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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국해운물류학회 해운물류연구 해운물류연구 제25권 제1호
발행연도
2009.1
수록면
1 - 14 (14page)

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해상운임지수 간 일정한 인과관계가 성립할 경우 한 해상운임의 변동을 통해 다른 해상운임의 변동을 어느 정도 예측할 수 있게 된다. 인과관계 분석을 통한 해상운임의 예측이 필요한 이유는 많은 변수들로 정교하게 구성된 해상운임모형들이 해상운임의 변동을 정확히 예측하는데 크게 실패하고 있기 때문이다. 본고는 MRI 운임지수인 건화물선 2-3개월 정기용선료지수와 6개월 이상 정기용선료지수의 인과관계를 밝힌다. 인과관계분석에는 그란저 인과성 분석, 예측오류의 분산분해, 역사적 분해기법이 이용된다. 이러한 분석을 통해 2-3개월 용선료는 6개월 이상 용선료에 강한 영향을 미치나 반대 방향인 6개월 이상 용선료는 2-3개월 용선료에 영향을 미치지 않거나 대단히 미약한 영향을 미친다는 것을 보인다. 이것은 6개월 이상 용선료는 전기의 2-3개월 용선료의 변화를 통해 어느 정도 예상할 수 있는데 비해, 2-3개월 용선료의 변동은 다른 변수를 통해서 파악할 수 있다는 것을 의미한다.
#인과관계 #분산분해 #역사적 분해 #MRI #MRI #causal relations #variance decompositions #historical decomposition

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참고문헌 (11)

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/ / http://www.kmi.re.kr / 한국해양수산개발원 Chen, S. L. / 2005 / Long-Run Money Demand Revisited: Evidence from a Non-Linear Approach / Journal of International Money and Finance 24 : 19 ~ 37 google schola Cheung, Y. W. / 1993 / A Fractional Cointegration Analysis of Purchasing Power Parity / Journal of Business and Statistics 11 : 103 ~ 112 google schola Dickey, D. A. / 1981 / The Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root / Econometrica 49 : 1057 ~ 1072 google schola Fuller, W. A. / 1976 / Introduction to Statistical Time Series / Wiley google schola

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