimated results of the two models reveal statistical significance and are in keeping with economic theory. The results of MAPE for goodness-of-fit show that the VAR model is between 0.1 and 0.2, and the ARIMA model is between 0.4 and 0.6. That is, the VAR model is better than the ARIMA model in forecasting changes in the price of metals.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1137-1147
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• 2022

하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.807-817
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• 2014

본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.

• 통상정보연구
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• 제16권3호
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• pp.73-96
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• 2014

본 연구는 우리나라 수출 상위 5개 품목 중 하나인 자동차 수출을 대상으로, 승용차 브랜드별 단기 수출수요에 영향을 미치는 이론적 잠재요인을 발굴 및 설계하여 이론적 수출수요예측모델을 개발하고, 다변량시계열분석 기반의 VAR(Vector Auto Regressive)모형을 이용한 실증분석을 통해 개별상품과 시장특성이 반영된 단기수출수요예측모델을 검정하고자 하였다. 따라서 미국에 수출되고 있는 우리나라 소형 승용차 2개 브랜드(엑센트, 아반떼)에 대해 VAR모형을 이용한 분기단위 단기수요예측모델을 개발하고, 브랜드별 예측모델을 통해 산출된 t+1분기 시점의 예측값과 실제 판매된 판매대수를 대상기간을 1분기씩 달리하여 비교평가 하였다. 그 결과 엑센트와 아반떼의 RMSE %는 각각 4.3%와 20.0%로 났으며, 일평균 판매량을 기준으로 보았을 때 엑센트는 3.9일에 해당하고 아반떼는 18.4일에 해당하는 물량임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 단기수출수요예측모델은 예측력과 검정시점별 일관성 측면에서 활용성이 높은 것으로 평가할 수 있었다.