• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.463-473
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine the effect of the North Korea's net export to China and Liaoning on the North Korean economic growth. Design/methodology/approach - This study collects the data on the net export of North Korea to China and Liaoing from General Administration of Customs, People's Republic of China. Vector Autoregression(VAR) is also employed for the analysis. Findings - First, North Korea's net export to all of China and Liaoning gives the positive effect on North Korean economic growth. Second, the nuclear test of North Korea gives the negative effect on the North Korean economic growth. Third, the net export to China and Liaoning granger causes the North Korean economic growth. Lastly, the nuclear test of North Korea also granger causes the North Korean economic growth. Research implications or Originality - The estimation results show the net export of North Korea to China as well as Liaoning is important to the economic growth. Therefore, we need to examine North Korea's trades with specific region as well as all of China in order to enhance the North Korean economic growth.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.529-545
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• 2023

본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2024

During COVID-19 the housing market in Korea experienced the soaring prices, despite the decrease in the economic growth rate. This paper aims to analyze macroeconomic determinants affecting housing prices in Korea during the pandemic and find an appropriate statistic model to forecast the changes in housing prices in Korea. First, an appropriate lag for the model using Akaike information criterion was found. After the macroeconomic factors were checked if they possess the unit root, the dependencies in the model were analyzed using vector autoregression (VAR) model. As for the prediction, the VAR model was used and, besides, compared afterwards with the long short-term memory (LSTM) model. CPI, mortgage rate, IIP at lag 1 and federal funds effective rate at lag 1 and 2 were found to be significant for housing prices. In addition, the prediction performance of the LSTM model appeared to be more accurate in comparison with the VAR model. The results of the analysis play an essential role in policymaker perception when making decisions related to managing potential housing risks arose during crises. It is essential to take into considerations macroeconomic factors besides the taxes and housing policy amendments and use an appropriate model for prices forecast.

• 경영과정보연구
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• 제34권4호
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• pp.67-81
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• 2015

본 연구의 목적은 보건의료산업 주식 시장에 대해 거시경제변수에 대한 요인이 미치는 영향을 알아보고자 한다. 첫째, 의약품지수는 국공채금리와 환율을 원인변수로 하며 콜금리변수와는 상호영향 관계를 가진다. 즉 금리와 환율의 변화는 의약품산업에 영향을 미치는 변수로서 주의해야 한다는 것이다. 둘째, 의료기기지수는 콜금리, 국공채금리, 환율에 대해 상호 원인변수로 작용하며 경상수지변수를 원인변수로 한다. 즉 의료기기산업에 대해 금리와 환율 그리고 경상수지의 변화가 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 셋째, 의약품 지수에 영향을 미치는 변수의 관계를 추가적으로 분석하면 콜금리와 환율은 음(-)의 관계이며 국공채금리와는 양(+)의 관계를 가진다. 의료기기 지수에 영향을 미치는 변수의 관계를 분석하면 환율과는 음(-)의 관계이며 국공채금리와는 양(+)의 관계를 가진다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.457-467
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• 2015

최근 전세가격 상승과 저금리 저성장 시대에도 불구하고 금융 및 보험업의 산업 생산지수는 전 산업생산지수 대비 지속적으로 상승폭을 유지하면서 일반적인 상식에 반하는 현상이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 금융업 산업생산지수와 전세가격 상승의 동태적 상관관계를 분석함으로써 전세가격 상승이 금융업 산업생산지수에 미치는 영향에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 전세가격지수와 거시경제 변수인 전 산업생산지수, 금융 및 보험업 생산지수의 변수를 정의하고, 공적분 관계가 없는 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 연구를 진행하였다. 2000년 1월부터 2015년 5월말까지 총 183개월의 시계열 데이터 분석결과 전세가격상승이 직접적으로 금융업 생산지수에 인과 관계를 나타내지는 않았으나 금융업 산업생산지수의 상승이 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 곧 전세가격의 구조적 변화와 주택금융의 관계 분석을 통해 실질적인 주택 관련 정책이 금융산업에 직접적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.305-329
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• 2003

본 연구는 1987년 1월 5일부터 2001년 12월 28일까지의 일별 및 월별 자료를 가지고 미국 달러화와 일본 엔화가 기업의 주식수익률에 미치는 영향 및 비대칭성을 분석하였다. 일별 자료에 대해서는 오차항의 이분산을 고려해 자기회귀와 GARCH 계열 모형을 사용하였으며, 월별 자료에 대해서는 자기회귀모형을 사용했다. 전체기간 및 하위기간에 대한 분석결과는 일별 자료가 월별 자료에 비해 환노출을 발견하는 데 보다 탁월하다는 것을 보여주고 있다. 또한 EGARCH(1, 1)와 GJR-GARCH(1, 1)로 일별 자료를 분석하는 것이 보다 높은 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 한편, 노출된 기업의 대부분에서 음의 환노출이 발견되고 있다. 이는 우리나라 기업의 주식수익률은 환율인상에 대해서는 부정적 영향을, 환율인하에 대해서는 긍정적 영향을 받는 것으로 해석할 수 있다. 비대칭성에 대한 분석 결과는 우리나라 기업은 대부분 비대칭적 환노출에 직면하고 있으며, 실물옵션이론보다는 시장중시가격이론이 보다 설득력이 있다는 결론을 제시해주고 있다. 또한 월별 자료가 일별 자료에 비해 비대칭 분석을 정확히 할 수 있는 것도 발견되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.236-241
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• 1998

The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1155-1168
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• 2016

기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.767-785
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• 2021

With the rapid development of information technology, it is now possible to analyze the spatial patterns of cultivated land and its evolution by combining GIS, geostatistical analysis models and spatiotemporal big data for the dynamic monitoring and management of cultivated land resources. The spatial pattern of cultivated land and its evolutionary patterns in Luoyang City, China from 2009 to 2019 were analyzed using spatial autocorrelation and spatial autoregressive models on the basis of GIS technology. It was found that: (1) the area of cultivated land in Luoyang decreased then increased between 2009 and 2019, with an overall increase of 0.43% in 2019 compared to 2009, with cultivated land being dominant in the overall landscape of Luoyang; (2) cultivated land holdings in Luoyang are highly spatially autocorrelated, with the 'high-high'-type area being concentrated in the border area directly north and northeast of Luoyang, while the 'low-low'-type area is concentrated in the south and in the municipal area of Luoyang, and being heavily influenced by topography and urbanization. The expansion determined during the study period mainly took place in the Luoyang City, with most of it being transferred from the 'high-low'-type area; (3) elevation, slope and industrial output values from analysis of the bivariate spatial autocorrelation and spatial autoregressive models of the drivers all had significant effects on the amount of cultivated land holdings, with elevation having a positive effect, and slope and industrial output having a negative effect.