• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권4호
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• pp.345-366
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• 2005

This paper considers the cointegrating vector estimator in the error correction model with stationary covariates, which combines the stationary vector autoregressive model and the nonstationary error correction model. The cointegrating vector estimator is shown to follow the locally asymptotically mixed normal distribution. The variance of the estimator depends on the co­variate effect of stationary regressors, and the asymptotic efficiency improves as the magnitude of the covariate effect increases. An economic application of the money demand equation is provided.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.129-141
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• 2023

본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR²) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1573-1583
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• 2016

주택가격은 대내외적으로 경기관련 많은 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 다변량분석의 경우 이와 관련된 변수들간의 상호관련성을 검정하여야 한다. 그랜저 인과성 검정결과 변수들간에 서로 인과성이 있는 것으로 나타났다. 또한 변수들 사이에 공적분 존재유무를 확인한 결과 공적분이 존재하므로 오차수정항이 포함된 벡터오차수정모형을 이용하여 분석을 시도하였다. ARIMA 및 VAR 모형과의 예측력 실증비교 결과 벡터오차수정모형에 의한 예측력이 이들 두 모형에 비해 우수함을 확인할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제27권3호
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• pp.521-544
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• 2018

This paper investigates the impact of ethanol mandate on the price relationship between corn and beef using the monthly time-series data from January 2003 through December 2013. In addition, we examine the non-linearity in ethanol, corn, and beef markets. Based on the threshold cointegration test, we find the symmetric relationship in pairs with ethanol production-corn price and ethanol production-beef price whereas there is the asymmetric relationship between prices of corn and beef. Employing the threshold vector error correction and vector error correction models, we also find that the corn price in the U.S is caused by both ethanol production and beef price in a long-run when the beef price is relatively high. On the other hand, the corn price does not cause both ethanol production and beef price in the long run. Findings from this study imply that demanders for corn such as ethanol and beef producers have price leadership on corn producers.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.401-412
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• 2011

본 연구는 벡터오차수정모형을 이용하여 유럽 탄소배출권 현물가격의 일간 시계열자료를 분석한다. 내생변수로는 탄소배출권가격 이외에 오일가격, 천연가스가격, 전력가격, 석탄가격 등 모두 5개 변수를 고려하며, 분석기간은 유럽 배출권가격의 왜곡이 발생한 제1단계 기간 (2005~2007년)을 피해 제2단계 기간 (2008년 4월 21일~2010년 3월 31일)을 대상으로 하였다. 시계열변수의 안정성 및 공적분 검정 결과, 모든 변수들이 단위근을 갖으며 또한 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타나서 분석모형으로서 벡터자기회귀모형 대신에 벡터오차수정모형을 채택하였다. 분석결과, (1) 오일, 천연가스, 전력 등의 가격이 배출권가격에 대해 원인으로 작용하는 그랜저인과관계가 존재하였다. (2) 충격 반응분석에서 배출권가격은 오일가격의 외생적 충격에 대해 가장 크게 반응하였고, 석탄가격의 충격에 대해서는 초기 상승 후 하락, 전력가격과 천연가스가격의 충격에 대해서는 초기 상승 후 음 (-)으로 감소하는 반응을 보였다. (3) 예측오차 분산분해 분석에서 배출권가격에 대해 가장 큰 영향을 주는 요인은 초기 (3기)에는 오일가격>석탄가격>천연가스가격>전력가격의 순이었으나 이후 (20기)에는 전력가격>오일가격>석탄가격>천연가스가격의 순으로 나타났다.

• 무역학회지
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• 제44권1호
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• pp.75-86
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• 2019

This study performs a factor analysis that affects the bunker oil price using the Co-integration model and Vector Error Correction Model (VECM). For this purpose, we use data from Clarkson and the analysis results show 17.6% decrease in bunker oil price when the amount of crude oil production increases at 1.0%, 10.3% increase in bunker oil price when the seaborne trade volume increases at 1.0%, 1.0% decrease in bunker oil price when total volume of vessels increases at 1.0%, and 0.003% increase in bunker oil price when 1.0% increase in world GDP, respectively. This study is meaningful in that this study estimates the speed of convergence to long-term equilibrium and identifies the price adjust mechanism which naturally exists in bunker oil market. And it is expected that the future study can provide statistically more meaningful econometric results if it can obtain data during more long-periods and use more various kinds of explanatory variables.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-501
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• 2022

This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.709-725
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• 2015

본 연구에서는 벡터오차수정모형을 이용하여 양식 넙치 산지시장의 출하량 조절이 양식 넙치가격에 미치는 영향을 검토하고자 하였다. 이를 위하여 2007년 1월 1일부터 2013년 6월 30일까지의 1kg 크기에서 형성되고 있는 양식 넙치의 위판가격과 출하량 자료를 이용하였으며, 가격과 출하량 시계열의 정상성 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)의 추정결과를 포함하고 있다. 본 연구의 주요 실증결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 가격과 출하량은 확률보행과정을 따르고 있으며, 1차 적분 시계열임을 확인하였다. 둘째, 가격과 출하량 간에 공적분관계가 성립하고 있음을 보여주며, 이들 변수가 밀접히 연계되어 있음을 보여주었다. 셋째, 가격과 출하량 간 일시적인 불균형이 발생했을 때, 장기적으로 출하량 조정을 통해 불균형 상황이 72.1% 정도 해소되며, 가격 변화를 통해 불균형상황이 0.5% 정도 해소되고 있음을 보여주고 있어 가격과 출하량 간 일시적인 불균형이 발생했을 때, 피드백효과가 존재하나 출하량 조정에 의해 해소되고 있음을 보여주었다. 마지막으로, 출하량 변화율이 단기적으로 가격 변화율을 선도하며, 출하량의 감소(증가)가 가격의 상승(하락)을 초래하고 있음을 확인할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.29-38
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• 2022

Ready-made Garments (RMG) export earnings, which are almost 80% of the total exports of Bangladesh, have been recognized as one of the main catalysts for the recent development of the country. Therefore, the need to determine whether the RMG export had served as a mechanism for increasing the GDP growth as well as the economic development of the country is topical and pressing. We have applied the Johansen Co-integration test and Vector Error Correction Model (VECM) to reveal the linkage of RMG export earnings and other variables with the GDP growth rate in Bangladesh. Using data from 1990 to 2020 for Bangladesh, we have found long-run as well as short-run associations among RMG Export earnings, Foreign Direct Investment (FDI), and GDP growth. A co-integration among the variables is validated through the Johansen Co-integration test. Moreover, a causal correlation running from RMG export earnings to GDP was revealed by the Granger causality test in the long run. Finally, we estimated impulse response functions to observe the variations of model variables in response to a shock. Our result supports the proposition that RMG export earnings are one of the main growth engines in Bangladesh and this sector leads growth in other sectors also in the long term.