김 품목과 마찬가지로 광어 생산자물가지수에 대한 추세방정식을
<표 4-12>와 같이 추정하였으며 선별 작업을 통하여 분석에 활용 할 모형을 도출하였다.
우선 선형 추세방정식을 보면 모형 3을 제외하고 모든 모형의 변 수가 유의하게 도출되었다.나머지 모형 1,2,4의 경우 AIC,BIC 수 치의 격차가 작아 명확한 판단이 어려우나 결정계수가 상대적으로 높고 절편 및 추세의 단절 등의 많은 정보를 내포한 모형 4를 선택 하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O O X O
Adj. 0.5007 0.5105 0.5021 0.5172 AIC 9.207 9.192 9.209 9.182 BIC 9.237 9.237 9.524 9.242 RMSPE 0.204 0.207 0.205 0.209 MAPE 0.136 0.136 0.136 0.135
모형선별순위 3 2 4 1
<표 4-8> 광어 선형 추세 모형의 선별
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O O O X
Adj. 0.5075 0.5229 0.5258 0.5277
AIC 9.198 9.170 9.164 9.164
BIC 9.243 9.230 9.224 9.239
RMSPE 0.205 0.210 0.210 0.209
MAPE 0.137 0.135 0.136 0.137
모형선별순위 3 2 1 4
<표 4-9> 광어 2차 추세 모형의 선별
2차 추세를 통한 추정 모형의 경우 모형 4는 추세변수가 유의하 지 않아 분석에서 제외하였다.모형 3의 경우 조정된 결정계수 값이 상대적으로 높고 AIC,BIC의 수치가 낮아 분석 모형으로 고려되었 다.
지수함수 형태의 비선형 추세방정식 추정 결과 모형 2와 3의 관 측더미 및 상호작용항은 유의하지 않았다.반면,모형 4의 경우 모 든 변수가 유의하고 모형 1에 비해 AIC,BIC의 수치가 낮게 도출되 어 분석 모형으로 선정하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O X X O
AIC 9.233 9.229 9.241 9.188
BIC 9.262 9.274 9.286 9.248
RMSPE 0.206 0.208 0.206 0.208
MAPE 0.139 0.139 0.139 0.134
모형선별순위 2 3 4 1
<표 4-10> 광어 비선형 추세 모형의 선별
광어 데이터의 경우 선형 추세에 대하여 ARMA(1,0)모형을 적 용하였다.2차 선형 추세의 경우 ARMA(p,q)모형을 적용한 결과 추세 변수 자체가 유의하지 않게 도출되어 이는 분석에서 제외하였 다.
ARMA(1,0)모형으로 추정을 시도한 결과 관측더미 및 상호작용 항(관측더미*추세)은 유의하지 않았다.즉,모형 2∼4는 모형 1과 결 과적으로 차이가 나지 않았으며,이에 따라 기타 지표를 고려하여 모형 1을 분석 모형으로 선정하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O X X X
Adj. 0.7296 0.7300 0.7291 0.7296
AIC 8.587 8.590 8.594 8.596
BIC 8.632 8.650 8.654 8.671
RMSPE 0.205 0.207 0.206 0.209
MAPE 0.136 0.137 0.137 0.135
모형선별순위 1 2 4 3
<표 4-11> 광어 ARMA(1,0)모형의 선별
구분 설명변수 모형1 모형2 모형3 모형4
가격 변동성 관측 이전/이후
선형추세 모형4
2차추세 모형3
비선형 모형4
ARMA(1,0) 선형모형1 표준편차 이전 14.567 13.943 14.745 14.603
이후 16.575 16.417 16.693 17.053
변이계수 이전 0.927 0.900 0.934 0.945
이후 0.840 0.818 0.852 0.828 H index 이전 0.100 0.099 0.100 0.098 이후 0.165 0.168 0.164 0.173 EPSILON index 이전 0.025 0.025 0.025 0.025 이후 0.037 0.037 0.037 0.038 FI index 이전 0.012 0.012 0.012 0.012 이후 0.020 0.020 0.020 0.021 GI index 이전 0.135 0.132 0.137 0.135 이후 0.214 0.216 0.214 0.222 EXPON index 이전 0.100 0.098 0.100 0.098 이후 0.160 0.164 0.158 0.170
<표 4-13> 광어 추세방정식 변이계수(2005년 7월)
<표 4-13>의 조정된 변이계수 도출 결과를 보면 잔차를 통하여 계산된 변이계수 항목을 제외한 모든 부문에서 관측이후 가격변동 성이 증가하였다.이는 광어의 기초통계량 부분에서 살펴본 것과 같 이 기본적인 변이계수가 관측이후에 증가하는 결과와 동일한 것이 다.따라서 광어 관측사업의 가격안정화 효과는 미미한 것으로 평가 된다.
주:위 표의 변이계수는 잔차의 절대 값을 활용하여 다음과 같은 공식(잔차 절대 값의 표준편차/잔차 절대 값의 평균)으로 도출하였으며 이는 기존의 변이계수와는 다른 수치임.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O X X O
Adj. 0.3610 0.3611 0.3617 0.3654 AIC 9.420 9.422 9.421 9.418 BIC 9.440 9.452 9.451 9.457 RMSPE 0.368 0.366 0.366 0.368 MAPE 0.267 0.264 0.263 0.265
모형선별순위 2 4 3 1
<표 4-14> 굴 선형 추세 모형의 선별
3.굴
굴 생산자물가지수에 대한 선형추세방정식 추정결과 관측더미 및 상호작용항(관측더미*추세항)이 삽입된 모형 2와 모형 3은 유의하지 않게 도출되었다.대신 모형 4는 절편과 추세의 단절을 효과적으로 보여주고 있으며 조정된 결정계수가 상대적으로 높고 AIC의 수치가 낮아 분석 모형으로 채택하였다.
2차 추세방정식 추정결과 선형 추세방정식 보다 높은 조정된 결 정계수 값을 보였다.특히 모형 3의 경우 추세의 단절을 나타내는 변수가 유의하고 조정된 결정계수 값이 크며,AIC 및 BIC 값이 상 대적으로 작아서 분석 모형으로 선정하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O O O X
Adj. 0.4165 0.4560 0.4593 0.4606 AIC 9.331 9.264 9.258 9.258 BIC 9.361 9.303 9.297 9.307 RMSPE 0.360 0.372 0.373 0.374 MAPE 0.259 0.268 0.269 0.270
모형선별순위 3 2 1 4
<표 4-15> 굴 2차 추세 모형의 선별
지수함수로 표현된 비선형 추세방정식은 모형 1과 모형 4의 변수 가 유의하게 도출되었다.특히 모형 4의 경우 AIC의 값이 작고 절 편 및 추세 단절을 효과적으로 표현하여 분석모형으로 사용하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O X X O
AIC 9.472 9.472 9.473 9.467
BIC 9.492 9.504 9.502 9.506
RMSPE 0.397 0.393 0.393 0.393
MAPE 0.292 0.288 0.287 0.289
모형선별순위 2 3 4 1
<표 4-16> 굴 비선형 추세 모형의 선별
굴 추세방정식 추정에 사용된 ARMA 모형은 ARMA(2,1)이다.
이는 선형 추세방정식 및 2차 추세방정식과 결합되어 조정된 변이 계수 도출에 사용되었다.
선형 추세와 결합된 ARMA(2,1)모형에 대한 선별은 아래와 같 이 이루어졌다.모형 2∼4는 관측더미 및 상호작용항이 유의하지 않 게 도출되어 모형으로서의 의미가 적었다.따라서 모형 1을 선택하 여 분석에 활용하였다.
모형1 모형2 모형3 모형4
변수의 유의성 O X X X
Adj. 0.7732 0.7727 0.7727 0.7730
AIC 8.390 8.394 8.394 8.395
BIC 8.439 8.453 8.453 8.464
RMSPE 0.370 0.374 0.373 0.373
MAPE 0.268 0.272 0.271 0.270
모형선별순위 1 4 3 2
<표 4-17> 굴 ARMA(2,1)모형의 선별(선형 추세)
구분 설명변수 모형1 모형2 모형3 모형4
AIC 8.384 8.376 8.375 8.378
BIC 8.443 8.445 8.444 8.457
RMSPE 0.357 0.362 0.362 0.365
MAPE 0.256 0.262 0.262 0.264
모형선별순위 3 2 1 4
<표 4-18> 굴 ARMA(2,1)모형의 선별(2차 추세)
비선형
가격 변동성 관측