광양항의 수출물동량과 수출액의 변동성

모수원; 이광배

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 모수원 (목포대학교) 이광배 (순천대학교)

저널정보: 한국항만경제학회 한국항만경제학회지 한국항만경제학회지 제31집 제1호

발행연도: 2015.3

수록면: 1 - 14 (14page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

변동성이나 변이계수의 크기와 미치는 효과의 크기가 반드시 비례하는 것은 아니다. 그것은 변동성을 유발하는 요인이나 변동성의 특성에 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그런데 광양항의 수출액과 수출량은 밀접한 선형관계를 가지나 두 변수의 변동률은 낮은 상관관계를 보인다. 이것은 두 변수의 변동성의 특성이 다르다는 것을 의미한다. 이에 물동량과 수출액의 예측하지 못한 요인의 밀도함수가 정규분포 형태를 보이지 않을 뿐만 아니라 부호편의검정, 규모편의검정, 결합검정, Ljung-Box Q 통계량 등이 GARCH와 같은 변동성 모형을 이용하여 분석을 실시하는 것이 합리적임을 보인다. 물동량 변동성에서는 대칭적 GARCH모형이 아닌 비대칭 GARCH모형이 적합한데 비해 수출액 변동성에서는 GARCH모형이 적합함을 보인다. 뉴스충격곡선을 도출하여 물동량의 경우 GJR모형이 EGARCH모형에 비해 나쁜 뉴스에 대한 분산을 과대평가하나 좋은 뉴스에 대한 분산을 과소평가하는 경향이 있음을 밝힌다.

The standard GARCH model imposing symmetry on the conditional variance, tends to fail in capturing some important features of the data. This paper, hence, introduces the models capturing asymmetric effect. They are the EGARCH model and the GJR model. We provide the systematic comparison of volatility models focusing on the asymmetric effect of news on volatility. Specifically, three diagnostic tests are provided: the sign bias test, the negative size bias test, and the positive size bias test. This paper shows that there is significant evidence of GARCH-type process in the data, as shown by the test for the Ljung-Box Q statistic on the squared residual data. The estimated unconditional density function for squared residual is clearly skewed to the left and markedly leptokurtic when compared with the standard normal distribution. The observation of volatility clustering is also clearly reinforced by the plot of the squared value of residuals of export volume and values. The unconditional variance of both export volumes and export value indicates that large shocks of either sign tend to be followed by large shocks, and small shocks of either sign tend to follow small shocks. The estimated export volume news impact curve for the GARCH also suggests that ht is overestimated for large negative and positive shocks. The conditional variance equation of the GARCH model for export volumes contains two parameters α and β that are insignificant, indicating that the GARCH model is a poor characterization of the conditional variance of export volumes. The conditional variance equation of the EGARCH model for export value, however, shows a positive sign of parameter δ, which is contrary to our expectation, while the GJR model exhibits that parameters α and β are insignificant, and δ is marginally significant. That indicates that the asymmetric volatility models are poor characterization of the conditional variance of export value. It is concluded that the asymmetric EGARCH and GJR model are appropriate in explaining the volatility of export volume, while the symmetric standard GARCH model is good for capturing the volatility.

#GARCH #EGARCH #GJR

참고문헌 (38)

참고문헌 신청

1. [학술지(정기간행물)] - 김창범 / 2010 / 환위험과 경기 불확실성이 우리나라의 수입물동량에 미치는 영향 / 한국항만경제학회지 26 (4) : 88 ~ 100

2. [학술지(정기간행물)] - 모수원 / 2014 / BDI의 변동성 추정: 레버리지 GARCH 모형을 중심으로 / 한국항만경제학회지 30 (3) : 1 ~ 14

3. [학술지(정기간행물)] - 최병옥 Choi, Byung-Ok / 2007 / 참외 주산지와 도매시장 가격의 동태적 인과성 분석 / 농촌경제 30 (3) : 69 ~ 85

4. [학술지(정기간행물)] - 최봉호 / 2007 / 환율변동성과 컨테이너물동량과의 관계 / 한국항만경제학회지 23 (1) : 1 ~ 18

5. [학술지(정기간행물)] - Andrew, M / 2003 / House Price Appre ciation, Transaction and Structural Change in the British Housing Market: A Macroeconomic Perspective / Real Estate Economics 31 (1) : 99 ~ 116

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Soo Won Mo

소속기관 Mokpo Nat’l University

주요연구분야 사회과학 > 경제학 TOP 10% 사회과학 > 무역학

논문수 135 이용수 20,205

Lee, Kwang-Bae

소속기관 순천대학교

주요연구분야 사회과학 > 경제학 사회과학 > 무역학

논문수 31 이용수 6,376

이 논문과 함께 이용한 논문

선주의 책임제한과 책임보험의 보상 간의 상호관계 : Realice호 사건에서 캐나다 대법원 판결을 중심으로

이원정 한국항만경제학회지 2015 .06

COVID-19와 중국 항만 물동량의 관계분석

기석나 , 최경숙 무역상무연구 2021 .12

우리나라 주요항만의 품목별 특화도와 물동량의 변동에 관한 연구

이충배 , 소막 , 유염봉 한국항만경제학회지 2021 .03

유류화물 항만물동량 예측모형 개발 연구

김정은 , 오진호 , 우수한 한국항만경제학회지 2018 .03

승법계절 ARIMA 모형에 의한 부산항 컨테이너 물동량 추정과 예측

이재득 한국항만경제학회지 2013 .09

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (38)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)