• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.885-893
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• 2015

It is important to improve the forecasting accuracy of one-year-ahead seasonal factors in order to produce seasonally adjusted series of the following year. In this paper, seasonal factors of 8 monthly Korean economic time series are examined and forecast based on the functional principal component regression. One-year-ahead forecasts of seasonal factors from the functional principal component regression are compared with other forecasting methods based on mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). Forecasting seasonal factors via the functional principal component regression performs better than other comparable methods.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.25-30
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• 2005

경제정책과 관련하여 경제시계열을 작성하는 중요한 목적중 하나는 순환변동을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 것이다. 그런데 월별 또는 분기별로 작성되는 경제시계열은 계절변동 및 불규칙변동으로 인해 순환변동 등 기조적 변화를 잘못 파악하기 쉽다. 경제시계열의 기조적 변화를 파악하기 위해서는 원래의 경제시계열에서 계절변동, 불규칙변동을 분해 후 제거해서 분석해야 한다. 이 논문에서는 웨이블렛(wavelet)을 이용하여 시계열을 분해하고 이를 통해 경제시계열의 순환변동 등을 구하고 분해 요소들을 따로 예측한 후 결합된 예측을 시도한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.205-220
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• 2016

Seasonal adjustment is useful to provide a better understanding of underlying trends in Korean economic statistics. The seasonal component also includes calendar effects such as Seol and Chuseok. Most popular seasonal adjustment methods are X-12-ARIMA of the U.S. Bureau of the Census and TRAMO-SEATS of the Bank of Spain. Statistics Korea and the Bank of Korea compile seasonally adjusted series of several Korean economic statistics. This paper illustrates basic principles for seasonal adjustment and the current status of seasonal adjustment in Korea based on previous research. In addition, several issues on seasonal adjustment are addressed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.45-59
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• 2011

When using X-12-ARIMA for seasonal adjustment, we usually check whether the series has stable seasonality or not via D8 F-tests, Kruskal-Wallis test, and the spectral diagnostics. In this paper, we develop several smooth tests for seasonality based on a Fourier series to improve the spectral diagnostics of X-12-ARIMA. A simulation study is conducted to compare five smooth tests for seasonality and X-12-ARIMA's D8 F-test an Kruskal-Wallis test. The simulation study shows that smooth tests for seasonality performed well compared with D8 F-tests and a Kruskal-Wallis test.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• v.22 no.1
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• pp.135-137
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• 1984

잉어, 가물치 및 메기의 체표면 점액내에 있는 기흡충에 데한 살충성물질의 계절적 변동에 대하여 in vitro에서 검토하였다. 이들 어류 체표점도의 에테르추출물량은 겨울철에는 그 밖에 계절에 비하여 현저하게 감소함에도 불구하고 살충성물질과 에테르추출물을 박롱 크로마토그라휘하여 얻은 각반점물질의 Rf값은 계절적 변동을 가져오지 않았다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.6 no.3
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• pp.309-325
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• 1994

Ocean circulation in the Gulf of Alaska is remarkably constant throughout the year despite of being forced by one of the largest seasonal wind stresses in the world. To explain the small seasonal changes in the transport of Alaska Stream. a set of numerical models is employed. First a diagnostic approach is applied to reproduce circulation from the observed density structure. The results reveals the very small seasonal changes in the Alaska Stream transport. Next a series of the prognostic models is used: a barotropic model. a flat bottom baroclinic model, and baroclinic model with topography. These models reveal the influence of topography and baroclinicity on the ocean's response to the seasonal wind forcing. The intercomparisons of the various model results suggest that the seasonal response of the baroclinic ocean is primary barotropic and the resultant barotropic circulation is weakened by the scattering effect of the bottom topography.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.16 no.4
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• pp.27-45
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• 1994

경기변동(景氣變動)에 대한 중요한 판단자료인 산업생산지수(産業生産指數)는 음력에 따르는 구정, 추석 등의 기간 및 시점변동으로 계절적 요인이 불규칙하게 나타나게 되고, 이로 인하여 지수(指數)의 분석에 혼란이 야기되고 있다. 산업생산지수(産業生産指數)의 계절변동(季節變動)은 일차적으로 근로일수(勤勞日數)에 그 원인이 있는 것으로 판단된다. 본고(本稿)에서는 통상의 계절조정방법 대신에 근로일수를 고려하여 1일당 생산을 기준으로 산업생산을 분석하였다. 근로일수(勤勞日數)는 확정적(確定的)(deterministic)인 성격을 가지고 있어 계절성(季節性)의 변동에 대한 예측(豫測)이 가능할 뿐 아니라, 1일당 생산을 고려할 경우 각 관측치의 시간적 길이를 동일하게 함으로써 생산과 재고의 관계를 설정하는 것이 용이해진다. 생산(生産)과 재고변화(在庫變化)만을 이용한 간단한 오차수정모형(error correction model)을 설정하여 생산의 표본외구간(標本外區間) 예측(豫測)(out of sample forecasting)을 수행한 결과, 근로일수(勤勞日數)로 조정하였을 경우 예측력이 현저히 개선됨을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.457-471
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• 2023

The monthly series is an aggregation of daily values. In the absence of observable daily data, calendar effects such as trading day and holidays are estimated using a RegARIMA model. However, if the daily series were observable, these calendar effects could be estimated directly from the daily series, potentially improving the seasonal adjustment of the monthly time series. In this paper, we propose a method to improve the seasonal adjustment of monthly time series by using calendar variation estimation based on daily time series. We apply this seasonal adjustment method to three monthly time series and compare our results with those obtained using X-13ARIMA-SEATS.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.1
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• pp.171-191
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• 1999

시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.225-236
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• 2000

To compile seasonally-adjusted statistics for Korean economic statistics accurately. it is necessary to develop a Korean seasonal adjustment program. In this paper. the Korean seasonal adjustment program BOK-X-12-ARIMA, developed through modification of the US. Bureau of the Census's X-12-ARIT\IA, is explained in detail.