In this research, we proposed a two-phase hybrid stock price forecasting model with cointegration tests and artificial neural networks. Using not only the related stocks to the target stock but also the past information as input features in neural networks, the new model showed an improved performance in forecasting than that of the usual neural networks. Firstly in order to extract stocks which have long run relationships with the target stock, we made use of Johansen's cointegration test. In stock market, some stocks are apt to vary similarly and these phenomenon can be very informative to forecast the target stock. Johansen's cointegration test provides whether variables are related and whether the relationship is statistically significant. Secondly, we learned the model which includes lagged variables of the target and related stocks in addition to other characteristics of them. Although former research usually did not incorporate those variables, it is well known that most economic time series data are depend on its past value. Also, it is common in econometric literatures to consider lagged values as dependent variables. We implemented a price direction forecasting system for KOSPI index to examine the performance of the proposed model. As the result, our model had 11.29% higher forecasting accuracy on average than the model learned without cointegration test and also showed 10.59% higher on average than the model which randomly selected stocks to make the size of the feature set same as that of the proposed model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.6
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pp.1195-1205
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2014
Compared with single design, powers of rank transformed statistic for testing main and interaction effects for $2{\times}2$ factorial in $4{\times}4$ latin square design are rapidly increased as effect size and replication size are increased. In general powers of rank transformed statistic are superior without regard to the diversified effect composition and the type of error distributions as nontesting factors are few and effect size are small. Powers of rank transformed statistic show much higher level than those of parametric statistic in exponential and double exponential distributions. Further powers of rank transformed statistic are very similar with those of parametric statistic in normal and uniform distributions.
In this paper, we propose a post-selection inference procedure for the fused lasso signal approximator (FLSA). The FLSA finds underlying sparse piecewise constant mean structure by applying total variation (TV) semi-norm as a penalty term. However, it is widely known that this convex relaxation can cause asymptotic inconsistency in change points detection. As a result, there can remain false change points even though we try to find the best subset of change points via a tuning procedure. To remove these false change points, we propose a post-selection inference for the FLSA. The proposed procedure applies a permutation test based on CUSUM statistic. Our post-selection inference procedure is an extension of the permutation test of Antoch and Hušková (2001) which deals with single change point problems, to multiple change points detection problems in combination with the FLSA. Numerical study results show that the proposed procedure is better than naïve z-tests and tests based on the limiting distribution of CUSUM statistics.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1280-1284
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2004
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.
본 논문은 우리나라 제조기업의 하청생산 관계에 있어서 구매와 생산시스템에 관한 연구를 대기업의 부품구입 구매과업과 중소기업의 생산과업을 각각 원가절감, 품질행상, 납기준수라 설정하고 이를 연구한 것이다. 세가지 생산과업 중 상대적으로 더 강조하는 기업을 원가절감 전략그룹, 품질향상 전략그룹, 납기준수 전략그룹이라 명명하고, 연구내용은 첫째 중소기업 생산과업과 대기업 구매과업과의 결합도를 분석하였다. 둘째 대기업의 중소기업에 대한 지원성과의 차이를, 세째 과업그룹간의 과업의 성과차이를 분석하였다. 이를 실증적으로 분석하기 위하여 서베이 조사방법을 이용하였는데, 연구대상 기업은 국내의 자동차, 전자.통신, 중장비.기계.조선업종의 세트조립 대기업에 부품과 원료를 공급하는 수급기업체 협의회 회원 중소기업으로 하였다. 중소기업의 업종은 금속, 기계, 장비 제조 및 화학, 석탄, 고무 및 프라스틱 제조인 등록 및 일반 법인이었고, 전국에서 112개 중소기업이 표본으로 추출되어 분석되었다. 연구가설들은 통계 패키지를 이용한 독립성 검정, 요인분석, 분산분석, 비모수 검정방법을 통하여 검정되었다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.7
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pp.4357-4363
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2015
This study is to compare the differences of bonding strength based on the Degassing temperatures and various opaque materials for Ni-Cr alloy specimen which does not contain beryllium(Be). Numerous comparison tests have been performed to measure the bonding strength by experimenting 3-point flexural rigidity tests in order to find out ways of stabilization and enhancement of bonding strength between metal and porcelain. AVOVA, surface component observation experiment by SAM/EDS, and Tukey's HSAD posteriori tests results are as follows: First, The bonding strength in all groups has exceeded the minimum (25MPa) of ISO9693 bonding strength regulation for dental mental-porcelain specimen. Second, The bonding strength of Group V1 was $32.37{\pm}1.91MPa$, $38.25{\pm}1.38MPa$ in Group V2, $46.43{\pm}2.14MPa$ in Group V3 and $47.21{\pm}1.72MPa$ Group V4. The difference has been statistically meaningful. Tukey's HSAD posteriori tests results have shown that the bonding strength in Group V4 was higher than that of Group V1. Third, the bonding strength between metal and porcelain without degassing process was higher than that of with degassing process, and the bonding strength of powder opaque was higher than that of paste opaque. Fourth, Group V4 has ranked the highest on the comparison table of metal and porcelain bonding strength.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.245-245
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2019
점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도는 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구는 유사가 가지는 입도분포를 파악하기 위해 통계학적 접근법을 적용하여 분석하였다. 점착성 유사의 입자가 가지는 입도 분포를 구체화한 결과를 유사의 입도 분포를 위한 수치 모의 연구에 적용하여 모의 결과를 향상시키고 유사 문제의 분석에 용이하도록 하려 한다. 통계학적인 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사의 입도가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 수집된 입도 분포 자료에 적합도 검정 방법 중 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정을 이용하였으며 유의수준 5%를 통과할 경우 이론 분포가 점착성 유사의 입도 분포를 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 점착성 유사의 입도 분포를 수집하고 그 자료를 바탕으로 적합도 검정을 실시한 결과 많은 연구에서 점착성 유사의 입도 분포로 가정하고 있는 Log-normal 분포가 유의수준 5%를 기준으로 적합도 검정을 통과한 경우는 많지 않았다. 본 연구에서 검정한 결과로는 기존에 이용되는 Log-normal 분포는 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수 분포를 사용할 경우에만 점착성 유사의 입도 분포를 모사한다고 판단된다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양하고 점착성 유사가 가지는 특성을 파악하여 어떠한 입도 분포 형태를 나타낼지 미리 예측하여 이론 분포를 가정한다면 수치모형을 통해 점착성 유사의 입도 분포를 모사할 때 그 정확도가 크게 증가할 것으로 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도 분포로서 제시한 GEV 분포와 Gamma 분포, Log-normal 분포를 FM 모형에 결합하여 입도 분포를 모의한 후 그 결과를 실제 현장에서 측정된 입도 분포와 비교하는 과정을 통해 실제 어떠한 분포가 가장 적합하게 모의하는지도 검증할 필요성이 있다고 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 새로 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있으며 유사와 관련된 문제를 용이하게 분석할 것으로 판단된다.
Typical Nonparametric methods for randomized block design with replications are two methods proposed by Mack (1981) and Mack and Skillings (1980). This method is likely to cause information loss because it uses the average of repeated observations instead of each repeated observation in the processing of each block. In order to compensate for this, we proposed a test method using linear placement statistics, which is a score function applied to the joint placement method proposed by Chung and Kim (2007). Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power with previous methods.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.4
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pp.325-332
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2022
Determination of VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point) position with high accuracy is required to compute local tie vectors between the space geodetic techniques. In general, reflective targets are attached on VLBI antenna and slant distances, horizontal and vertical angles are measured from the pillars. Then, adjustment computation is performed by using the mathematical model which connects measurements and unknown parameters. This indicates that the accuracy of the estimated solutions is affected by the accuracy of the measurements. One of issues in local tie surveying, however, is that the reflective targets are not in favorable condition, that is, the reflective sheet target cannot be perfectly aligned to the instrument perpendicularly. Deviation from the line of sight of an instrument may cause different type of measurement errors. This inherent limitation may lead to incorrect stochastic modeling for the measurements in adjustment computation procedures. In this study, error characteristics by measurement types and pillars are analyzed, respectively. The analysis on the studentized residuals is performed after adjustment computation. The normality of the residuals is tested and then equal variance test between the measurement types are performed. The results show that there are differences in variance according to the measurement types. Differences in variance between distances and angle measurements are observed when F-test is performed for the measurements from each pillar. Therefore, more detailed stochastic modeling is required for optimal solutions, especially in local tie survey.
Interaction between anti-cancer agents and various modulators of multidrug resistance in producing their joint effects are of fundamental interest in the chemtherapeutic treatment of cancer. We generate a dose-response curve for each combination of several anti-cancer agents and modulators based on an in-vitro experiment on each of several human cancer cell lines. We employ a log-linear model developed by Wahrendorf et al (1981) and Piegorsch et al (1988) to detect synergism among several compounds. We show two examples of the data analysis and their results. We believe that these results encourage further experiment in-vivo studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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