메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
천소라
저널정보
대외경제정책연구원 [KIEP] Working Paper Working Paper 제16권 제3호
발행연도
2016.8
수록면
0 - 0 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 비관측 요소모형(unobserved component model)을 이용하여 국제 무역을 예측하기 위한 새로운 접근법을 제안하고 있다. 이를 위해 통상적인 예측 회귀모형과 달리 Pator and Stambaugh(2009)의 예측 시스템을 응용하였다. 본 연구에서는 예측 시스템과 동일한 선형 예측 회귀모형을 도출하고, 예측 시스템이 보다 우수한 표본 외(out-of-sample)의 예측력을 가질 수 있음을 증명하였다. 그 이유는 예측변수가 추정모형에서 불완전한 경우 추정방정식이 예측변수의 과거자료로부터 도출되는 충분한 정보를 활용하지 못하므로 추정모형의 잔차항에 추가적인 설명력이 남아 있기 때문이다. 따라서 예측 시스템을 사용함으로써 불완전한 예측변수의 동태성을 보다 효율적으로 다룰 수 있게 되었다. 실증분석으로 한국의 수출입 증가율을 분석한 결과, 예측 시스템을 사용할 경우 통상적인 회귀모형에 비해 Root Mean Squares Error(RMSE)로 평가한 표본 외 예측력이 더 뛰어났다. 분석 결과에 따르면, 비교 대상 모형에 비해 예측 시스템은 수출증가율의 경우 18.9%, 수입 증가율의 경우 7.95% 예측정확도를 개선하는 것으로 나타났다.

목차

1. Introduction

2. Overview of the Conventional Productive Regression

3. Model Specification
3-1 Comparison with a Conventional Predictive Regression
3-2 Why Does the Predictive System Produce Better Forecasting Performance?

4. Estimation Procedure
4-1 A State-Space Representation
4-2 Forecasting Evaluation

5. Empirical Application
5-1 Data
5-2 The Predictability of the Export Growth Rate
5-3 The Predictability of the Import Growth Rate

6. Conclusion and Policy Implications
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0