[논문]제주지역 감귤가격의 시계열적 특성 및 가격변동성에 관한 연구

고봉현

doi:10.5762/kais.2020.21.6.212

제주지역 감귤가격의 시계열적 특성 및 가격변동성에 관한 연구
A Study on Price Volatility and Properties of Time-series for the Tangerine Price in Jeju 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.6, 2020년, pp.212 - 217

고봉현 (제주연구원 상생경제연구부)

초록
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본 연구의 목적은 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 가격변동성(price volatility)에 대한 실증분석을 수행하는 것이다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 감귤 가격 변화율의 시계열이 정규분포가 아닌 꼬리가 두터운 분포를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 Jarque-Bera 통계량이 1%의 유의수준에서 감귤 가격변화율의 시계열의 분포가 정규분포라는 귀무가설을 기각함으로써 검증되었다. 둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 이는 ARCH-LM 검정을 통해 통계적으로 검증되었다. 셋째 GARCH(1,1) 모형 추정결과, 평균방정식의 상수항을 제외하고는 모든 계수의 추정 값이 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그리고 분산방정식의 지속성 모수(λ=α₁+β₁) 값이 1에 근접한 것으로 추정되었다. 이는 현재와 유사한 변동성 수준이 장래에도 지속될 가능성이 매우 높은 것으로 해석된다. 그리고 이러한 결과는 제주감귤 가격변화율 시계열에서도 기존의 선행연구에서처럼 '변동성 군집(volatility clustering)' 현상이 나타나고 있음을 밝혀낸 것이다. 끝으로, 본 연구의 결과는 정부의 감귤 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to analyze the volatility and properties of a time series for tangerine prices in Jeju using the GARCH model of Bollerslev(1986). First, it was found that the time series for the rate of change in tangerine prices had a thicker tail rather than a normal distribution. At a significance level of 1%, the Jarque-Bera statistic led to a rejection of the null hypothesis that the distribution of the time series for the rate of change in tangerine prices is normally distributed. Second, the correlation between the time series was high based on the Ljung-Box Q statistic, which was statistically verified through the ARCH-LM test. Third, the results of the GARCH(1,1) model estimation showed statistically significant results at a significance level of 1%, except for the constant of the mean equation. The persistence parameter value of the variance equation was estimated to be close to 1, which means that there is a high possibility that a similar level of volatility will be present in the future. Finally, it is expected that the results of this study can be used as basic data to optimize the government's tangerine supply and demand control policy.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. The trend of Tangerine Price
그림 Fig. 2. The trend of Tangerine Price Change Rate
표 Table 1. Statistic for Price and Price Change Rate of Tangerine
표 Table 2. Result of Unit Root Test
표 Table 3. Result of ARCH-LM Test
표 Table 4. Result of Estimation for GARCH(1,1)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이상으로 국내 농산물 시장에서 가격변동성(price volatility)과 관련된 선행연구에 대해 살펴본 결과, 과일류를 대상으로 한 연구는 전무한 실정이라고 할 수 있다. 이러한 상황에서, 본 연구는 국내산 과일류 중에서 품목의 중요도가 상대적으로 높은 제주감귤을 대상으로 가격변동성에 대한 실증적 분석을 수행함으로써 선행연구와의 차별성을 통한 보다 발전적인 연구를 수행하고자 한다.
이에 본 연구에서는 단위근 존재여부의 검정을 통해 시계열의 안정성을 판별하고자 한다. 다음의 Table 2.
지금까지의 문제제기를 바탕으로 본 연구에서는 제주지역 농업부문의 주 작물인 감귤을 대상으로 가격 시계열의 특성분석과 가격변동성의 실증분석을 수행하고자 한다. 이를 위해, 본 연구의 제2장에서는 농산물 가격변동성과 관련된 선행연구 및 연구방법에 대해 고찰보고, 제3장에서는 실증분석에 활용될 자료에 대한 기초 통계분석을 수행한다.

가설 설정

이상에서 설정된 GARCH(1,1) 모형의 추정을 위해, 본 연구에서는 적합도(fitness)가 높은 student-t 분포를 가정한 GARCH(1,1)-t 모형으로 추정하고자 한다. 다음의 식 (4)는 GARCH(1,1)-t 모형의 추정을 위한 대수우 도함수를 나타낸 것이다.

제안 방법

지금까지 Ljung-Box Q 통계량, ARCH-LM 검정 등을 통해 감귤 가격변화율의 시계열적 특성에 대해 살펴 보았다. 이러한 시계열적 특성의 결과들은 본 연구가 제주감귤의 가격변동성에 대한 실증분석을 위해 ARCH류 모형을 적용하는 것에 대한 그 적합성을 뒷받침해주는 강력한 근거들이라고 할 수 있다[10,11].

대상 데이터

한편 Kang[4]은 농산물 반입량의 변화와 농산물 가격변동성간의 관계를 규명하기 위해 Glosten et. al[7]의 GJR GARCH 모형을 활용하여 신선채소류(배추, 무, 풋고추, 오이 등)를 대상으로 실증분석을 수행하였다. 그리고 Jeong et.
본 연구는 제주에서 생산되는 감귤을 분석대상으로 하였으며, 자료의 통일을 기하기 위해 노지온주 품목의 전국 9대 공영도매시장에서 거래되는 실적을 분석 자료로 선정하였다. 자료의 출처는 한국농수산식품유통공사(http://www.
kr)의 농산물 유통정보(KAMIS)의 품목별 가격정보에서 자료를 수집하였다. 분석기간은 1996년부터 2019년까지 23년 동안이며, 자료형태는 10일 평균단가인 순별(초순·중순·하순) 가격자료를 분석대상으로 하였다. 시계열의 길이는 828(36×23년)개가 되어야 하나, 노지감귤의 출하시기(10·11월∼익년 2·3월)의 특성상 420개의 시계열을 확보할 수 있었다.
본 연구는 제주에서 생산되는 감귤을 분석대상으로 하였으며, 자료의 통일을 기하기 위해 노지온주 품목의 전국 9대 공영도매시장에서 거래되는 실적을 분석 자료로 선정하였다. 자료의 출처는 한국농수산식품유통공사(http://www.ar.or.kr)의 농산물 유통정보(KAMIS)의 품목별 가격정보에서 자료를 수집하였다. 분석기간은 1996년부터 2019년까지 23년 동안이며, 자료형태는 10일 평균단가인 순별(초순·중순·하순) 가격자료를 분석대상으로 하였다.

이론/모형

계열적 특성을 분석하기 위해, Bollerslev[8]에 의해 제안된 GARCH(1,1) 모형을 다음과 같이 설정하고자 한다.
본 연구는 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여, 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 가격변동성(price volatility)에 대한 실증분석을 수행하였다. 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다.

성능/효과

ARCH-LM 검정결과, 각 시차(1, 5, 10)의 통계량 값이 모두 매우 크게 계산되어, ARCH 효과(ARCH effect)가 없다는 귀무가설(H₀)을 1%의 유의수준에서 기각하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 본 연구의 분석 대상인 제주감귤의 가격변화율 시계열 자료에 통계적으로 매우 유의미한 ARCH 효과가 있는 것으로 해석할 수 있다.
8162로 분석되었다. 그리고 첨도(kurtosis) 값이 20.03161로 정규분포의 판단기준인 3보다 매우 큰 것으로 측정되어, 감귤 가격변화율 시계열은 정규분포가 아닌 두터운 꼬리(fat-tailed) 분포인 것으로 판단된다. 또한 정규분포 검정 통계량인 Jarque-Bera 통계량이 5122.
둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간에 높은 자기상관 관계에 있음을 알 수 있었다. 이처럼 시계열의 자기상관 관계가 높다는 것은 비선형종속적인 시계열적 특성을 지니고 있는 것으로 판단할 수 있었으며, 따라서 본 연구에서는 ARCH-LM 검정을 통해 감귤 가격변화율의 시계열에 일련의 상관관계가 존재하고 있다는 것을 통계적으로 검증하였다.
)을 기각하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 분석대상인 감귤 가격변화율의 시계열은 매우 안정적(stationary)인 시계열이라는 것을 알 수 있다.
셋째, 본 연구의 핵심인 GARCH(1,1) 모형 추정결과, 평균방정식의 상수항을 제외하고는 모든 계수의 추정 값이 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그리고 지속성 모수(\(\leftthreetimes\)) 값이 0.
본 연구의 분석에서 사용될 감귤 가격변화율 시계열의 기초통계량을 살펴보면 다음과 같다. 우선, 감귤 가격변화율의 평균은 0.179%이고, 표준편차는 14.1081%로 나타나 순별 가격변화율의 변이계수는 78.8162로 분석되었다. 그리고 첨도(kurtosis) 값이 20.
)을 1%의 유의수준에서 기각하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 본 연구의 분석 대상인 제주감귤의 가격변화율 시계열 자료에 통계적으로 매우 유의미한 ARCH 효과가 있는 것으로 해석할 수 있다.
둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간에 높은 자기상관 관계에 있음을 알 수 있었다. 이처럼 시계열의 자기상관 관계가 높다는 것은 비선형종속적인 시계열적 특성을 지니고 있는 것으로 판단할 수 있었으며, 따라서 본 연구에서는 ARCH-LM 검정을 통해 감귤 가격변화율의 시계열에 일련의 상관관계가 존재하고 있다는 것을 통계적으로 검증하였다.
99로 1에 근사하여 현재와 비슷한 변동성 수준이 미래에도 지속될 가능성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이처럼 지속성 모수(dd)가 1에 근접하고 있다는 것은 ‘변동성 군집(volatility clustering)’ 현상이 제주감귤 가격변화율 시계열에서도 기존의 선행연구와 유사하게 나타나고 있음을 알 수 있었다.
첫째, 감귤 가격변화율 시계열의 첨도(kurtosis) 값이 20.03161로 정규분포의 판단기준인 3보다 매우 크게 측정되어, 두터운 꼬리(fat-tailed) 분포를 하고 있음을 알 수 있었다. 이는 Jarque-Bera 통계량이 1%의 유의수준에서 감귤 가격변화율 시계열의 분포가 정규분포라는 귀무가설을 기각함으로써 검증되었다.

후속연구

마지막으로 본 연구는 제주감귤 한 품목만을 대상으로 실증 분석하였기 때문에 국내 농업부문의 과일류 전체로 가격변동성이 특성을 일반화하기에는 한계가 있다는 점을 결론에 대신하여 밝혀두고자 한다.
지금까지 살펴본 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 변동성 분석결과는 정부 및 지자체에서 감귤과 관련된 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 정책효과를 평가하는데 있어서도 변동성 분석은 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 감귤 가격의 불안정으로 인한 위험관리 수단의 효과적인 활용을 위해서도 후속 연구에서는 보다 진전된 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 사료된다.
지금까지 살펴본 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 변동성 분석결과는 정부 및 지자체에서 감귤과 관련된 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 정책효과를 평가하는데 있어서도 변동성 분석은 매우 유용하게 활용될 수 있으며, 감귤 가격의 불안정으로 인한 위험관리 수단의 효과적인 활용을 위해서도 후속 연구에서는 보다 진전된 연구가 진행될 필요가 있을 것으로 사료된다.

참고문헌 (11)

T. H. Kang, "Nonlinear Dynamics of Vegetable Prices", The Journal of Agricultural Economics, vol. 45. no. 1, 2004.
T. H. Kang, "Time-Series Analysis of Livestock Prices and Volatilities", Korean Journal of Agricultural Management and Policy, vol. 34, no. 2, pp.369-388, 2007.
B. S. Yoon, "Price Volatility, Seasonality and Day-of the Week Effect in Meat Markets", Korean Journal of Agricultural Management and Policy, vol. 35, no. 1, pp.21-38, 2008.
T. H. Kang, "The Influences of Volume on Wholesale Price Stabilities for Fresh Vegetables", The Journal of Agricultural Economics, vol. 49, no. 1, pp.21-38, 2008.
K. S. Jeong, Y. K. Ham, "The Price Volatility Spillover in Hanwoo Marketing Channel", Korean Journal of Agricultural Management and Policy, vol. 33, no. 3, pp.716-728, 2006.
Jeju Special Self-Governing Province, An Ordiance on the Production and Marketing of Tangerine, 2019.
L. R. Glosten, R. Jaganathan,, D. Runkle, "On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Normal Excess Return on Stock", Journal of Finance, vol. 48, pp.55-80, 1993.
T. Bollerslev, "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity", Journal of Econometrics, vol. 31, pp.307-327, 1986.

상세보기
M. J. Kim, K. H, Chang, Financial Econometrics, 2nd Edition, Keoyng-moon Publisher, 2004.
B. H. Ko, "A Study on the Price Volatility of Fisheries Using GARCH Model", Ocean Policy Research, vol. 22, no. 2, pp.29-54, 2007 DOI : https://doi.org/10.35372/kmiopr.2007.22.2.002

상세보기
B. H. Ko, "Price Volatility, Seasonality and Day-of-the Week Effect for Aquacultural Fishes in Korean Fishery Markets", The Journal of Fisheries Business Administration, vol. 40, no. 2, pp.49-70, 2009.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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