• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권3호
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• pp.235-243
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• 2022

To help the industry, outsourcing was found to be the most efficient method. An extensive literature analysis was done to assess the macroeconomic factors associated with outsourcing to supplement the anxious parties' decision-making process with evidence-based comprehensive tools. As a theoretical framework for evaluating these issues, transaction cost economies and resource-based perspective theories are investigated. Outsourcing is proven to be a result of energy crises and political instability. The advantages of outsourcing assist major industries in the economy. To discover the key drivers behind outsourcing, we used the vector autoregressive (VAR model) and step-wise regression techniques for the period 1992 to 2016. This research adds to the literature in that it not only explains the energy issue but also discusses the dilemma of political instability in the country in the context of outsourcing. The findings indicate that labor cost and export tendency have a positive impact on outsourcing strategy, which confirms the study's third and fourth hypotheses. Customs tax, inflation, and the unemployment rate, on the other hand, have a negative impact on textile outsourcing in Pakistan, according to the study's fifth, sixth, and seventh hypotheses.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권3호
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• pp.33-42
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• 2022

Oil prices have become more volatile as a result of global economic contraction and control measures. Before and during the COVID-19 crisis, this study examines the relationship between oil price swings and daily stock returns in the power sector. The impact is investigated using a panel Vector Autoregressive (VAR) model. Granger causality tests are used to see if oil prices are effective in predicting returns. The dynamic impact of supply shocks is studied using Impulse Response Functions (IRFs). From January 2011 to May 2021, the study used daily data from all listed power sector enterprises on the Pakistan stock exchange. To investigate the differences in reactions between the Pre-COVID and COVID eras, the sample was separated into two groups. Oil shocks are inversely associated with daily firm stock returns. The conclusions are further supported by the lack of impact of stock prices on oil prices. The relationship, however, deteriorates during the COVID pandemic. We could not uncover any evidence of a significant relationship. In developing countries that rely on oil imports, the study sheds light on the utility of oil price shocks in daily stock return predictions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.406-406
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• 2022

댐은 물을 담아두어 강수량에 따른 유량을 조절하거나, 하천의 물을 끌어와 사용할 수 있게 하는 역할 또는 모래, 자갈 등을 막아 걸러주는 역할 등을 수행한다. 우리나라의 경우 지역별, 계절별 강수량의 차이가 크며, 그로 인해 유량이 지역과 계절에 영향을 크게 받는다. 이런 변동성을 조절하기 위해 치수와 이수, 두 분야 모두에서 댐의 중요성이 크다. 이뿐만 아니라 기후변화로 인한 변동성의 극대화로 인해 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 댐을 운영하기 위해서는 강수량에 따른 댐 유입량의 예측을 하여, 적절한 방류 시기 및 방류량을 결정하는 것이 가장 중요한 요소이다. 기후변화로 인한 변동성의 증대로 홍수와 가뭄과 같은 재해의 빈도와 심도가 커지면서 댐 유입량의 예측이 어려워지고 있다. 댐의 설계나 유지관리를 위해 홍수에 대해서는 많은 연구가 이루어졌던 것에 비해, 갈수기의 경우 물 부족으로 인해 유량이 적어져 댐 유입량에 대한 정확한 산정이 어려워 가뭄 시 댐 유입량에 관한 연구가 홍수 시에 비해 적게 연구된 것이 실정이다. 따라서 가뭄 시 댐 연구를 위해 갈수기의 댐 유입량에 대한 정확한 산정 및 예측의 필요성이 대두되고 있다. 이번 연구에서는 댐 주변의 지하수위와 하천수위의 관계성을 보이고 각각 다른 변량 간의 시간적 종속성을 고려하는 동시에 상호연관된 변량의 시간적 종속성을 동시에 고려한VARX(vector autoregressive-exogenous) 모델을 이용하여 정확한 댐의 유입량을 산정 및 예측하고 그에 대한 검증을 시행하여, 댐 분야에서 가뭄에 대비할 수 있는 근간을 마련하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권1호
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• pp.225-237
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• 2024

Purpose - This study aims to explore the relationship between housing and land prices, with a specific emphasis on the impact of government policies on these factors such as land supply quantity and the ratio of residential land to total land supplied. The goal is to identify the most effective government intervention strategies for controlling both housing and land prices. Design/methodology/approach - Data from 70 primary and medium-sized cities in China spanning from 2003 to 2017 are utilized in this research. The analysis employs a panel vector autoregressive (PVAR) model, with a primary focus on examining the relationships among housing prices, land prices, and government intervention policies. Findings - Housing and land prices are influenced by various factors. Through impulse response analysis and variance decomposition, it is observed that both housing and land prices are predominantly influenced by their internal dynamics, with comparatively weaker effects attributed to policy interventions. Research implications or Originality - By investigating the impact of government policies on housing and land prices, This study establishes a foundation for effective price control measures. Our study advocates for a comprehensive examination of China's land supply mechanism to enhance understanding of the pathways through which government policies influence the markets.

• 융합경영연구
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• 제12권5호
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• pp.63-73
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• 2024

Purpose: Changes in energy prices can be considered as one of the factors of macroeconomic uncertainty. This study examines the impact of coal price shocks on Indonesian macroeconomic variables. Research design, data and methodology: The structural vector autoregressive model is used on monthly data from January 2010 to June 2023. Results: The impulse response functions indicate that coal price shocks have a negative impact on output and a positive impact on CPI (Consumer Price Index) and the effective real exchange rate. Following a shock in coal price growth, output growth takes twelve months, CPI growth takes fifteen months, and the effective real exchange rate takes seventeen months to reach equilibrium. Coal price growth shocks generally do not have a significant contribution to the variation in output, CPI growth and effective real exchange rate. On average over a twelve-month simulation, coal price growth shocks contribute 2.06 percent to output growth variation, 0.0042 percent to CPI growth variation, and 0.0046 percent to effective real exchange rate growth variation. Conclusions: This study finds that the impact of rising coal prices, as an energy source in Indonesia, can be offset by coal export revenues. This is possible considering that 70-80% of Indonesia's coal is exported.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.179-185
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• 2016

본 연구에서는 금융위기 이후 투기적 성향의 거래가 원자재 가격 상승의 주요 요인으로 작용했음을 구조적 벡터자기회귀(SVAR: Structural Vector Auto Regressive) 모형을 이용해 정량적으로 증명했다. SVAR 모형을 추정 후 충격반응 분석과 분산분해 결과에서 금융위기 이후 투기 거래가 원자재 가격에 미친 영향력이 금융위기 전 보다 3~6배 커진 것으로 분석되었다. 또한 금융위기 이후 급증한 글로벌 유동성도 원자재 가격에 영향을 준 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 산업생산 등 수요와 경기 요인이 원자재 가격에 크게 영향을 주었으나 금융위기 이후에는 그 영향력이 감소했다. 따라서 금융위기 이후 원자재 가격 반등은 유동성 확대에 따른 투기 거래 증가에 영향을 받은 것으로 판단할 수 있다. 미국은 2015년 12월 금리 인상을 시작했고 향후 금융 긴축 기조를 지속할 것으로 전망되어 글로벌 유동성이 감소할 가능성이 커지고 있다. 금융위기 이후 원자재 가격이 금융 변수의 영향을 크게 받았기 때문에 향후 유동성이 감소한다면 투기 거래가 위축되고 원자재 가격의 하락 요인으로 작용할 것으로 예상된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.59-71
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• 2016

본 논문은 2000년 1월부터 2014년 10월까지의 시계열 자료를 사용하여 이자율과 운임이 선가에 미치는 영향을 실증분석하였다. 선행연구와 달리, 동태적 고든(Gordon) 모형을 통하여 이자율이 할인율로써 선가에 미치는 영향을 고려하였으며, 이자율과 운임이 선가에 미치는 동태적 영향을 파악하기 위해 벡터자기회귀모형과 충격반응분석, 예측오차분산분해를 활용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저 벡터자기회귀모형의 추정은 선가와 이자율이 유의한 음(-)의 상관성을 가지며, 선가와 운임의 유의한 양(+)의 관계가 존재한다는 것을 보여주었다. 이는 선가의 동태적 고든(Gordon) 모형 하에서 선가는 이자율과 운임에 의존함을 의미한다. 둘째, 이자율과 운임의 동태적 영향이 지속되는 기간을 파악하기 위해 충격반응분석을 실시하였다. 그 결과, 이자율과 운임의 충격에 대한 선가의 반응은 모두 약 7개월 간 지속되는 것을 확인하였다. 마지막으로 예측오차분산분해의 실증결과는 선가 변동을 설명하는데 있어 운임의 영향이 이자율보다 상대적인 비중이 크다는 것을 보여주었다.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.3-27
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• 2012

본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• 국제지역연구
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• 제15권1호
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• pp.107-133
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• 2011

WTO 체제하의 국제무역에서, 수출과 경제성장과의 관계는 매우 중요한 요인으로 인식되고 있다. 이와 같은 국제 상황에서, 본 논문은 미국의 50개 주(州)를 대상으로 농산물 수출과 경제성장과의 관계를 분석하였다. 1973년부터 2007년까지의 연간 자료를 이용하여, 수출견인성장 가설에 근거한 선형모형의 추정, 충격반응함수, 분산분해분석, 그랜저 인과성 검증을 각각 하였다. 분석결과에 의하면, 미국의 경제에서 농산물 수출은 자국의 경제성장의 원인이 되었고, 특히 16개 주(州)(하와이, 아이다호, 캔자스, 메릴랜드, 미시건, 미네소타, 뉴져지, 노스 캐롤라이나, 노스 다코다, 오클라호마, 오레곤, 로드 아일랜드, 사우스 다코다, 텍사스, 워싱턴, 위스콘신)에서는 강한 인과성이 또한 31개 주에서는 약한 인과성을 보였다. 이를 통해서 미국의 경제성장에서 농산물 수출이 중요한 의미를 갖고, 일부 해안가나 곡창지대에 위치한 일부 주(州)에서는 농산물 수출이 경제성장에 중요한 변수로 인식되었다. 이를 통해서 한국은 미국과의 농산물 교역에 중요한 자료가 될 것이고, 미국의 농산물 수출을 통한 자국의 경제성장에 도움이 된다는 점이 교역국의 입장에서 중요한 정책적 의미를 내포하고 있다.