• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.831-839
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• 2010

최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

• 응용통계연구
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• 제21권1호
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• pp.159-168
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• 2008

수익률 기간구조(term structure of interest rates, 이하 수익률곡선)는 자료의 성격이 경시적(longitudinal)이므로 만기까지 기간과 시간을 동시에 입력변수로 고려해야만 유용하고 효율적인 함수추정이 가능하다. 고러나 이러한 방법은 다루어야 하는 자료가 대용량이기 때문에 대용량 자료에 적합하고 실행속도가 빠른 추정기법을 개발하는 것이 필요하다. 한편 자료에 내재하는 자기상관성 구조 때문에 과대 적합된 추정 결과를 얻기 쉽다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 가중 LS-SVM(least squares support vector machine, 최소제곱 서포트벡터기계)의 혼합모형을 제안한다. 미국 재무부 채권에 대한 사례연구를 통해서 추정 결과가 증권시장 붕괴 같은 이례적 사건의 현상을 잘 반영하고 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.739-748
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• 2012

최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을 포함하지 않은 LS-SVM과 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.