• 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.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제33권2호
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• pp.135-157
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• 2024

본 연구에서는 국제 구리 가격 변동에 따른 국내 수요 변화를 분석하여 국내 구리(전기동)의 가격탄력성을 분석하였다. 이를 위해 구리의 순 수입량, 가격, 생산지수를 변수로 1989년 1월부터 2022년 12월까지 총 408개의 시계열 자료에 대해 벡터자기회귀(Vector autoregressive, VAR) 모형을 구성하고, 시간의 흐름에 따른 변수 간의 상관관계 변화를 파악하고자 시변 모형(Time Varying VAR)을 사용하여 변수 간의 동적 관계를 분석하였다. 분석 결과 국내 구리의 가격탄력성은 -0.1835로 음의 가격탄력성이 존재함을 확인하였고, 사분위수 범위는 -0.3130 ~ 0.0886으로 시간의 흐름에 따라 일관성 있는 추세는 없지만 주로 음의 탄력성을 띠면서 탄력성이 변화하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 비축을 포함한 광물자원 관련 정책 수립 시 파생되는 기대효과를 정량화하여 제시하는 데 활용할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권9호
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• pp.219-228
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• 2020

The study investigates the impact of inflation rate on economic growth to find the best-fit model for economic growth in Vietnam. The study applied Vector Autoregressive (VAR), cointegration models, and unit root test for the time-series data from 1996 to 2018 to test the inflation impact on the economic growth in the short and long term. The study showed that the two variables are stationary at lag first difference I(1) with 1%, 5% and 10%; trace test indicates two cointegrating equations at the 0.05 level, the INF does not granger cause GDP, the optimal lag I(1) and the variables are closely related as R2 is 72%. It finds that the VAR model's results are the basis to perform economic growth; besides, the inflation rate is positively related to economic growth. The results support the monetary policy. This study identifies issues for Government to consider: have a comprehensive solution among macroeconomic policies, monetary policy, fiscal policy and other policies to control and maintain the inflation and stimulate growth; set a priority goal for sustainable economic growth; not pursue economic growth by maintaining the inflation rate in the long term, but take appropriate measures to stabilize the inflation at the best-fitted VAR forecast model.

• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.203-211
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• 2010

This study examines a cointegrated vector autoregressive (VAR) model where parameters are subject to switch across the regimes in the term structure of interest rates. To employ the regime switching framework, the Markov-switching vector error correction model (MS-VECM) is allowed to the regime shifts in the vector of intercept terms, the variance-covariance terms, the error correction terms, and the autoregressive coefficient parts. The corresponding approaches are illustrated using the term structure of interest rates in the US Treasury bonds over the period of 1958 to 2009. Throughout the modeling procedure, we find that the MS-VECM can form a statistically adequate representation of the term structure of interest rate in the US Treasury bonds. Moreover, the regime switching effects are analyzed in connection with the historical government monetary policy and with the recent global financial crisis. Finally, the results from the comparisons both in information criteria and in forecasting exercises with and without the regime switching lead us to conclude that the models in the presence of regime dependence are superior to the linear VECM model.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.631-644
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• 2022

본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.27-39
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• 2016

본 논문은 다차원의 시계열 자료 분석에서 효율적인 희박벡터자기회귀모형에서의 모수 추정에 대해서 연구한다. 희박벡터자기회귀모형은 영에 가까운 계수를 정확이 영으로 둠으로써 희박성을 확보한다. 따라서 변수 선택과 모수 추정을 한꺼번에 할 수 있는 lasso를 이용한 방법론을 희박벡터자기회귀모형의 추정에 쓸 수 있다. 하지만 Davis 등(2015)에서는 모의실험을 통해 일반적인 lasso의 경우 영이아닌 계수를 참값보다 훨씬 더 많이 찾아 희박성에 약점이 있음을 보고하였다. 이에 따라 본 연구는 희박벡터자기회귀모형에 adaptive lasso를 이용하면 일반 lasso보다 희박성을 비롯한 전반적인 모수의 추정이 매우 유의하게 개선됨을 보인다. 또한 adaptive lasso에서 쓰이는 튜닝 모수들에 대한 선택도 아울러 논의한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1017-1030
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• 2016

This study focuses on the system identification of reinforced concrete bridges using vector autoregressive model (VAR). First, the time series output response from a bridge establishes the autoregressive (AR) models. AR models are one of the most accurate methods for stationary time series. Burg's algorithm estimates the autoregressive coefficients (ARCs) at p-lag by reducing the sum of the forward and the backward errors. The computed ARCs are assembled in the state system matrix and the eigen-system realization algorithm (ERA) computes: the eigenvector matrix that contains the vectors of the mode shapes, and the eigenvalue matrix that contains the associated natural frequencies. By taking advantage of the characteristic of the AR model with ERA (ARMERA), civil engineering can address problems related to damage detection. Operational modal analysis using ARMERA is applied to three experiments. One experiment is coupled with an artificial neural network algorithm and it can detect damage locations and extension. The neural network uses a specific number of ARCs as input and multiple submatrix scaling factors of the structural stiffness matrix as output to represent the damage.

• 한국산림과학회지
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• 제96권2호
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• pp.222-226
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• 2007

This study developed the Korean roundwood import prediction model using vector autoregressive (VAR) method. The roundwood was divided into softwood and hardwood by species. The VAR model of roundwood import was specified with two lagged endogenous variables, that is, roundwood import volume and roundwood import price. The results showed that the significance levels of F-statistics in the softwood and hardwood roundwood import equations rejected the hypothesis that all coefficients are zero. So, we concluded that roundwood import volume can be explained by lagged import volume and lagged import price in Korea. The coefficient signs of all variables were as expected. Also, the model has good explanatory power, and there is no autocorrelation.