Earticle

본 연구는 KOSPI200 지수와 역상관관계를 갖는 6개의 시계열-2개의 원본시계열과 여기서 파생된 4개의 시계열-을 생성하고, 이를 관리도 차트에 적용하는 정량적인 KOSPI200 지수선물 매매 기법을 제시한다. 2008년부터 2012년까지의 KOSPI200 지수와 6개의 시계열 간에는 음의 상관관계가 관찰되었으며 생성된 시계열과 KOSPI200 지수간의 선행성도 검증되었다. 제안된 정량적 매매 프레임워크는 시계열의 움직임과 관리한계선의 역할을 하는 4개의 유도선을 모니터링하면서 KOSPI200 지수선물의 매수 및 매도 시점을 포착하는 시스템이다. 즉 시계열 값이 유도선 중 하나를 상향 돌파하면 KOSPI200 지수선물 매도 포지션, 하향 돌파하면 매수 포지션을 취하는 방식이다. KOSPI200 지수선물과 역상관관계를 갖는 VKOSPI와 USD 선물지수의 원본시계열 및 이를 변환한 파생시계열들을 매매 전략에 사용함으로써 시장 학습을 최소화하고 매매 전략 노출을 방지하는 효과를 기대할 수 있다. 다양한 시계열과 정량적 매매 프레임워크를 활용한 KOSPI200 지수선물의 투자 성과를 평가하기 위하여 2009년 1월부터 2012년 12월까지의 기간 동안 KOSPI200 지수선물 투자에 따른 시계열 간의 성과를 벤치마크 전략인 랜덤투자 및 매수/매도보유(buy/sell-and-hold) 전략과 비교 분석한다.

This paper presents 6 time-series that have negative correlation with KOSPI200 Index and a quantitative trading methodology based on stochastic control chart using these time-series. The proposed quantitative trading framework detects trade (long or short) timing by monitoring whether a time-series touches 4 trigger lines, which play a role as control limits in control chart. In other words, a time-series upwardly touches one of trigger line, then the framework take a short position on KOSPI200 Index Futures, while in case of downward touch, it takes a long position. The 6 time-series are derived from VKOSPI and USD Futures Index that are negatively correlated with KOSPI200 Index, and have a significance that prevents disclosure of trading strategies by processing and transforming the original time- series. Computational experiments using real KOSPI200 futures index for recent 4 years are conducted to show the excellence of the proposed investment strategies against benchmark strategies under quantitative trading framework.

중국은 이미 세계 최대의 자동차 소비 시장으로 성장하였지만, 아직까지 천명당보유량 등으로 볼 때 그 수준이 선진국보다 낮고, 심지어는 비슷한 발전단계에있는 국가들에 비해서도 낮은 수준이다. 이러한 격차는 중국의 자동차시장 발전단계가 아직 낮은 수준이라는 것을 의미할 수 있으나 또 다른 한편으로는 성장 잠재력이크다고 평가할 수도 있을 것이다. 이러한 자동차 판매증가는 자동차강재를 생산하는철강사들에게는 곧바로 성장기회를 의미한다. 중국의 자동차 강재수요는 2007∼2011년 연평균 16.3%의 고성장을 기록하였다. 본 연구의 차별성은 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)모형,VEC(Vector Error Correction) 모형 등 다양한 모형을 통해 중국 자동차 생산량 및보유량을 전망하였다는 점이다. 또한 최신의 데이터를 사용하여 최근 발전추세를 모형에 적용한 점도 기존의연구들과 차별화된 점이라고 할 수 있다. 연구결과에 따르면, 중국 자동차 생산량은2013년 2,456만 대를 기록한 이후 2014년 2,844만 대, 2015년 3,248만 대까지 증가하는것으로 나타났으며, 중국의 일인당 자동차 보유량은 2012년 0.0807대에서 2020년0.4464대 대까지 증가하는 것으로 나타났다.

China has become a world's largest auto consuming country, while it's auto industrydevelopment stage is still far below that of advanced countries such as U.S. and Japan,in terms of car ownership per 1000 population, reflecting that Chinese auto industrystill has a huge growth potential. As for steel companies providing materials for automakers such as auto-sheet, growing car sales directly gives them growth opportunities. Chinese auto-sheet demands saw high growth of 16.3% annually from 2007∼2011. This paper is for forecasting of Chinese auto industry using time series model. First,ARIMA(auto regression integrated moving average) model is applied for forecastingChinese auto production in the near future. Time period is from first quarter in 1998to first quarter in 2014, total in sixty five quarter, and forecasting period is from secondquarter in 2014 to first quarter in 2015. Results shows that Chinese auto productionis forecasted to record approximately 292 million units ,up 18.8% year-on year, slightlylower growth rate compared with 19.1% of 2013. Next, VECM(Vecotr Error CorrectonModel) is applied for forecasting car ownership per capita of China. Time period isfrom 1978 to 2012, where independent variables are GDP per capita, saving volume per capita, and road length per capita, and dependant variables is car ownership percapita. Forecasting period is from 2016 to 2020. The result shows that Chinese carownership per capita is forecasted to grow up to 0.4464 units from 0.0807 units in2012.

본 연구에서는 향후 운수업 분야의 인력수요를 전망하기 위하여 운수산업의 현황을 정리하였으며, 시계열 모형을 이용하여 운수업 생산지수의 예측과 운수업 취업자수를 예측하였다. 예측 모형은 단기 예측에서 용이하게 사용되는 자기회귀통합이동평균모형(ARIMA)을 활용하였으며, 예측자료는 2010년 1월부터 2013년 12월까지의 시계열자료를 이용하였다. 운수업 생산지수 예측은 ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12 모형을 선정하였고 운수업 취업자수의 예측은 ARIMA(1,1,0)모형이 선정되었으며, 이를 이용하여 2016년 12월까지의 생산지수와 취업자수를 예측하였다. 분석결과 산업 및 취업자수는 지속적으로 상승하는 추세를 보였는데 운수업 생산지수는 2016년까지 향후 3년동안 7.4 포인트 상승할 것으로 예측되었으며, 운수업 취업자수는 116,100명 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 예측 결과는 향후 운수업의 인력시장을 이해하는데 중요한 시사점을 제공함과 동시에 운수업의 발전 및 정책적 정보제공 측면에서 유익한 연구로 사료된다.

This study organized the status quo of transportation industry in order to prospect the industry's manpower demands in the future and predicted the production index of transportation industry and the number of employees in the same industry using the time-series analysis model. As the prediction model, this study utilized the ARIMA(auto-regressive moving average model) frequently, easily used in the short-term prediction, and for predicting the production index of transportation industry, this study chose the ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12 model, and for predicting the number of employees in the transportation industry, this study selected the ARIMA(1,1,0) model. As the results from analyzing the data, it was found that the transportation industry and the number of employees in the industry have been continually increased. Specifically speaking, it was predicted that the production index of transportation industry would be grown up to 7.4 point for consecutive 3 years by 2016, and the number of employees in transportation industry would be increased up to 116,110 employees. It is considered that these predicted results will suggest some important implications in understanding the manpower market of transportation industry in the future, and also will be a helpful research from the aspects of transportation industry's development and of the information-provision.

Demand forecast is a technique of analyzing and estimating data in a variety of fields. Especially, tourism sector is an important economic activity in the rapidly chaning economic environment. Thus, it is important to accurately describe the changing social environment and exactly understand the degree of the change. In stressful conditions such as the rapid decline of membership since 2008, the arrival time of enrollment fee and deposit returns, excess competition due to increase of golf courses, decline of golf population and decrease of operating profit due to reduced visitors per hole, the need for demand forecast through the rational and scientific way for golf courses is becoming increasingly important. Demand forecast for visitors of domestic golf courses is a very important study in that it can help to set marketing policies and service policies of companies that operate golf courses. The purpose of this study was to forecast visitors of domestic golf courses in January-December 2013 from monthly data of January 2008 to December 2012, using comparative analysis of the time series model and the cause & effect model. As the result of forecast, visitors decreased from December to February and sharply increased from March to November. However, visitors decreased from June to August because of summer holiday and the rainy season.

본 연구는 2002년부터 2011년까지 주요범죄 발생건수와 경비업체(에스원) 주가를 활용하여 ① 시계열 동적회귀모형을 도출하고, ② 시계열 동적회귀모형을 활용하여 경비업체(에스원) 주가를 예측하는데 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 IBM SPSS 19.0을 사용하여 시계열 모형생성(C), 시계열 모형적용(A), 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 범죄 발생건수의 경비업체 주가에 대한 최적의 동적회귀모형은 ‘ARIMA(0,1,1)(0,0,0)’으로 나타났으며, 종속변수인 경비업체 주가를 예측하는데 살인, 강간 등 2개의 독립변수가 필요한 것으로 나타났다. 둘째, 동적회귀모형 ‘ARIMA(0,1,1)(0,0,0)’은 2002년부터 2011년까지 주요범죄 발생건수와 경비업체(에스원) 주가를 활용하여 경비업체 주가의 예측값을 2012년 1월부터 8월까지 근접하게 도출하였으며, 이를 활용하여 경비업체 주가에 대한 단기예측이 가능한 것으로 나타났다.

The purpose of this study is to derive multiple regression model, to derive dynamic regression model of time series, to predict security company(s1)’ stock price with dynamic regression model using major crimes’ occurrence and security company's stock price from 2002 to 2011. The followings are the result of this study. First, optimal dynamic regression model on major crimes’ occurrence and security company's stock price is ARIMA(0,1,1)(0,0,0). Two independent variables, such as murder, rape are required to predict security company's stock price that is a dependent variable. Second, dynamic regression model, ARIMA(0,1,1)(0,0,0) can predict predictive value of security company's stock price from January to August, 2012 using major crimes’ occurrence and security company’s stock price from 2002 to 2011. So, it is possible to show short-term forecasts on security company's stock price with dynamic regression model.

As the change of the land prices is closely related to the quality of life as well as the productivity of industries, the need for the sufficient scientific and economic analysis and study of the land market has come to a forefront. The purpose of the study is to establish the model of land price in Seoul based on the joint model of ARIMA and Multiple regression, and to deduct the influence factors of the land prices.. The findings of this study showed that the hypothesis that the change of the land price was influenced by fundamental economic factors in Korea was confirmed through diverse analyses of the relationship between land price and variables. And it was found that the interest rate(3-year bond yield rate), real GDP and consumer prices index, had a more significant effect on the change of the land price compared to the other variables. The results suggest that it is needed to consider the changes of various economic variables and substitutes of land in terms of investment in the establishement of land price policy

오늘날 대부분의 웹 GIS 서비스에서 OGC(Open Geospatial Consortium) 구현 명세를 서비스 표준으로 활용하고 있으며, 시계열 위성자료와 같은 대용량 데이터의 관리에 있어서는 공간 DBMS(database management system)가 도입되기도 한다. 이러한 환경에서 OGC 구현 명세와 공간 DBMS의 연계는 효과적인 웹 GIS 서비스를 위한 중요한 참고 모델이 될 수 있다. 이에 이 연구에서는 시계열 위성자료를 대상으로 하는 웹 서비스를 구현함에 있어서 OGC 웹 인터페이스 요청을 공간 DBMS의 시공간 함수로 처리하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법론은 WMS(web map service)와 WCS(web coverage service) 명세에 정의된 시간차원 정보인 TIME 매개변수를 공간 DBMS에서 시공간 질의로 변환하여 처리하는 것이다. 이를 위하여 PostGIS 환경에서 시간함수를 구현하고 이를 공간함수와 결합하여 시공간 질의문을 구성하였으며, 웹상에서 NDVI(normalized difference vegetation index) 자료검색의 시공간 연산을 통해 제안된 방법의 가용성을 테스트하였다.

Most of web GIS services are now implemented using OGC(Open Geospatial Consortium) specifications, and some of them employ spatial DBMS(database management system) for handling large dataset like time-series satellite data. Hence, the implementation of OGC web service specifications by the linkage with spatial DBMS will be an important method for the current web environments. This paper describes a method for integrating spatial and temporal functions in a DBMS with OGC standard web requests for the service of time-series satellite data. Our method enables the handling of TIME parameter defined in the WMS(web map service) and WCS(web coverage service) specifications for spatio-temporal query statements in a DBMS. The spatio-temporal queries are constructed using spatial objects, temporal objects, spatial functions, and temporal functions within PostGIS. We tested the applicability of our method by implementing a prototype web service for time-series NDVI(normalized difference vegetation index).

본 연구는 시간의 흐름에 따라 관찰된 분할표 자료에 대한 모형 적합 및 예측을 위한 통계적 모형으로 동적 베이지안 모형을 고려하였다. Park et al.(2012)이 제안한 동적 베이지안 모형을 이용하여 관찰된 자료들이 확률적 추세를 가지고 있을 때 제안하고 있는 모형의 성능을 측정하기 위하여 다양한 모의실험을 수행하였다. 모의실험은 세 가지 측면에서 수행되었다. MSE나 bias측면에서 비교되었을 때 모든 가설모형이 적절한 결과를 보여 주었고 이에 반하여 Bayesian 모형 선택 측면에서 보았을 때는 확률적 추세와 결정적 추세를 모두 가지고 있는 모형에서 좋은 성능을 보여 주었다. 제안된 모형은 1998년 미국 오하이오주 주지사 선거를 앞두고 시행한 사전조사 결과에 적용하여 모형 적합 및 예측을 수행하였다.

We considered a dynamic Bayesian model for model fitting and forecasting for contingency table data according to time tendency. We introduced and utilized the dynamic Bayesian model of Park et al. (2012) and performed various simulation studies to measure the performance of dynamic Bayesian model whether the model can capture the trend which the data may have. According to the simulation study results, the proposed model shows better performance based on MSE and biases for all four hypothesis model. However, the model that have stochastic and deterministic trend simultaneously shows better performance based on Bayesian model selection. The proposed model applied to the pre election survey for US Governor race of Ohio, November 1998.

본 연구에서는 환자의 청진음을 각 질병별로 데이터베이스화 하고, 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing/DSP) 및 푸리에 변환(Fourier Transform) 과정을 거친 자료를 통계적인 방법을 적절히 이용여 청진음 자가진단의 기초를 마련하는데 목적이 있다. 청진음에 대한 진단을 시계열 판별분석을 이용하여 연구한 것으로 실증적 연구에서 시간영역별로 청진음을 분석하는데 많은 어려움이 있어서 청진음을 주파수 영역으로 변환하였다. 또한 정상인과 심장질환이 있는 사람을 비교하였는데 시계열 분석으로는 오분류 확률이 0%가 되는 것을 확인하였다.

In this paper, we have researched discriminant analysis in time series to diagnose auscultation wave. During practicing our research, there are plenty of difficulties in analyzing auscultation wave in time domain. So, We converted auscultation wave into frequency domain. Also we compared the normal people and the people who had cardiac disorder. Using time series discriminant analysis, we found no errors in our research. However, it is hard to generalize our research because we did not use enough date to lead a solid conclusion. Thus, We can get better results if we exert ourselves to get more clinical data and conduct more research about diagnostics.

본 연구는 중국인의 제주도를 방문하는 입국수요에 대하여 2002년 1월부터 2009년 12월까지 8년간 월별 자료를 사용하였다. 시계열자료의 안정성을 확인하기 위하여 단위근 검정(unit root test)을 실시하였으며, 단위근 검정을 통하여 나타난 결과에 따라 공적분 검정((Cointegration Test)을 통하여 계열변수들의 장기적인 균형관계를 확인 하였다. 또한 중국인의 제주방문수요에 장·단기적으로 영향을 줄 것이라 추정되는 항공노선수와 소득, 환율, 여행업체수와의 Granger Causality Test를 추정하였다. 그 결과 제주와 중국과의 항공노선 횟수는 쌍방향간 장·단기적으로 꾸준한 인과관계를 강하게 보여주고 있음을 알 수 있었다. 또한 중국인의 소득은 제주방문수요와 후행 항 2～3에서 영향을 주는 것으로 추정 되었으며, 중국인의 제주방문수요는 우리나라의 여행업체수에 후행 항 5～6에서 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉 이러한 결과는 중국인이 제주 방문 수요에 항공노선수와 여행업체수가 선행변수로서 수요를 창출시킨다고 볼 수 있다. 마지막으로 통상최소자승법(OLS: Ordinary Least Squares)의 추정결과 경제시계열 변수로 소득과 환율은 양(+)의 부호를 보여주고 있으며, 특히 환율은 1보다 높은 탄력성을 보여주어 중국인들의 제주 방문수요 결정요인에 많은 영향을 끼치는 것으로 추정 되었다. 또한 중국인들의 방한수요를 결정하는 요인으로 교통편의 증가와 여행업체수가 유의하게 추정되었다.

Analyzing monthly time series data accumulated for 8 years from January 2002 to December 2009, this study examined the inbound tourism demand from China to Jeju Island. The unit root test was conducted to determine the stationary of the time series data. Results of Granger Causality Test indicated that the number of air routes between Jeju Island and China were interactively and steadily associated with the inbound tourism demand. Results also showed that the income of Chinese people appeared to have impact on their demand for the visit to Jeju Island. Furthermore, Chinese people's demand for the visit to Jeju Island appeared to have impact on the number of travel agencies in Korea Finally, estimation, based on the Ordinary Least Squares(OLS) method indicated that the income, exchange rate, increase of transportation and travel agencies made positive impact on the inbound tourism demand. In particular, the exchange rate was estimated to have greatest influence on Chinese people's demand for the visit to Jeju Island1.

시계열자료에 대한 분석 및 예측을 위한 통계패키지는 SAS, SPSS, MINITAB 그리고 S-plus 등을 일반적으로 사용한다. 상기의 패키지들은 서로 여러 가지 장단점이 있을 수 있으나 공통된 점은 고가의 유료 패키지라는 점이다. 본 연구에서는 무료 공개 소프트웨어인 R 패키지를 활용하여 시계열자료에 대한 기본적인 분석과 ARIMA 모형 및 승법계절 ARIMA 모형에 대한 분석 및 예측이 가능함을 보이며 또한 SAS, SPSS 그리고 MINITAB을 사용하는 경우에 대한 비교표를 제공하여 시계열분석을 위한 사용자들에게 여러 가지 상황에 따르는 선택의 폭을 넓히며 R 패키지를 이용하여 시계열분석에 대한 연구개발에 일조토록 하는데 연구의 목적을 두었다.

The statistical package SAS, SPSS and MINITAB are commonly used on time series analysis and prediction but they are very expensive. In this study, the multivariate seasonal ARIMA model is fitted and predict values are obtained for the Gross Domestic Product (GDP) of South Korea from 1970 Q2 to 2010 Q2 by taking advantage of the free R package. In addition, the aim of this study is to broaden the choice of packages and to contribute to the research and development of time series analysis by providing a comparison chart of key word and option according to analysis module among the above packages.

본 연구에서는 산림청을 대상으로 2006년부터 4년에 걸쳐 시계열적인 관점에서 조직문화에 어떠한 변화가 일어났는지를 조직문화진단을 통해 실증적으로 분석하였다. 즉 산림청 본청과 지방청을 대상으로 Quinn과 Rohrbaugh(1983)가 제시하고 있는 경쟁가치모형(CVM)에 기반을 두고 Cameron과 Quinn(1999)이 개발한 조직문화평가도구(OCAI)를 이용해 4년 동안 조직문화 상태에 어떠한 변화가 있었는지를 시계열적 관점에서 변화과정을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 본청과 지방청 모두 지배적인 조직문화 유형이 동일하고, 또한 각 조직문화유형별 강도의 순서가 동일한 것으로 나타나고 있어서 산림청의 경우에는 본부조직과 하위조직 간의 문화적 동일성이 강하다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 문화적 불일치, 즉 바람직한 미래문화와 현재문화 사이에 존재하는 차이(gap)의 강도에 대해 확인할 수 있었으며, 이에 대한 처방이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 산림청의 기관별 조직문화 수준과 직원들이 인식하고 있는 문화수준에 적합한 조직문화 변화 프로그램을 기획하고 실천하는 것이 필요하며, 단기적 뿐만 아니라 중･장기적인 관점에서 조직문화 변화를 위한 방안들을 활용하는 것을 신중히 고려할 필요가 있다는 것을 시사해 주고 있다.

This study investigated to the organizational culture types of Korea Forest Service using organizational culture assessment instrument(OCAI) on the time series perspective(of the years 2006-2009). The policy implications based on the analytical results are as followings. first, all of the employees of the main office and branch office have the same recognized the dominant culture and the strength of the culture types. Second, employees have recognized of the culture strength gap between current and desirable organizational culture. Third, the sustainable management of organizational culture requires the suitable strategic tool relevant to the reinforcement of organizational culture. Therefore, it is demanded to utilize ways of systematic and long-term aspect with carrying out leader’s practice and efforts in organization. Finally, organizational leader's role is very important for a stable change and growth of the organizational culture.

통계청 인구센서스 자료에 따르면 1995년 임차가구 중 전세가구의 비중은 63.57%이며 보증부월세가구의 비중은 22.04%이나, 2000년에는 임차가구 중 전세가구 비중은 61.59%, 보증부월세의 비중은 23.24%로 보증부월세의 비중이 약간 증가하였다. 그리고 2005년에는 임차가구 중 전세가구의 비중은 50.39%, 보증부월세의 비중은 33.92%로 외환위기 이후 전세제도가 주를 이루던 임대주택시장에서 보증부월세 계약의 비중이 늘어나고 있다. 이러한 임대계약형태의 변화는 전세에 의지하던 기존의 국내 주택 임대차시장의 해석에서 보증부월세에 대한 관심을 높이는 계기가 되었다. 그런데 우리나라 주택 임대차시장의 대표적인 형태인 전세와 보증부월세 계약추이를 설명하기 위해서는 보다 폭넓은 논의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 첫째, 임대인 입장에서 전세와 보증부월세의 계약 추이를 시계열분석을 통하여 분석하였다. 이론적 모형에서는 전세와 보증부월세의 계약구조는 자산보유자인 임대인이 자기자본에 대한 투자수익률을 극대화하는 과정에서 이루어지며 이 과정에서 재무레버리지의 효과가 중요한 요인이 될 수 있음을 제시하였다. 또한 전월세 전환율뿐만 아니라 매매가격 상승 예상률, 주택담보대출 금리, 매매가격 대비 전세 보증금의 비율, 매매가격 대비 보증부월세 보증금의 비율도 전세와 보증부월세의 계약 구조에 영향을 주는 중요한 요인임을 밝혔다. 실증분석에서는 전세와 보증부월세의 자기자본에 대한 투자수익률에 대한 시장관찰 지표인 보증부월세 계약 대비 전세 계약의 비율에 영향을 미치는 관련 변수들의 효과를 오차수정모형을 이용하여 추정하였다. 추정결과, 보증부월세 계약비율 대비 전세 계약비율에 매매가격 상승 예상률은 양(＋)의 효과를, 전월세 전환율은 음(－)의 효과를 보이는 것으로 나타났다.

Recently, the rental housing market in Korea has experienced substantial changes in preferred rental contracts between Chonsei and monthly-rent-with-variable-deposit. Until a few years ago, Chonsei has been a dominant rental contract. However, for the recent years, monthly-rent-with-variable-deposit structure has taken a substantial portion of rental contracts. This study attempts to analyze factors affecting changes in the ratio of Chonsei contract to Monthly rent with variable deposit contract from an investor's viewpoint. A theoretical model is developed accounting for financial borrowing constraint, and empirical models are estimated with standard time series techniques. Empirical results show that the expected house price appreciation rate, Chonsei-to- monthly-rent conversion rate, and ratio of sale price to Chonsei deposit are statistically significant explanatory variables. While Chonsei-to-monthly-rent conversion rate negatively affects the ratio of Chonsei to monthly-rent-with-variable-deposit contract, the expected house price appreciation rate and the ratio of sale price to Chonsei deposit positively influence the ratio between Chonsei to monthly-rent-with-variable-deposit contracts.

본 연구에서는 시계열 분석방법을 통해 향후 보증시장 규모를 전망해 보았다. 통계자료 등의 제약으로 보증시장의 공급자인 보증기관을 중심으로 보증시장을 분석하였다. 1990년부터 2006년까지 월별 계약보증 실적을 토대로 분석하였다. ARiMA모형과 다변수 모형인 VAR/VEC모형 등의 시계열 분석방법을 이용하여 전망치를 추정하였다. 건설 보증시장 전망결과, VEC 모형에서 나타난 추정치가 ARiMA 예측치 보다는 다소 높게 나타났다. VEC 추정결과 2000년 불변가격 기준으로 건설공제조합의 계약보증Ⅰ은 2010년 5조 2,635억원, 2015년 6조 9,264억원으로 예측되었다. 이행보증을 포함한 계약보증Ⅱ는 2010년 8조 3,416억원, 2015년 13조 3,456억원으로 예측되었다. 이에 반해 ARiMA 추정결과를 보면, 계약보증Ⅰ은 2010년 4조 9,389억원, 2015년 5조 9,611억원으로 추정되었다. 계약보증Ⅱ는 2010년 7조 6,732억원, 2015년 10조 2,772억원으로 예측되었다. 전문건설공제조합의 경우 ARiMA 모형을 이용한 추정결과 2000년 불변가격으로 2010년 4조 7,654억원, 2015년 5조 6,980억원으로 전망되었다. 반면, VEC를 이용한 추정결과는 2010년 5조 163억원, 2015년 6조 6,442억원으로 점차 증가하는 것으로 전망되었다.

This study aims to forecast construction guarantee market based on time-series data. In order to forecast the construction guarantee market, ARiMA and VAR/VEC models are used. Monthly data from 1990 to 2006 issued by KCFC (Korea Constructor Financial Cooperation) and KSCFC (Korea Specialty Constructor Financial Cooperation) used for forecasting. The volume of contract bond from 2007 to 2015 is forecasted. According to empirical results, the volume forecasted by VEC is greater than ARiMA and both of them show increasing trends. Using VEC, the volumes of contract bondⅠof KCFC are forecasted as 5,263 billion won in 2010 and 6,926 billion won in 2015. The volumes of contract bond Ⅱ, including performance bond, of KCFC are 8,341 billion won in 2010 and 13,345 billion won in 2015. On the other hand, using ARiMA, the volumes of contract bondⅠof KCFC are forecasted as 4,938 billion won in 2010 and 5,961 billion won in 2015. The volumes of contract bond Ⅱ of KCFC are 7,673 billion won in 2010 and 10,277 billion won in 2015. The volumes of contract bond of KSCFC are forecasted as 4,765 billion won in 2010 and 5,698 billion won in 2015 based on ARiMA. The volumes of contract bond are 5,016 billion won in 2010 and 6,644 billion won in 2015, using VEC model.

본고는 한국 광역자치단체 사이에 재정지출의 외부효과와 지역소득의 유출(유입)효과가 존재하는지 분석하였다. 그 결과 다양한 유출(유입)효과와 외부효과가 존재함을 확인할 수 있었다. 분석 결과의 큰 특징은 첫 번째, 경제규모가 큰 지역에서 더 많은 소득의 유출효과가 발생한다는 점이었다. 두 번째, 지역소득의 유출효과는 지리적 근접성에도 어느 정도 영향을 받았지만 그 빈도는 낮게 나타났다. 세 번째, 지역간 양방향의 소득 유출효과가 존재하는 지역이 상당히 발견되었다. 마지막으로 지방세출의 외부효과 중 수도권의 세출 증가가 다른 지역의 GRDP를 증가시키는 인과관계가 가장 많은 빈도로 목격되었다. 즉, 한 지역에서 창출된 소득이 단방향 및 양방향으로 다른 지역에 영향을 주기도 할 뿐만 아니라 반대로 다른 지역 소득 증가의 영향을 받기도 하고, 한 자치단체의 세출 집행 또한 다른 지역의 소득 증가를 유발할 수 있다는 사실을 발견하였다. 따라서 자치단체 상호간 적극적 협력과 연계가 가능하다면 한 지역의 소득 증가가 다른 지역의 소득을 증가시키고, 그 효과가 다시 반향되어 돌아오는 상승적 순환과정을 지속시킬 수 있을 것이다.

This paper is intended to analyze the spillover effect or externality of the regional product and the local government expenditure in South Korea by using local macro data from 1987 to 2007. As a result, this study observed various and significant spillover effects and external economies among the regions in South Korea. First, a greater economy have more spillover effects of local income rather than a smaller economy. Second, the spillover effects of local incomes and external effects of local public expenditures had a little relation with geographic close. Third, many cases of positive bi-directional(or feedback) causality between regional income variables were observed. Last, in this analysis, there were many cases that A region’s public expenditure was Grange-cause of B region’s G.R.D.P.. And there are various spill-over effects of regional incomes in South Korea also. That is, each region’s income may spill-over the other region, and every local government’s expenditure is able to affect the other region’s income. So, if each local government cooperate each other, then a growth of one region’s income should cause a growth of the other region’s income, and it should cause feedback(bi-directional) effects too.

The purpose of this paper is to develop office rent model by time-series analysis. Seoul office market has rapidly expanded since the 1997 currency crisis. Demand for reliable data and market analysis are rising as a result, but little research effort has been put into this field largely for lack of accumulated data and well-organized research frame. In this paper, multiple regression model is employed to analyze quarterly Seoul office rent series since 1991, produced by a private office market consulting firm, with macro-economic indices as explanatory variables. It is revealed that GDP, office employment, permission area of commercial building construction and CPI are the main influential factors on Seoul office rent, however, their influential patterns are not same in the 3 sub-office markets of Seoul(CBD, KBD, YBD). Based on the research findings, we suggest that analysis on the office market dynamics in Seoul need to be conducted separately by sub-office markets.

거시경제변수들 간의 영향관계에 대한 논의는 매우 중요한 연구주제로 자리잡고 있다. 자본자유화와 관련하여 가장 많이 논의되는 경제변수들은 환율과 주가이며, 이 두 변수들은 상호영향관계를 가지는 것으로 파악되고 있다. 그러나 변수의 관찰빈도와 관찰기간에 따라 그 결과는 다르게 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 관찰빈도와 관찰기간에 따라 변수의 영향관계가 달라지는 것으로 나타날 경우 기존 연구들이 제시하고 있는 분석 결과의 불일치에 대한 원인을 설명함과 동시에 신뢰성 있는 연구결과의 제시 방법을 논의하는 것이다. 본 연구에서도 관찰빈도와 관찰기간을 달리했을 때, 환율과 주가에 대한 VAR 분석 결과가 다르게 나타남을 볼 수 있었다. 따라서 환율과 주가에 관한 연구를 수행함에 있어서 보다 신뢰성있는 연구결과를 도출하기 위한 적절한 관찰빈도와 관찰기간의 적정수준을 제시하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하였다. 몬테칼로 시뮬레이션 결과 추정된 각 계수값의 95% 신뢰구간에 실제 VAR모형 분석과정에서 도출된 계수값이 포함될 비율은 관찰 빈도가 높을수록(예를 들어 일별 혹은 주별), 관찰 기간에 있어서 짧은 기간보다 보다 더 긴 기간을 적용할 때 더 설명력이 높다는 기존의 연구결과를 지지하는 것으로 나타났다.

The discussion of the relationship between macro-economic variables is very important research topic. the most economic variables discussed in connection with the liberalization of capital is the exchange rate and stock prices and these two variables have a relationship of mutual influence are identified. However, the results on the time frequency and the time span of a variable appear differently. Therefore, the purpose of this research describes a cause that the result of prior research varied and presents more reliable research methodology. In this research, when the time frequency and span varied, the VAR analysis of the exchange rate and stock prices appeared differently. So, we use the Monte Carlo simulation method in order to performing our purpose. Our research supports the existing research said the ratio that each coefficient VAR model contained 95% confidence interval of estimated coefficient in Monte Carlo simulation is higher when it is applied more the long term and frequent observation.

본격적인 지방자치가 시행되면서 중앙정부에 의존하던 재정의 많은 부분을 스스로 마련해야하는 상황 속에서, 각급 지방정부는 제한된 재원을 장기적 계획 하에서 효율적으로 집행하여야 할 필요에 직면하고 있다. 본고는 비교적 자료의 취득이 용이한 성남시의 인구통계학적 시계열변수를 사용하여 지방재정의 영향요인을 밝혀 지방정부의 재정지출에 대한 설명가능성을 확인함으로써, 지방재정의 중장기적인 수요를 어느 정도 예측할 수 있는지 타진해 보고자 하였다. 일반회계 장관별 분류항목을 10개의 중기능분류로 재편하여 1985년부터 2005년까지의 시계열 자료를 사용하였는데 7개의 변수에서 공적분 관계가 존재하여 통상회귀분석이 가능하였다. 그 결과, 인구와 소득과 같은 기본적 변수에 대해 성공적으로 반응하였다. 특히 지방예산의 매우 큰 부분을 차지하는 일반행정비와 사회개발비 그리고 민방위비 등에 대해서는 상당한 설명력을 가졌다.비록 문화재수나 병상수, 농가호수 등 재정지출의 예상변수들 중 상당수가 유의하지 않게 나타났으나, 통계적 정비가 이루어지고 시계열이 연장된다면 중장기적 재정지출을 예측하는데 지방정부의 시계열 자료가 일정하게 활용될 수 있을 것이다.

As the self-governing has fully begun, local governments must prepare their own budget instead of depending on the national government. Therefore, each local government is required to efficiently allocate resources under long-term fiscal-plans. By using the time-series variables of the Seongnam, which is comparatively easy to acquire, to find the affecting factors of fiscal expenditure, this analysis intended to find how closely one can estimate the long-term demands of local budget. By using the statistical account data from 1985 to 2005 after reorganizing the regular account branch into 10 categories, I managed to find common integral factors in 7 variants, and thus was able to execute OLS. The result showed positive reaction to the basic variables such as the population and income, and could well explain for some of the largest expenses such as general administrations, social developments, and civil defenses. Although some of the expected variables such as the number of cultural assets, sickbeds, and farmhouses were inexplainable, the statistical data of local governments could be used to estimate long-term expenses after some statistical adjustments.

잠재GDP는 한 나라의 생산능력을 보여주는 지표로서 거시경제정책의 수립에 있어 핵심적으로 이용되는 경제변수이다. 본 연구에서는 기존의 추정방식에 비해 이론적 정합성을 강화하고 동시에 우리 경제의 시간적 구조변화를 반영한 精度높은 새로운 잠재GDP 추정방법을 제시하였다. 첫째, 완전수정OLS(FMOLS)와 정준공적분회귀분석(CCR)을 통해 변수의 시계열적 불안정성을 추정모형에 반영함으로써 OLS나 GMM 등 기존의 추정방식에 비해 효율성 향상을 도모하였다. 둘째, 시변공적분회귀분석(TVCR)을 통해 시간에 따라 변화하는 모수를 지니는 생산함수를 추정함으로써 우리 경제의 생산구조상 변화를 모형에 반영하였다. 셋째, 은닉인자모형의 상태벡터 오차항간 공분산 행렬을 대각행렬로 제약하지 않고 일반적인 공분산행렬을 허용함으로써 산출과 실업률 간의 상호의존성을 명시적으로 고려하였다. 이러한 정치화를 통해 은닉인자모형과 생산함수접근법간 그리고 월별자료와 분기별자료간 잠재GDP추정의 강건성을 확인하였으며, 특히 기존의 잠재GDP 추정이 보여주지 못한 시변계수모형의 잠재GDP 추정결과는 우리나라의 경우 고정계수모형에 비해 인적자본의 기여도가 큰 것으로 분석되었다. 또한 경제구조의 점진적인 변화가 잠재성장률에 미친 기여도는 노동의 경우 외환위기 이후 구조조정 등에 기인하여 연평균 30% 수준으로 높게 나타난 반면, 자본과 인적자본의 경우는 미미한 수준으로 나타났다.

Potential GDP has been considered as a core economic variable that indicates country's production capability. In this research, we estimated Korean potential GDP using new approaches reflecting time-varying structure of the economy. First, we introduced ‘fully modified OLS’(FMOLS) and ‘canonical cointegrating regression’ (CCR) methods to improve the efficiency of regressions in the presence of nonstationary time-series data. Second, changes in production structure of the economy were reflected in the estimation by using a method of the ‘time varying cointegrating regression’(TVCR). Third, mutual dependency between output and unemployment were explicitly considered by allowing a general type of variance-covariance matrix, rather than restricting it to a diagonal matrix of the state vector of a latent component model. Throughout these considerations, we could confirm the robustness of estimation methods between a latent component model and a production function approach. It has been shown that the contribution of human capital on the potential GDP is greater for the TVCR model than for the conventional fixed-coefficient model. Whereas the effect of physical capital and human capital inputs on the potential GDP is weak, due to restructuring associated with the economic crisis in the late 1997, we found that the contribution of a gradual change in economic structure on the potential GDP is about thirty percent annually in the case of a labor input.

The purpose of this paper is to conduct the short-term price forecasting for six varieties, three Fruit-Vegetable items and construct the adequate model for each item by comparing forecasted results with actual results. The analysis data is the monthly Garak-dong wholesale market price from January, 1995 to December, 2005. The period of price forecasting is from January, 2006 to June. Models for the analysis are considered as to be VAR, ARIMA, GARCH model. Considering the substitution of production, this study increases multi-variate analysis of time-series data and derive some findings by comparing multi-variate analysis with uni-variate analysis. The findings are given below.1.ARIMA model has higher accuracy of price forecasting than VAR model except Young pumpkin which is only 6.2 percents of forecasting error in VAR model. To explain, in VAR model, ranged is forecasting error from 10~20 percents(Bacdadagi cucumber, Big tomato, Mini tomato) to more than 20percents(Jukini pumpkin). Unlike this, in ARIMA model, Bacdadagi cucumber and Young pumpkin are less than 10 percents and the others are 10~20 percents.2.The result of price forecasting through ARMA-GARCH model for Young pumpkin which has ARCH effect is better than ARMA model.3.In all models, the best accuracy of price forecasting is Young pumpkin and Bacdadagi cucumber, Big tomato, Mini tomato are normal. However, Chichung cucumber and Jukini pumpkin are only good in ARIMA, VAR model in the order.Conclusively, suggested is that this paper establishes appropriate time-series models for each model by using analysis techniques of time-series. Therefore, this paper can be used as useful data to forecast Fruit-vegetable price for the related agricultural people.