• 기술혁신연구
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• 제30권2호
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• pp.1-27
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• 2022

최근 급격한 변화를 겪고 있는 자율주행 자동차 분야의 미래 기술 및 시장 전망 예측에 대한 요구와 관심이 집중되고 있다. 자동차 산업의 특성상, 복합적 요인의 상관관계가 미치는 영향력이 크고 요인 간의 복잡도가 높으므로, 체계적인 미래 예측 방법론 적용을 통한 미래 전망분석 및 전략 수립이 시급하다. 본 연구에서는 자동차 분야에 적합한 미래 예측 방법론 중 필드 변칙 완화기법(Field Anomaly Relaxation)과 다중관점 개념 기법(Multiple Perspective Concept)을 복합적으로 적용하여, 자율주행 자동차 분야의 핵심기술 및 산업 동향에 관한 미래 시나리오들을 개발하여 실증하였다. 도출된 3개의 시나리오는 전문가 평가 체크리스트를 통하여 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 자율주행 자동차 산업과 같은 다양한 변동성이 존재하는 분야의 미래 예측 방법 중 한 가지로 적용될 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.255-263
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• 2024

GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제19권3호
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• pp.485-508
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• 2010

본 연구에서는 세 개의 대표적 국제원유시장(Brent, Dubai, WTI)의 동적 움직임에 내재되어 있을 수 있는 장기기억 특성과 공적분 관계를 분석한다. 이를 위하여 세 원유시장 일별 가격 시계열자료에 구조변화를 고려한 ARMA-FIAPARCH 결합모형과 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 추정과 통계적 검정을 수행하였다. 실증분석 결과 세 원유시장 변동성에는 장기기억 특성이 존재하며, ARMA-FIAPARCH 모형이 그러한 장기기억 특성을 잘 포착하는 것으로 나타났다. 또 공적분 검정 결과 공적분 관계가 존재하여 VECM을 추정하였다. VECM 추정 결과에 따르면 원유시장의 수익률과 변동성 사이에는 양방향의 영향이 존재하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 원유시장의 경우 수익률이 변동성(위험)에 영향을 미치고 또 변동성이 수익률에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 동적 움직임을 이해하고 위험을 예측하는데 도움을 줄 것이다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.189-204
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• 2018

본 연구는 2014년 1월부터 2017년 4월까지 광, 공업용 제조업을 하는 건물(GGM)의 전기 사용량에 대한 예측을 살펴보고자 한다. SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters 방법, Fourier 변환으로 분해를 한 ARIMA 모형을 중심으로 네 가지 모형에 대한 적합을 하였다. 또한 2017년 5월 사용량에 대한 예측하고, 실제값을 고려하여 각 모형에 대해 예측 제곱근 평균 제곱 오차와 예측 오차율을 비교하였다. GGM 건물의 전기 사용량에 대한 변동이 심하기 때문에 여러 가지 모형 중에서도 변동성과 주기를 함께 고려한 SARIMA + GARCH 모형의 적합과 예측이 가장 뛰어난 것을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제13권2호
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• pp.15-24
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• 2015

Purpose - Foreign exchange risk control is in an important component in the international supply chain management. This study shows the importance of the reference period in forecasting future exchange rates with a specific illustration of KIKO currency option contracts, and suggests feasible preventive measures. Research design, data, and methodology - Using monthly Won-Dollar exchange rate data for January 1995~July 2007, I evaluate the statistical characteristics of the exchange rate for two sub-periods; 1) a shorter period after the East Asian financial crisis and 2) a longer period including the financial crisis. The key instrument of analysis is the basic normal distribution theory. Results - The difference in the reference period could lead to an unexpected development in contract implementation and a consequent financial loss. We may avoid foreign exchange loss by using derivatives such as forwards or currency options. Conclusions - We should consider not only level values but also the volatilities of financial variables in making a binding financial contract. Appropriate measures may differ depending on the specific supply chain pattern. We may extend the study with surveys on actual risk measures.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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• pp.395-397
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• 2010

AWS that exist in Pusan is watching local meteorological phenomena established in place that the weather observatory does not exist by real time, and is used usefully to early input data of numerical weather forecasting model. I wished to display downtown of Pusan and air temperature change of peripheral area using this AWS data. Analyzed volatility using AWS observation data for 5 years to recognize air temperature change of Pusan area through data about temperature among them. Drew air temperature distribution chart by season of recapitulative Pusan area applying IDW linear interpolation with this.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.989-995
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• 2017

As is known to all that the output of wind power generation has a character of randomness and volatility because of the influence of natural environment conditions. At present, the research of wind power prediction mainly focuses on point forecasting, which can hardly describe its uncertainty, leading to the fact that its application in practice is low. In this paper, a wind power range prediction model based on the multiple output property of BP neural network is built, and the optimization criterion considering the information of predicted intervals is proposed. Then, improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the model. The simulation results of a practical example show that the proposed wind power range prediction model can effectively forecast the output power interval, and provide power grid dispatcher with decision.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.53-64
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• 2022

High dimensional time series is gaining considerable attention in recent years. The sparse vector heterogeneous autoregressive (VHAR) model proposed by Baek and Park (2020) uses adaptive lasso and debiasing procedure in estimation, and showed superb forecasting performance in realized volatilities. This paper extends the sparse VHAR model by considering non-convex penalties such as SCAD and MCP for possible bias reduction from their penalty design. Finite sample performances of three estimation methods are compared through Monte Carlo simulation. Our study shows first that taking into cross-sectional correlations reduces bias. Second, nonconvex penalties performs better when the sample size is small. On the other hand, the adaptive lasso with debiasing performs well as sample size increases. Also, empirical analysis based on 20 multinational realized volatilities is provided.

• 무역학회지
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• 제46권5호
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• pp.83-98
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• 2021

This study aims to examine the effects of international trade in intermediate input on the implications of international business cycle properties in Korea. To do this, I have extended standard one goods New Keynesian international business cycle model to incorporate the role of intermediate inputs. After constructing the DSGE model, I have analysed the impulse response function and varian decomposition results. The results show that the model could introduce a new channel, that is, "cost channel" like Eyquem and Kamber (2014). In other words, the model has changed the dynamics of aggregate inflation by the cost channel. When the trade in intermediate goods increase, which is measured by openness of foreign input, the volatility of output, consumption and inflation increase two or three times. However, the model itself fails to explain the full account of cycle behavior of historical data, but the results imply that the trade in intermediate input assumption can help to improve the forecasting ability of international business cycle models.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.157-166
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• 2020

기업은 이익유연화를 통해 보고이익의 변동성과 자본비용을 관리함으로써 경영성과 측정에 영향을 주는 다양한 행위들을 수행한다. 기업의 경영성과는 경영자 능력과 밀접하게 관련되어 있음에도 불구하고, 이들의 관계를 체계적으로 규명한 연구는 매우 부족한 실정이며, 분석결과에서도 일관된 결과를 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 Demerjian et al.(2012)에서 제시된 경영자 능력의 측정치를 사용하여 경영자 능력과 이익유연화의 관련성에 초점을 두고 분석해 보고자 하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 경영자 능력과 이익유연화는 1% 수준에서 유의한 양의 관계가 나타나는 것으로 확인하였다. 경영자가 이익유연화를 하는 경우 우수한 능력의 경영자가 미래에 대한 정확한 예측을 통해 더 이익유연화를 잘 하는 것으로 해석할 수 있다. 우수한 능력을 가진 경영자는 보다 정확한 예측을 통해 이익의 변동성을 감소시키는 이익유연화를 할 유인이 높다는 본 연구의 기대와 동일한 결과이다. 따라서 본 연구는 우수한 능력을 가진 경영자가 이익유연화 전략을 더 효과적으로 수행함을 실증적으로 분석하였다는데 연구의 공헌도가 존재한다.