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Small Area Estimation of Unemplyoment Using Kalman Filter Method

KALMAN FILTER기법을 이용한 실업자 수의 소지역 추정

  • 양영춘 (경기대학교 경제학부 응용정보통계전공, 대학원) ;
  • 이상은 (경기대학교 경제학부 응용정보통계전공) ;
  • 신민웅 (한국 외국어 대학 정보통계학과)
  • Published : 2003.09.01

Abstract

In small area estimation, Best Linear Unbaised Predictor(BLUP) can be directly implicated ,specially, in use of the time series estimation. If there are correlations between observations and error terms over the time, Kalman Filter method can be used. Therefore, using kalman Filtering technique small area estimation of total of unemployments are estimated by BLUP. And for the example of this study, Economic Active Population Survey data were used.

소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편 예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman Filter(KF)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 예측 값을 활용한 소지역의 실업자 수 추정에서 표본으로 추출되지 않은, 즉 관측되지 않은 값의 예측모형에 KF기법을 적용하였다. 이는 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하게 된다. 그리고 이를 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.

Keywords

References

  1. 표본설계 신민웅;이상은
  2. 한국통계학회논문집 v.8 Bayes Prediction for Small Area Estimation 이상은
  3. Small area estimation in survey sampling Parimal Mukhopadhyay
  4. 캐나다 노동력 조사 방법론 통계기획국 조사관리과
  5. Introduction to small area estimation J.N.K.Rao
  6. Singh,M.P.,Gambino.J. and Mantel.H.J.(1994). Issues and strategies for smatt area :Survey Methodology.20
  7. Survey Methodology v.20 Issues and strategies for small area Singh,M.P.;Gambino,J.;Mantel,H.J.

Cited by

  1. An Efficient Estimation of Local Area Unemployment Rate Based on Small Area Estimation vol.24, pp.6, 2011, https://doi.org/10.5351/KJAS.2011.24.6.1129