• 농업과학연구
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• 제43권1호
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• pp.136-143
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• 2016

Garlic and onion are staple agricultural products to Koreans and also are important with regard to agricultural producers' income. These products' acreage responses are highly correlated with each other. Therefore, it is necessary to test whether there is a cointegration relationship between garlic acreage and onion acreage when one tries to estimate the acreage response's function. Based upon the test result of cointegration, it is confirmed that there is no statistically significant cointegration relationship between garlic acreage and onion acreage. In this case, vector autoregressive model is preferred to vector error correction model. This study investigated the dynamic relationship between garlic and onion acreage responses using vector autoregressive (VAR) model. The estimated results of VAR acreage response models show that there is a statistically significant relationship between current and lagged acreage of more than one lag. Therefore, it is recommended that government should consider the long-run period's relationship of each product's acreage when it plans a policy for stabilizing the supply and demand of garlic and onion. For the price variables, garlic price only affects garlic acreage response while onion price affects not only onion acreage response but also garlic acreage response. This implies that the stabilizing policy for onion price could have bigger effects than that for garlic price stabilization.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1153-1164
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• 2008

The ozone data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model have been considered for analyzing the ozone data at the northern part of the Gyeonggi-Do, Uijeongbu monitoring site in Korea. The result showed that both overall and monthly ARE models are suited for describing the ozone concentration. In the ARE model, seven meteorological variables and four pollution variables are used as the as the explanatory variables for the ozone data set. The seven meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, dew point temperature, steam pressure, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are Sulfur dioxide(SO2), Nitrogen dioxide(NO2), Cobalt(CO), and Promethium 10(PM10). Also, the high level ozone data (over 80ppb) have been analyzed four ARE models, General ARE, HL ARE, PM10 add ARE, Temperature add ARE model. The result shows that the General ARE, HL ARE, and PM10 add ARE models are suited for describing the high level of ozone data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.791-799
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• 2015

랜덤워크가설이란 금융시장의 많은 시계열자료가 과거의 값과 관계없이 독립적으로 움직인다는 이론이다. 랜덤워크가설은 ARMA 모형에서 단위근 존재여부 문제로 해석되는데 대부분의 연구는 AR(1) 모형에서 ${\rho}$ < 1 여부를 검정하는 문제에 집중되어 왔다. 그러나, ${\rho}$ > 1인 폭발자기회귀모형을 따르면 거품경제의 위험이 있게 되므로 이를 구분하는 것이 필요하다. 폭발자기회귀모형에서 모수 추정량의 점근분포에 대해 알려져 있으나 그 형태가 모수를 포함하고 있어 통계량으로 부적절하거나 모수에 특정한 구조를 가정하고 있어 사용하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 소규모자료에서도 사용할 수 있는 기울기부호를 이용하여 폭발자기회귀모형에 대한 검정을 제시한다. 모의실험을 통해 검정통계량의 성질을 확인한 결과, 오차항의 종속 정도에 따라 통계량의 분포가 일정한 경향을 따르는 것을 알 수 있었다. 대립가설이 참일 경우 통계량의 값이 커지는 성질을 이용하여 검정할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.61-73
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• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.49-62
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• 2022

실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권1호
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• pp.37-46
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• 2020

The paper examines the dynamic relationship of domestic credit and stock market liquidity on the economic growth of the Philippines from 1995 to 2018 applying the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach to cointegration, together with Granger causality test based on vector error correction model (VECM). The ARDL model indicated a long-run relationship of domestic credit and stock market liquidity on GDP growth. When the GDP per capita is the dependent variable there is weak cointegration. Also, the Johansen cointegration test confirmed the existence of long-run relationship of domestic credit and stock market liquidity both on GDP growth and GDP per capita. The VECM concludes a long-run causality running from domestic credit and stock market liquidity to GDP growth. At levels, domestic credit has significant short-run causal relationship with GDP growth. As for stock market liquidity at first lag, has significant short-run causal relationship with GDP growth. With regards to VECM for GDP per capita, domestic credit and stock market liquidity indicates no significant dynamic adjustment to a new equilibrium if a disturbance occurs in the whole system. At levels, the results indicated the presence of short-run causality from stock market liquidity and GDP per capita. The CUSUMSQ plot complements the findings of the CUSUM plot that the estimated models for GDP growth and GDP per capita were stable.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1117-1124
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• 2010

미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.535-542
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• 2012

소비자물가지수는 국가의 중요한 경제 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 4개 도시, 서울, 부산, 대구, 광주지역의 소비자물가지수를 연구하였다. 자료는 모두 통계청에서 발췌하였고, 기간은 1998년-2011년 월별자료이며, 시계열분석 기법인 자기회귀오차모형으로 분석하였다. 소비자물가 분석을 위한 설명변수는 9가지 경제변수인 경기동행지수, 미국환욜, 생산자물가지수, 원유수입단가, 원유수입물량, 국제경상수지, 수입물가지수, 실업율, 화폐통화량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 각 지역별 소비자물가지수를 46%-52% 정도 설명할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.99-109
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• 2019

비선형 시계열인 확률계수 자기회귀(random coefficient autoregressive; RCA) 모형에 대하여 여러 가지 방법을 이용한 추정량의 신뢰구간 비교하였다. RCA 모형에 대하여 자료의 분포를 가정하지 않아도 되는 Quasi 스코어 추정량과 Huber, Tukey, Andrew, Hempal 4가지 유계함수를 이용한 M-Quasi 스코어 추정량을 제시하였다. 이러한 추정량에 대하여 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법, 하이브리드 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 구하였다. 모의실험을 통하여 RCA 모형의 오차항의 분포가 정규분포, 오염정규분포, 이중지수분포를 따를 때 Quasi 스코어 추정량과 M-Quasi 스코어 추정량들의 근사적 신뢰구간과 네가지 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 비교하였다.