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초록

영어

The purpose of this paper is to investigate the relationship between halibut and competing fish species as the need for a study that considers competing fish species arises in relation to the production of halibut. In addition, the future of halibutmarket prospects are reviewed by predicting the production of halibut in consideration of the relationship with competing fish species. As competing fish species, salmon, rockfish, yellowtail, and red sea bream were considered according to their popularity. The analysis was performed using the VAR model, which is a multivariate time series analysis method, and the explanation of the model was supplemented through a causality test. Among the competing fish species considered in this study, only salmon appeared to affect the production of halibut and had a relationship with halibut as a substitute. Although other competing fish species did not affect the yield of halibut, it was found that flounder and red sea bream were affected by the yield of halibut. As a result of predicting the production of halibut until 2025 using the VAR model, it was found that the production was maintained at about 41,000 tons per year. The predicted production of flatfish can provide a practical standard in the establishment of management plans for aquaculture officials and policy establishment by those in charge of fisheries policy in the unstable flatfishmarket due to corona.

한국어

본 논문은 광어의 생산량과 관련하여 경쟁 어종을 고려한 연구의 필요성이 대두됨에 따라 광어와 경쟁 어종 사이의 관계를 규명하는 것을 목 적으로 한다. 또한, 경쟁 어종과의 관계를 고려하여 광어의 생산량을 예측해 봄으로써 미래의 광어 시장전망에 대하여 살펴본다. 경쟁 어종으로 는 인지도에 따라 연어, 조피볼락(우럭), 방어, 참돔을 고려하였다. 다변량 시계열 분석 방법인 VAR 모형을 활용하여 분석을 시행하였고 인과성 검정을 통해 모형의 설명을 보충하였다. 분석결과 본 연구에서 고려하였던 경쟁 어종 중 연어만 광어의 생산량에 영향을 주는 것으로 나타났으 며 광어와 대체재 관계에 있는 것으로 나타났다. 다른 경쟁 어종들은 광어의 생산량에 영향을 주지 않지만, 우럭과 참돔은 광어의 생산량의 영향 을 받는 것으로 나타났다. VAR 모형을 이용하여 2025년까지의 광어 생산량을 예측한 결과 그 생산량은 연간 약 41,000t 수준으로 유지되는 것으 로 나타났다. 이렇게 예측된 광어의 생산량은 코로나 등의 이유로 불안정한 광어 시장에서 양식관계자의 경영계획 수립 및 수산물 정책 담당자 들의 정책 수립에 있어서 실질적인 기준을 제시할 수 있다.

목차

요약
I. 서론
II. 선행연구
III. 연구 방법론
1. 자료
2. 연구방법
IV. 분석결과
1. 단위근 검정 (Unit root)
2. 적정 시차 결정
3. Granger 검정
4. VAR 모형
5. 예측
V. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 현지언 [ Hyeon, Ji-Eon | 제주대학교 지속성장데이터사이언스학부 경제학전공 석사과정 ] 제1저자
• 조장희 [ Cho, Jang-Hee | 제주대학교 경제학과, 지속성장데이터사이언스학부 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영컨설팅연구 [Korean Management Consulting Review]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1598-172X

• eISSN

  3059-0469

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658