로지스틱모형에서 그래픽을 이용한 회귀와 모형평가

강명욱,김부용,홍주희,Kahng, Myung-Wook,Kim, Bu-Yong,Hong, Ju-Hee 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.1

그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다. Graphical regression is a paradigm for obtaining regression information using plots without model assumptions. The general goal of this approach is to find lowdimensional sufficient summary plots without loss of important information. Model assessments using residual plots are less likely to be successful in models that are not linear. As an alternative approach, marginal model plots provide a general graphical method for assessing the model. We apply the methods of graphical regression and model assessment using marginal model plots to the logistic regression model.

미계측유역의 수문모형 매개변수 추정을 위한 하이브리드 지역화모형의 개발

김영일,서승범,김영오,Kim, Youngil,Seo, Seung Beom,Kim, Young-Oh 한국수자원학회 2018 한국수자원학회논문집 Vol.51 No.8

수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다. There remain numerous ungauged watersheds in Korea owing to limited spatial and temporal streamflow data with which to estimate hydrological model parameters. To deal with this problem, various regionalization approaches have been proposed over the last several decades. However, the results of the regionalization models differ according to climatic conditions and regional physical characteristics, and the results of the regionalization models in previous studies are generally inconclusive. Thus, to improve the performance of the regionalization methods, this study attaches hydrological model parameters obtained using a spatial proximity model to the explanatory variables of a regional regression model and defines it as a hybrid regionalization model (hybrid model). The performance results of the hybrid model are compared with those of existing methods for 37 test watersheds in South Korea. The GR4J model parameters in the gauged watersheds are estimated using a shuffled complex evolution algorithm. The variation inflation factor is used to consider the multicollinearity of watershed characteristics, and then stepwise regression is performed to select the optimum explanatory variables for the regression model. Analysis of the results reveals that the highest modeling accuracy is achieved using the hybrid model on RMSE overall the test watersheds. Consequently, it can be concluded that the hybrid model can be used as an alternative approach for modeling ungauged watersheds.

다중요인모형을 활용한 대만증시 상장종목에 관한 실증분석

최문섭 ( Moon Sub Choi ),( Seth H. Huang ),전예리 ( Yeri Jeon ) 아시아.유럽미래학회 2016 유라시아연구 Vol.13 No.4

문헌에는 위험요인으로써 자산수익률 예측을 모형화하는 많은 연구가 있다. 현대 포트폴리오 이론이 도입된 후 자산가격평가모형은 단변량에서 다변량 구조로 변모해왔다. 이론적 모형의 발전과 더불어 이의 실증적 검정 및 여러 국가별 자본시장에의 응용 또한 다양하게 이루어져 왔다. 하지만 아시아의 신흥시장에 관간 연구의 경우 지역에 특화된 모형화와 실증 모형의 식별이 더욱 절실하다. 현재까지는 업종별 분류 포트폴리오 수익률 위주로 분석이 이루어졌으며 최근 들어 다요인 모형의 활용이 늘어나긴 했지만 여전히 문헌상 기록된 연구의 수효가 미미하다. 이에 본 연구에서는 대만증시에 초점을 맞추어 여러 모형의 유용성을 점검해 본다. 대만증시에 관한 기존의 연구에서는 시장할증요인(market premium factor)이 주식 수익률에 큰 영향을 미치는 반면 가치주할증요인(“high-minus-low.,” HML) 또는 소형주할증요인(“small-minus-big.,” SMB)의 효과는 미미한 것으로 나타나 있다.(Ko, 2014; Cheng, 2006) 관성요인(“up-minus-down.,” UMD)에 관해서는 좀 더 면밀한 관찰이 필요하다. 아울러 Fama and French(1997)의 미국 증시에 관한 연구에서 업종별 분류 포트폴리오 수익률로써 자산가격평가모형을 수립하는 것은 여타 분류 포트폴리오수익률에 기반한 것과 비교한 실증분석 결과를 보고하였다. 유럽 증시에 대해서도 비슷한 분석 결과가 있다.(Moerman, 2005) 아시아 신흥시장에서의 업종별 분류 포트폴리오 수익률에 대한 분석은 여전히 수적으로 제한적이며 추가적인 연구가 요구된다. 본 연구에서는 대만증시 상장주식으로 구성된 포트폴리오에 대한 다중모형을 활용한 실증분석을 수행한다. 표본은 대만증권거래소(Taiwan Stock Exchange, 이하 TWSE)에서 2001년 7월부터 2015년 12월사이에 거래된 모든 상장종목이다. Moerman(2005)의 분류방식에 의해 대만증시의 업종별 포트폴리오를 구성한 후에 각 포트폴리오별 설명요인을 식별하기 위해 시장모형, Fama and French(1993)의 3요인모형 및 Carhart(1997)의 4요인모형으로써 회귀분석을 수행하였다. 다양한 표본기간에 상이한 요인모형으로써 대만증시 상장종목을 실증분석한 결과에 의하면 업종별 양상이 두드러짐을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 Fama and French(1997)의 결과와 대동소이하게도 여러 표본기간에 대해서 각 요인모형의 상대적 우월성은 나타나지 않았다. 전반적으로 시장모형의 요인이 업종별 수익률을 설명하는데 있어 통계유의적인 영향을 미친다는 결론을 얻었으며 다른 요인들의 영향력은 제한된 것으로 나타났다. 이는Cheng(2006)의 결과에 부합한다. Large number of studies have been performed to model asset returns in terms of risk factors. After the emergence of modern portfolio theory, asset pricing models have been evolved from single factor to multi-factors. Along with development of the models, validation of models with various portfolios and regions continued in wide range. However, researches in emerging Asia-Basin markets still need considerable amount of regional modeling and verification. Also, limited number of studies were conducted on industry sorted portfolio returns and more recent multi-factor models in particular. Therefore, this study focuses on validation of several market models in Taiwan stock market. This paper applies empirical tests with several well-known multi-factor models on portfolios sorted by industries in Taiwan stock market. Sample data includes all listed stocks collected from Taiwanese Stock Exchange (TWSE) from July 2001 to December 2015. Following Moerman (2005), industry portfolio is constructed based upon TWSE`s industry group classification codes per FTSE codes. To compare effect of each model in different portfolios, capital asset pricing model (CAPM), Fama and French`s (1993) 3 factor model, and Carhart`s (1997) 4 factor model are used in the study. In previous studies of the Taiwan stock market, it is known that market premium (MP) factor shows significant influence on return and relatively weak support to the effects of “high-minus-low” value premium (HML) and “small-minus-big” size premium (SMB) factors (Ko, 2014; Cheng, 2006). However, effect of the momentum factor (“up-minus-down.,” UMD) needs more validation. Also, as Fama and French (1997) discussed in U.S. market, returns of portfolios constructed in respect to industry sector is not very accurate when compared to other portfolio returns. Comparable results were observed in the European markets (Moerman, 2005). Industry sorted returns in emerging Asia-Basin markets were mostly done in limited extent and need further research. Empirical results from various time period samples have shown some differences between industries exist when different factor model is tested in Taiwan market. When whole period sample is used, influence of MP factor prevails over other factors. SMB, HML and UMD factor show significance in certain industries. In 5-year basis period sample, 2001-2005 and 2006-2010 periods show results similar to whole period, but period from 2011 to 2015 deviates from formal results with significant UMD factor in number of industries. However, similar to result of Fama and French (1997), there is no evidence of clear winner on different models in all time periods in terms of model fitness. Overall, consistent with findings of Cheng (2006), MP factor has significant influence in explaining industry return. Effects of other factors are limited with weak influence.

신경망모형을 이용한 아파트 가격 모형에 관한 연구

홍한국(Han-KooK Hong) 한국산업정보학회 2009 한국산업정보학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.5

본 연구는 회귀모형을 부정하기보다는 새로운 모형을 도입하여, 회귀모형의 문제점을 극복하고 희귀모형과 상호보완적인 모형을 소개하고자 본 연구를 수행하였다. 현재까지 인공지능 분야에서 널리 이용되어 왔단 신경망모형(Neural Network Model)은 입력변수가 불완전하고 변동 폭이 넓은 경우에도 해석이 가능하며, 데이터 수가 적거나 불규칙한 경우라도 사례의 반복학습을 통해 오차를 줄여나가기 때문에, 데이터 수에 민감한 영향을 받는 희귀모형보다 정밀한 산정이 가능하다(박우열, 차정환, 강영인, 2002). 이러한 신경망모형에 아파트 특성들을 도입하여 아파트 가격을 정밀하고 유효하게 예측하는 것은 아파트 가격에 대한 연구 분야에 큰 의미가 있다. 그리고 주택에 관한 기존 연구와 신규 연구에 신경망모형이 활용될 수 있으리라 판단된다.

다항회귀모형에서의 추가받힘점 선택

김영일,장대흥,Kim, Young-Il,Jang, Dae-Heung 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.6

최적실험의 제일 큰 약점은 실험기준이 지나치게 모형과 그에 수반되는 가정에 의존한다는 점이다. 이는 종종 모형의 모수의 개수와 받힘점의 개수가 일치를 하는 경우로 이루어지는데 이는 가정된 모형이 참이 아닌 경우를 대비한 실험이 될 수 없다. 이런 경우 문헌에서는 가정된 다항회귀모형의 차수보다 큰 차수를 가진 다항회귀모형을 가정하고 최적실험을 제안하나 이는 D-효율에 근거한 관행적인 방법일 뿐이다. 본 연구에서는 O'Brien (1995)이 제안한 가정된 모형의 일반적인 이탈을 염두에 둔 추가받힘점 생성에 관하여 알아보고 단순회귀모형과 2차 회귀모형에 대한 실험들을 D-효율로 카타로그화 하여 실험자로 하여금 선택을 할 수 있게 하였다. O'Brien은 비선형모형에 대해 추가받힘점의 선택 방법을 제시하였지만 방법을 구현하는 데 있어 명확치 않은 기준이 있어 모수에 의존하는 비선형모형에 대한 최적실험보다는 다항회귀모형을 중심으로 심층적으로 사용방법을 알아보았다. The major criticism of optimal experimental design is that it depends heavily on the model and its accompanying assumption that often leads the number of support points equal to the number of parameters in the model. Often in the past, a polynomial model of higher degree is assumed to handle the experimental design for the polynomial regression of lower degree. In this paper we searched the possible set of designs which are robust to the departure of the assumed model. The designs are categorized with respect to D-efficiency. The approach by O'Brien (1995) was discussed in univariate polynomial regression model setting.

퍼지 및 신경망이론을 이용한 도시부 신호교차로 교통사고예측모형 개발

강영균,김장욱,이수일,이수범 한국도로학회 2011 한국도로학회논문집 Vol.13 No.1

This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents. 본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

가산자료모형을 이용한 서해 태안군 유어객의 편익추정

최종두 ( Jong Du Choi ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2014 자원·환경경제연구 Vol.23 No.2

본 연구는 서해에 위치한 태안군을 방문하는 유어객의 방문 편익을 분석하기 위하여 개별여행비용법과 가산자료모형을 이용하여 수요모형을 추정하고 경제적 가치를 측정하였다. 여행객방문속성을 감안하여 분석모형으로 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Truncated Poisson Model, TPM), 절단된 음이항모형(Truncated Negative Binomial, TNB)을 분석에 이용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났으며, 경제이론에도 부합되는 결과를 도출하였다. 과산포(overdispersion)현상은 발견되지 않았으며, 모형적합도검정을 통하여 절단된 포아송모형이 적정모형으로 선정되었다. 또한, 서해 태안군 해역내 유어활동의 경제적 가치를 추정하기 위하여 유어객의 연평균 출조횟수와 최적모형으로 선정된 절단된 포아송모형(TPM)으로 분석한 결과 1인 1회 출조당 경제적 가치는 254,453원이며, 1인당 연간 총 경제적 가치는 1,536,896원으로 도출되었다. The purpose of this study is to estimate the economic value of the recreational sea fishing in the Yellow Sea using count data model. For estimating consumer surplus, we used several count data model of travel cost recreation demand such as a poisson model(PM), a negative binomial model(NBM), a truncated poisson model(TPM), and a truncated negative binomial model(TNBM). Model results show that there is no exist the over-dispersion problem and a NBM was statistically more suitable than the other models. All parameters estimated are statistically significant and theoretically valid. The NBM was applied to estimate the travel demand and consumer surplus. The consumer surplus pre trip was estimated to be 254,453won, total consumer surplus per person and per year 1,536,896won.

교통수단분담모형을 이용한 수단별 OD구축연구

류시균,김지은,홍순영 경기연구원 2011 경기개발연구원 기본연구 Vol.2011 No.7

본 연구는 2010년도 우리 연구원의 기본연구과제인 ?대안적 수단분담모형 구축방안에 관한 연구?의 후속연구로서, 구축된 모형의 실용성과 현실묘사능력을 증명하기 위한 목적으로 수행되었다. 수도권지역 장래교통수요예측방법론의 수단 OD구축방법론을 중심으로 기존 연구성과를 검토하였으며 MTA-1차에서의 수단 OD구축방법론과 MTA-2차에서의 수단 OD구축방법론 사이에는 많은 차이점이 있음을 발견하였다. 부연하면, MTA-1차에서는 기준연도의 수단 OD를 기반으로 증감률법을 활용해서 장래 수단 OD를 추정한 다음 네트워크의 변화로 인한 수단분담구조의 변화를 반영하기 위해서 점진적 로짓모형으로 수정함으로써 최종적 수단 OD를 도출하고 있다. 반면 MTA-2차에서는 PA기반 목적별 OD에 수단분담모형을 적용해서 수단별 OD를 구축하고 있다는 점에서 본 연구에서 제안하는 수단 OD구축방법론과 유사하다. 한편, 본 연구에서는 수단 OD의 구축과정에서 사전적으로 검토해야 할 쟁점4가지에 대한 처리방안을 검토하였다. 첫 번째 쟁점으로 제기된 표본집단과 모집단간 차이로 인한 표본 바이어스 문제에 대해서는 모형추정에 활용된 표본의 크기가 크다는 점, 그리고 표본 바이어스의 식별이 불가능하다는 점을 근거로 표본 바이어스의 문제에 대한 추가적인 검토를 생략하였다. 두 번째 쟁점으로 제기된 수단분담모형 적용대상 목적통행과 비적용대상 목적 통행의 분할문제에 대해서는 MTA-2차 수단 OD구축과정에서 활용된 방법론을 적용함으로써 대응하였다. 또한, 세 번째 쟁점인 목적통행량과 수단통행량의 불일치문제에 대해서는 연계교통수단의 추정이 현실적으로 불가능하다는 점, MTA-2차 수단 OD구축방법론에 있어서의 수단/목적비 사용의 과다추정문제 등을 이유로 1목적통행=1수단통행의 수단 OD를 구축하기로 하면서 연계교통수단의 추정문제를 향후 연구과제로 남겨두었다. 마지막 쟁점으로 제기된 추정결과의 적합성 검증 방법에 대해서는 논리적 검증법을 활용해서 대처하기로 하였다. 이어서 본 연구에서는 수단분담모형에 도입된 설명변수의 장래치 추정을 수행하였으며 추정된 설명변수를 이용해서 장래 목표연도(2011년, 2016년)의 수단 OD를 추정하였다. 존 데이터 기반모형과 존 데이터+비용변수 기반모형을 비교해서 양자간 큰 차이가 없음을 확인하였다. 또한, MTA-2차 수단 OD를 비교대상으로 선정해서 두 가지 측면에서 논리적 검정을 수행하였다. 첫 번째 논리적 검정은 수단분담률의 분포에 대한 논리적 추론을 토대로 세 가지 방법론에 의해서 추정된 수단 OD를 검토하였으며 MTA-2차 수단 OD보다는 존 데이터 기반모형 또는 존데이터+비용변수 기반모형에 의해서 구축된 수단 OD가 보다 적합하다는 결론을 도출하였다. 한편, 새로운 철도(경전철)가 개통되기 전과 후의 수단분담률 추정결과를 비교함으로써 어떤 방법론이 교통네트워크의 변화에 따른 수단분담구조의 변화를 보다 잘 설명하는가를 검증하였다. 추정결과에 대한 종합적인 평가결과, 본 연구를 통해서 제안하는 방법론이 대규모 개발계획이나 철도와 같은 간선교통수단의 변화에 따른 수단분담구조의 변화를 보다 잘 설명하고 있음을 확인하였다. 마지막으로 모형적용대상 목적통행과 비적용대상 목적통행의 체계적 분할방법론의 개발, 연계교통수단 추정방법론의 개발 그리고 환승지점의 추정방법론 개발을 향후 연구과제로 제시하였다. The purpose of this study is to verify the practicality of zonal data based modal split models developed by GRI in 2010. The first question is whether many kinds of explanatory variables could be forecasted. We build a rational and systematic explanatory variable data set, which consist of socio-economic data, land use data and zone to zone travel time/cost data. The mode by mode OD matrices(auto, transit and taxi) are also developed with zonal data based modal split models and explanatory variable data set. It is found that zonal data based modal split models produce more reasonable results after comparing the distributions of modal split between the newly developed OD matrices and the MTA-2nd version OD matrix. Futhermore, zonal data based modal split models show more rational change of modal split caused by land use or transportation network changes than the MTA-2nd version.

개인 주식투자자자의 주가지수선물을 이용한 위험관리에 관한 연구

임병진(Byung Jin Yim) 한국FP학회 2010 Financial Planning Review Vol.3 No.1

본 연구에서는 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 헤지비율을 2000년 1월 4일부터 2006년 6월 2일 까지의 KOSPI 200 현물과 선물자료 1,500개를 사용하였다. 본 연구의 중요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, KOSPI 200 현물과 선물 자료의 원시계열자료에 안정성검정 결과 모두 불안정적인 것으로 나타났다. 둘째, KOSPI 200 현물과 선물 자료 원시계열자료의 차분시계열자료에 안정성검정 결과는 모두 안정적임을 알 수 있었다. 셋째, KOSPI 200 선물지수와 현물지수간에는 공적분관계가 존재한다. 넷째, 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형, 이변량 GARCH(1,1)모형을 이용하여 헤지비율을 추정한 결과와 헤지성과는 세모형이 모두 근소한 차이만을 보이고 있으나, 통계적으로 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 다섯째, 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형, 이변량 GARCH(1,1)모형의 경우 모두 일별헤지비율보다는 주별헤지비율이 더 크게 나타났다. 여섯째, 단순헤지성과는 헤지된 포지션과 헤지되지 않은 포지션간 분산의 비율을 1에서 차감한 분산의 감소비율(percent reduction in variation)로 측정하였다. 헤지성과도 기간이 길수록 모두 개선되었다. 일곱째, 베타조정헤지성과는 헤지된 포지션과 헤지되지 않은 포지션의 수익률로 살펴본 결과 베타조정헤지를 한 경우 수익률이 50이상 차이가 나지만 OLS 모형, VECM 모형, GARCH 모형에 의하여 추정된 일별 헤지 비율로 베타조정헤지를 한 경우도 큰 수익률의 차이는 없는 것으로 나타났다. 이상의 헤지비율 추정과 헤지성과 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 현실적으로 개인 재무설계사들이 KOSPI 200 선물을 통하여 불리한 가격변동으로 인한 개인 주식투자자의 주식포트폴리오의 시장위험을 제거시키기 위해서 최소분산헤지모형, 벡터오차수정모형(VECM), 이변량 GARCH(1,1)모형 중 어느 모형을 이용하여 추정한 헤지비율을 사용하든 헤지성과에는 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있다. This study investigates hedging performance of KOSPI 200 spot and futures with respect to KOSPI 200 index stock portfolio using VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Daily and weekly hedging performances are evaluated. The sample period covers from January 4, 2000 to June 2, 2006. We found the following results. First, unit roots are found in KOSPI 200 futures and spot prices. There exists at least one cointegrating relationship among them. Second, we can not find statistical differences among hedge ratios estimated from VECM, Bivariate GARCH(1,1) and OLS regression models. Third, there are significant differences in hedging performance among various models. Finally, overall hedging performance of KTB futures is relatively Strong. Nevertheless, the study has some limitations. In the first, in actually market impact cost, commission, tax, etc. are in existence in hedge and roll over might be without ease. Accordingly, these assumptions need to be alleviated in the future. Secondly, research for hedge ratio estimation and hedge performance using hedge data weekly or monthly is required.

VAR 모형을 통한 경제지표변화에 따른 관광수입 변동성에 관한 연구

김용재(Kim, Yong-jae) 한국문화산업학회 2015 문화산업연구 Vol.15 No.3

본 연구는 국내 거시경제 지표의 변화 특히 환율의 변화에 따른 관광수입의 변동성을 계량경제모형인 VAR모형을 통하여 알아본다. 본 연구의 의의는 관광수입의 안정적 관리를 경제거시 지표로 가능한가를 확인하는데 있으며, 더 나아가 저 성장시대에 접어들면서 성장의 대안이 될 수 있는 관광산업의 투자증대가 경제성장에 긍정적인 영향을 미치는가에 대한 실증적 분석이라는 데 그 의의를 둘 수 있다. 또한 관광산업이 서비스 산업인점을 감안할 때 이에 따른 고용창출효과 면에서도 효과적인 영향을 줄 것이라 판단된다. 본 연구에서 총 관광수입을 종속변수로 하고 여타 거시경제시계열변수를 독립변수로 하는 회귀분석과 관광수입의 변동성을 보다 정교하게 설정한 VAR 모형을 통하여 분석한 결과 2시차(2nd time lag)를 고려하고 6개변수와 오차항을 포함하여, 13×6=78개의 변수를 추정하는 모형이 설정되었다. 분석결과 회귀분석에서는 0.1~0.5%유의 수준에서 환율, 국제수지, 물가수준에서 관광수입과 정(+)상관관계를 보였으며, VAR모형에서는 시계열 분석의 기본전제조건은 시계열의 안정성이 확보되어야 하는데, 본 연구에서는 연구 자료의 안정성검증을 위한 공적분 검정 및 ADF검정에서 검정통계량이 P값보다 월등히 작아 공적분이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하여 연구시계열이 안정적이라는 결과를 얻었다. 또한 , 분석 결과 VAR모형이 자기회귀 즉, 자신의 과거변수로 회귀한다는 이론을 그대로 반영함을 보이고 있었다. 즉, 관광수입 변수를 종속 변수로 놓았을 때 , 1시차 관광변수 와 가장 유의한 정(+)의 상관관계를 보였으며, 환율을 종속변수로 놓았을 때 1시차 환율변수가 가장 유의한 수준에서 유의한 정(+)상관관계를 보였으나 2시차변수에서는 음(-)의 상관관계를 확인할 수 있었다. 즉, 2시차변수의 환율이 상승할 경우 종속변수의 환율은 감소한다는 결과이다. This study investigated the volatility of tourismrevenue due to changes in domesticmacroeconomic indicators and econometricmodels through the VAR model. The significance of this study is that investment growth of the tourism industry, which can be an alternative to the low-growth economic analysis of the empirical howdoes a positive impact on economic growth. In addition, the tourismindustrywill also be judged increasing employment effects by considering the service industry of points. The tourism income in this study as the dependent variable and considering the analysis of results of two differential(2nd time lag) through the settingmore sophisticated regression analysis and variability of tourismrevenue for the remainingmacroeconomic time series variables as independent variables and 6 including variable and the error term, 13 × 6 = 78 variables were set to VAR model to estimate the model. In the analysis of regression analysis showed exchange rates at the significance level of 0.1% to 0.5%, the balance of payments, price levels in tourismrevenue and positive(+) correlations, VAR model, the cointegration and for basic precondition stability verification of time-series analysis diagnosis of the ADF test statistic to reject the null hypothesis does not exist co-integration is much smaller than the P values were obtained the results of time-series studies is stable. In addition, the VAR model that is self-regression analysis, was shown to reflect the theory that a return to past variables oneself. In other words, when you place the tourismincome variable as a dependent variable, a time difference(1st time lag) showed a correlation between the tourism variables and the most significant positive(+), the first differential exchange variables when you place the exchange rate as the dependent variable significant at the significance level of 0.1 to 0.5% positive(+) in the time difference, but the two parameters correlate well-confirmed the negative correlation(-). In other words, when the dependent variable exchange rates to rise in the second difference variable is the result of that reduction. 본 연구는 국내 거시경제 지표의 변화 특히 환율의 변화에 따른 관광수입의 변동성을 계량경제모형인 VAR모형을 통하여 알아본다. 본 연구의 의의는 관광수입의 안정적 관리를 경제거시 지표로 가능한가를 확인하는데 있으며, 더 나아가 저 성장시대에 접어들면서 성장의 대안이 될 수 있는 관광산업의 투자증대가 경제성장에 긍정적인 영향을 미치는가에 대한 실증적 분석이라는 데 그 의의를 둘 수 있다. 또한 관광산업이 서비스 산업인점을 감안할 때 이에 따른 고용창출효과 면에서도 효과적인 영향을 줄 것이라 판단된다. 본 연구에서 총 관광수입을 종속변수로 하고 여타 거시경제시계열변수를 독립변수로 하는 회귀분석과 관광수입의 변동성을 보다 정교하게 설정한 VAR 모형을 통하여 분석한 결과 2시차(2nd time lag)를 고려하고 6개변수와 오차항을 포함하여, 13×6=78개의 변수를 추정하는 모형이 설정되었다. 분석결과 회귀분석에서는 0.1~0.5%유의 수준에서 환율, 국제수지, 물가수준에서 관광수입과 정(+)상관관계를 보였으며, VAR모형에서는 시계열 분석의 기본전제조건은 시계열의 안정성이 확보되어야 하는데, 본 연구에서는 연구 자료의 안정성검증을 위한 공적분 검정 및 ADF검정에서 검정통계량이 P값보다 월등히 작아 공적분이 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하여 연구시계열이 안정적이라는 결과를 얻었다. 또한 , 분석 결과 VAR모형이 자기회귀 즉, 자신의 과거변수로 회귀한다는 이론을 그대로 반영함을 보이고 있었다. 즉, 관광수입 변수를 종속 변수로 놓았을 때 , 1시차 관광변수 와 가장 유의한 정(+)의 상관관계를 보였으며, 환율을 종속변수로 놓았을 때 1시차 환율변수가 가장 유의한 수준에서 유의한 정(+)상관관계를 보였으나 2시차변수에서는 음(-)의 상관관계를 확인할 수 있었다. 즉, 2시차변수의 환율이 상승할 경우 종속변수의 환율은 감소한다는 결과이다. This study investigated the volatility of tourismrevenue due to changes in domesticmacroeconomic indicators and econometricmodels through the VAR model. The significance of this study is that investment growth of the tourism industry, which can be an alternative to the low-growth economic analysis of the empirical howdoes a positive impact on economic growth. In addition, the tourismindustrywill also be judged increasing employment effects by considering the service industry of points. The tourism income in this study as the dependent variable and considering the analysis of results of two differential(2nd time lag) through the settingmore sophisticated regression analysis and variability of tourismrevenue for the remainingmacroeconomic time series variables as independent variables and 6 including variable and the error term, 13 × 6 = 78 variables were set to VAR model to estimate the model. In the analysis of regression analysis showed exchange rates at the significance level of 0.1% to 0.5%, the balance of payments, price levels in tourismrevenue and positive(+) correlations, VAR model, the cointegration and for basic precondition stability verification of time-series analysis diagnosis of the ADF test statistic to reject the null hypothesis does not exist co-integration is much smaller than the P values were obtained the results of time-series studies is stable. In addition, the VAR model that is self-regression analysis, was shown to reflect the theory that a return to past variables oneself. In other words, when you place the tourismincome variable as a dependent variable, a time difference(1st time lag) showed a correlation between the tourism variables and the most significant positive(+), the first differential exchange variables when you place the exchange rate as the dependent variable significant at the significance level of 0.1 to 0.5% positive(+) in the time difference, but the two parameters correlate well-confirmed the negative correlation(-). In other words, when the dependent variable exchange rates to rise in the second difference variable is the result of that reduction.