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초록
본 연구는 다양한 시계열 모형으로 추정한 쌀 토지생산성 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 기후변화를 반영하기 위하여 CO2, 기온, 강수량 등의 변수를 고려하였고, ARIMA, ARIMAX, ARDL, GARCH-M 그리고 Just and Pope(1978) 등의 모형을 이용하여 추정하였다. 분석결과 CO2는 쌀 토지생산성에 장기적으로는 영향을 미치지만, 단기적으로는 영향을 미치지 않았다. 반면, 기온은 단기에서 쌀 토지생산성에 영향을 미치는 주요 변수로 분석되었다. 쌀 토지생산성의 변동성은 시간에 따라 변하지 않는 것으로 분석되었으며, 기상변수의 변동에 안정적인 것으로 나타났다. 쌀 토지생산성 모형의 예측력 평가에서는 기상변수를반영한 ARIMAX 모형 (3)이 장단기 모두 예측력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 쌀 토지생산성과 CO2간의 장기균형관계를 반영한 ARIMAX 모형과 ARDL-ECM 모형은 단기보다 장기에서 예측력이 향상되는 것으로 분석되었다. 향후 쌀 토지생산성의 불확실성을 잘 반영하기 위해서는 기상 실험자료나 IPCC 장기예측자료 등과 같은 사전정보를 활용한 베이지안 분석을 활용할 필요가 있다.
키워드
쌀 토지생산성; CO2; 기후변화; 예측; Rice Yield; CO2; Climate Change; Forecasting
- 제목
- 기후변화를 고려한 쌀 토지생산성 모형의 예측력 평가
- 제목 (타언어)
- Evaluation of Forecasting Performance of Rice Yield Models under Climate Change
- 저자
- 정대희; 한두봉
- 발행일
- 2018
- 저널명
- 환경정책
- 권
- 26
- 호
- 4
- 페이지
- 197 ~ 222