• 한국산림과학회지
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• 제99권4호
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• pp.573-579
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• 2010

본 연구는 국립공원 탐방수요와 경제변수인 산업생산지수와 소비자물가지수 간의 관계를 분석하였다. 인과 관계검정 결과 산업생산지수와 소비자물가지수는 국립공원 탐방수요에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 충격반응분석 결과 산업생산지수와 소비자물가지수가 단기적으로 큰 반응을 보이기 시작하여 장기적으로 파급효과를 미치는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해분석 결과 국립공원 탐방수요는 자체변수에 가장 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과 경제변수는 휴양의 수요를 예측하고 정책을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 국제지역연구
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• 제13권3호
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• pp.309-330
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• 2009

본 연구는 실질환율변동이 경기변동에 미치는 효과를 한국과 일본에 대하여 비교분석하는데 목적을 두고 있다. 기존의 실증분석에 의하면 신흥경제국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축효과를 가져올 수 있는 반면 선진국의 경우 경기확장효과를 가질 수 있다는 연구결과가 많다. 한국은 신흥경제국의 사례로, 일본은 선진국의 사례로 각각 선택하여 기존의 연구결과와 비교하고자 한다. 구조VAR(S-VAR)모형을 사용하여 실질금리, 실질성장률, 실질환율, 국제유가, 인플레이션율 등 5개변수의 1980년 1/4분기부터 2006년 4/4분기까지의 분기데이터에 대해 충격반응함수와 분산분해를 통해 실질환율변동의 경기변동효과를 분석하고 있다. 본 연구는 한국의 경우 실질환율의 상승이 경기수축적인 반면 일본의 경우는 반대로 경기팽창적이라는 기존의 연구결과를 다시 확인하고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제20권1호
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• pp.43-55
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• 2004

This paper investigates how Japanese economic shocks affect the Korean economy and analyzes the channels through which they are transmitted. Also, the relative importance of domestic and foreign shocks on the dynamics of certain key macro variables is investigated. The techniques of vector autoregression (VAR) are employed to investigate the international transmission of economic disturbances. The VAR methodology is a particularly useful means for characterizing the dynamic relationships among economic variables without imposing certain types of theoretical restrictions. The dynamic effects of Japanese economic shocks on the Korean economy are evaluated by estimating variance decompositions (VDCs) and impulse response functions (IRFs). This study supports the notion of economic dependence of a small open economy such as Korea to a large economy such as Japan.

• 한국경영과학회지
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• 제40권4호
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• pp.35-48
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• 2015

We analyze the systemic risk based on the information flows using the variance decomposition, DebtRank methods, and the Industry Sector Indices during 2001. 01 to 2015. 08. Using the KOSPI stock market as our setting, we find that (i) the systemic risk calculated by information flows of variance decompositions method shows strong positive relations with the market volatility, (ii) the magnitude of systemic risk measured from the information flows network by DebtRank method increases after the subprime financial crisis.

• 한국항만경제학회지
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• 제19권2호
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• pp.55-67
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• 2003

The purpose of this study is to estimate and forecast the marine trading volumes based on the structural model. We employ GPH cointegration test since the structural model must be stationary to get the accurate predicted values. The empirical results show that our model is stationary. This paper also applies variance decompositions and impulse-response functions to the structural model composed of exchange rate, domestic industrial activity, and world business. The results indicate that while both loading and unloading volumes respond positively to the shocks in income and then decay very slowly, their responses are different to the shocks in exchange tate.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.175-188
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• 2011

본 논문은 미국의 경제변동이 일본경제에 어떻게 영향을 미쳤는가에 대한 연구를 수행한다. 미국경제가 일본경제에 다양한 영향을 미치고 있다는 것이 광범위하게 받아들여지고 있다. 실제로 미국은 일본의 수출입에 있어서 중요한 부분을 차지하고 있다. 미국에서 발생된 경제변동이 일본경제에 어떻게 전달되는가를 인지하는 것이 경제정책가들에게는 매우 중요하다고 할 수 있다. VAR모형이 경제변동의 국제전달경로를 분석하는데 활용된다. 미일경제의 상호작용은 분산분해(VDCs)를 이용하여 분석된다. 본 논문의 분석결과 몇가지 경제적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째는, 미국의 경제변동에 대한 일본 통화정책의 일부 의존성을 지적할 수 있다.미국의 경제변동은 일본 통화량과 이자율에 어느정도의 영향성을 나타내는 것으로 조사되었다. 둘째는, 미국의 물가변동에 대한 일본 물가의 긍정적인 반응이다. 셋째는, 미국의 경제변동에 대한 엔/달러 환율의 반응성이다. 엔/달러 환율의 반응은 조사기간이 장기로 진행할수록 보다 강력하고 의미있게 나타났다. 결론적으로, 본 논문은 조사분석기간동안 미국의 경제변동이 일본경제에 중요한 영향을 미쳤음을 나타낸다. 본 연구는 상대적으로 규모가 큰 경제(미국)에 대한 규모가 작은 경제(일본)의 경제의존성에 대한 개념을 지지한다.

• 무역학회지
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• 제46권5호
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• pp.115-130
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• 2021

The main purpose of this study is to analyze the causal relationship between import-export goods and transportation modes. To this end, five major commodity groups were selected from 2010 to 2018 such as Machinery and transport equipment (SITC 7), manufactured goods classified chiefly by material (SITC 6), chemicals and related products, n.e.s. (SITC 5), mineral, fuels, lubricants, and related materials (SITC 3), and miscellaneous manufactured articles (SITC 8). And using the panel VECM, the difference between transportation modes such as ports and airports was compared and analyzed through panel granger causality, Impulse response function, Forecasting error variance decomposition. As a result, it is confirmed that the causal relationship between major product groups and transportation modes showed different causal relationships depending on the characteristics of port and air transportation.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권3호
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• pp.269-282
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• 2009

광양항의 수입컨테이너 물동량은 최근 들어 빠르게 증가율이 둔화되고 있다. 이에 본 고는 광양항의 물동량이 환율과 경기와 같은 경제변수에 대해 어떠한 특성을 갖는가를 전국항과의 비교를 통해 밝힌다. 광양항의 수입물동량은 환율과 경기의 변동에 전국항보다 큰 영향을 받으며, 최근의 환율과 경기의 움직임에 특히 민감하게 반응을 하여 안정적인 물동량을 유지하지 못하고 있음을 보인다. 이와 같이 민감한 반응을 보임에도 불구하고 장기추세로부터 괴리가 있을 경우 회복하는 속도는 전국항보다 늦어 상황에 대처하는 능력이 떨어지고 있다. 예측오류의 역사적 분해를 통해 광양항의 수입물동량은 환율변동에 상당부분을 의존하고 있어서 환율 상승과 같은 악재에 특히 취약할 수 있다. 그리고 환율충격과 경기충격은 상당기간 물동량의 흐름에 영향을 미치나 환율충격은음의 반응을, 경기충격은 양의 반응을 유발한다. 환율 40원 상승과 경기 5 포인트 하락이라는 단기적 충격에 대해 광양항의 수입컨테이너 물동량은 33천 TEU가 감소하며, 이러한 충격이 1년간 유지되면 광양항의 수입물동량은 197천 TEU 감소한다는 것을 보인다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-18
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• 2007

본 연구에서는 환율의 컨테이너 물동량에 대한 영향의 비중을 고려하여 외환위기 이후 환율변동성이 커짐에 따라 컨테이너 물동량도 상당히 영향을 받은 것으로 예상되기 때문에 환율변동성의 컨테이너 물동량에 대한 장 단기적 영향을 체계적으로 분석하고 시사점을 도출하고자 한다. 환율변동성을 도출하기 위하여 GARCH 모형을 이용하여 우리나라의 환율 변동성 모형을 분석한다. 물론 구축된 모형을 분석하기 이전에 설정된 변수들과 모형의 안정성 검정을 위하여 단위근 검정과 공적분 검정을 실시한다. 또한 환율의 변동성이 컨테이너 물동량에 미치는 동태적 영향을 보기 위해 오차수정모형과 충격반응 및 분산분해를 실시하고 마지막으로 결론과 시사점을 도출한다. 분석결과 환율변동성을 포함시킨 컨테이너물동량함수를 회귀 분석한 결과 추정계수가 모두 이론적 예상과 부호가 일치하고 통계적 유의성도 높은 것으로 나타났다. 환율변동성은 우리나라의 컨테이너 물동량에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 환율변동에 의한 불확실성이 예상됨으로써 위험기피에 의하여 무역과 생산이 감소하고 이에 따라 컨테이너 물동량도 영향을 받은 것으로 판단된다. 오차수정모형에 근거한 인과관계 검정에서 단기와 장기 모두 환율변동성에서 컨테이너 물동량간의 일방적 인과관계가 존재하였다. 또한 충격반응함수에서 나타난 바와 같이 환율변동성 충격에 대하여 컨테이너 물동량은 부(-)의 영향을 받으며 그러한 부의 효과는 비교적 짧은 기간 내에 안정적인 추세로 수렴된다. 예측오차의 분산분해의 결과는 환율변동성과 실질환율이 컨테이너 물동량의 분산에 상당한 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.281-296
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• 2020

같은 개체로부터 반복 측정한 자료를 경시적 자료(longitudinal data)라고 한다. 이러한 자료를 분석하려면 흔히 사용되는 횡단 자료 분석과는 다른 분석 방법이 필요하다. 즉, 경시적 자료에서 공변량의 효과를 추정할 때에는 반복 측정된 결과 간의 상관성을 고려해야 하며, 따라서 공분산행렬을 모형화 하는 것이 매우 중요하다. 그러나 추정해야 할 모수가 많고, 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 공분산 행렬의 모형화는 쉽지 않다. 특히 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬의 모형화는 더욱더 심층적인 방법론을 사용해야 한다. 본 논문은 다변량 경시적 자료분석을 위한 공분산행렬을 모형화하기 위해 두 가지 방법론을 고찰한다. 두 방법 모두 수정된 콜레스키 분해(modified Cholesky decomposition)를 이용하여 시간에 따른 응답변수들의 상관관계를 설명하고 있다. 하지만 같은 시간에서 관측된 응답변수들간의 상관관계를 설명하는 방법이 다르다. 첫 번째 방법론에서는 향상된 선형 공분산 모형(enhanced linear covariance models)을 사용하여 공분산행렬이 양정치성을 만족하도록 한다. 두 번째 방법론에서는 분산-공분산 분해(variance-correlation decomposition)와 초구분해(hypersphere decomposition)을 이용하여 공분산 행렬을 모형화 한다. 이 두 방법론의 성능을 비교하고자 모의실험을 진행한다.