• 제목/요약/키워드: 꼬리 모형

검색결과 64건 처리시간 0.028초

필터링된 잔차를 이용한 희박벡터자기회귀모형에서의 변수 선택 측도 (Filtered Coupling Measures for Variable Selection in Sparse Vector Autoregressive Modeling)

  • 이승규;백창룡
    • 응용통계연구
    • /
    • 제28권5호
    • /
    • pp.871-883
    • /
    • 2015
  • 벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.

코스피 지수 자료의 베이지안 극단값 분석 (A Bayesian Extreme Value Analysis of KOSPI Data)

  • 윤석훈
    • 응용통계연구
    • /
    • 제24권5호
    • /
    • pp.833-845
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 1998.01.03부터 2011.08.31까지 수집된 코스피 지수 자료로부터 계산된 일별 로그수익률과 일별 로그손실률에 대한 극단값 통계분석을 수행하였다. 사용된 극단값 통계분석 모형은 포아송-GPD 모형이고 모수의 추정과 극단분위수의 추정은 최대가능도 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 또한 포아송-GPD 모형에 추가적으로 모수의 무정보사전분포를 가정한 베이지안 방법을 고려하였다. 여기서는 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 적용하여 모수와 극단분위수를 추정하였다. 분석 결과 최대가능도 방법과 베이지안 방법에서 모두, 로그수익률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 짧은 반면, 로그손실률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 두텁다는 결론이 얻어졌다. 극단값 분석에서 베이지안 방법을 사용할 때의 장점은 정칙조건이 만족되지 않는 경우에도 최대가능도추정량의 전통적 점근 성질을 걱정할 필요가 없고 예측의 경우에는 모수의 불확실성과 미래 관측치의 불확실성이 모두 반영되는 효과가 있다는 것이다.

Unbounded Johnson 분포를 이용한 GARCH 수익률 모형의 적용 (GARCH Model with Conditional Return Distribution of Unbounded Johnson)

  • 정승현;오정준;김성곤
    • 응용통계연구
    • /
    • 제25권1호
    • /
    • pp.29-43
    • /
    • 2012
  • 주식, 환율 등과 같은 금융자료의 수익률의 분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 좌우 비대칭성을 보인다. 조건부수익률이 정규분포를 따른다고 가정한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정하였을 때, 이러한 비정규성 때문에 적절한 추정이 이루어지지 않고, VaR을 초과하는 손실의 발생과정에 군집(clustering)현상이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 조건부수익률의 분포로 unbounded Johnson 분포를 이용한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정한다. 또한, 조건부수익률이 각각 정규분포, Student-t 분포를 따르는 GARCH 모형의 경우와 비교하였다. 초과손실 발생과정 자료를 이용하여 실패율검정과 군집성검정을 통해 조건부수익률 분포로 unbounded-Johnson 분포를 사용하는 방법의 타당성을 살펴보았다. Unbounded Johnson 분포가 조건부수익률 분포로 주어지는 GARCH 모형의 경우는 과소, 과대추정을 하지 않고, 군집현상 또한 발생하지 않아 적절한 추정을 하고 있음을 확인하였다.

부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성 (The Efficiency of Container Terminals in Busan and Gwangyang Port)

  • 모수원;이광배
    • 한국항만경제학회지
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.139-149
    • /
    • 2010
  • 세계 주요 항만들은 항만운영의 효율성 증대시키기 위해 항만시설의 확충과 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본고는 세계 주요 항만과의 경쟁에서 밀리고 있는 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위하여 DEA 모형과 토빗모형을 이용한다. 먼저 허핀달-허쉬만지수와 기업집중률을 이용하여 컨테이너 터미널의 물동량 집중도를 조사하여 집중도는 감소하는 추세이나 상위 3개 터미널의 물동량 집중도가 상당히 높다는 것을 밝힌다. 이러한 결과는 Jarque-Bera 통계량과 왜도를 통해 변수들이 우측으로 긴 꼬리를 갖는 분포를 보여 규모가 작은 컨테이너 터미널의 빈도가 크다는 사실에서도 확인할 수 있다. DEA모형을 이용하여 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성을 도출하여 비효율적 DMU들의 비효율 원인은 각기 다르나, 비효율적 터미널들이 대부분 규모의 수익체증 상태에 있기 때문에 규모를 줄이는 방법보다는 규모를 확대하는 것이 효율성 향상에 보다 효율적이라는 것을 보인다. 이분산성을 고려한 토빗모형을 적용하여 컨테이너 야드당 물동량과 컨테이너 크레인당 물동량의 계수가 예상되는 부호를 가져 효율성 증대에 기여하나 컨테이너 야드가 컨테이너 크레인보다 효율성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝힌다.

풍파 스펙트럼의 시간발전에 관한 수치 실험 (Numerical Study on Temporal Evolution of Wind-Wave Spectra)

  • 오병철;이길성
    • 한국해안해양공학회지
    • /
    • 제11권1호
    • /
    • pp.20-33
    • /
    • 1999
  • 심해에서 풍파의 성장은 바람에 의한 에너지 입력, 비선형 상호작용에 의한 에너지 전달 및 백파에 의한 에너지 소산에 의하여 결정된다. 본 연구에서는 두가지의 비선형 계산법(IMM 모형과 WAM 모형)을 사용하여 풍파 스펙트럼의 시간발전 특성을 상호비교하였다. 비선형 에너지 전달은 첨두주파수의 저주파 천이, 스펙트럼의 과대평가 현상, 스펙트럼의 자기상사적 발달 등에서 중심적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히, 고주파 성분의 방향 분포가 쌍봉형으로 발전되는 경향이 있는데 이러한 현상도 비선형 상호작용의 역할로 설명되었다. 주파수 스펙트럼에서 고주파측의 꼬리는 주파수의 -4승에 비례하는 형상으로 발전되는 것이 확인되었다. 외부의 원인으로 스펙트럼에 도입되는 섭동은 자기상사 기구에 의하여 빠르게 제거되는데 이는 파랑수치 모형에서 비선형 상호작용이 모형의 안정화에 크게 기여함을 의미한다.

  • PDF

스마트폰으로 측정된 사용자의 이동속도분포에 관한 연구 (On the Distribution of the Movement Speed of Smartphone Users)

  • 김우진;장원철;송하윤
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제22권11호
    • /
    • pp.567-575
    • /
    • 2016
  • 스마트폰의 대중화로 이용자의 위치정보를 이용한 모바일 앱이 늘어나면서 위치정보에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 위치정보를 이용한 사용자의 이동속도를 나타내는 간단한 분포함수를 찾고자 한다. 스마트폰에서 제공하는 위치정보는 경우에 따라 큰 오차가 발생할 수 있기 때문에 이를 제거하는 과정이 필요하다. 또한 이동속도 분포의 경우 교통수단에 따라 여러 가지 다른 분포들의 혼합분포로 표현할 수 있다. 속도의 분포함수를 찾기 위하여 혼합분포를 이용하여 꼬리부분에 해당하는 분포를 찾고 이부분을 설명할 수 있는 모수 분포모형을 찾는다.

로버스트 베이지안 메타분석 (Robust Bayesian meta analysis)

  • 최성미;김달호;신임희;김호각;김상경
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제22권3호
    • /
    • pp.459-466
    • /
    • 2011
  • 본 논문은 독립적으로 수행된 연구결과를 합쳐서 일반적인 결론을 도출하는 메타분석을 위한 로버스트 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 사전정보가 정규분포를 따른다는 가정 대신 정규분포의 척도혼합을 사용하여 정규분포보다 더 두꺼운 꼬리를 가지는 사전분포를 사용한다. 나아가 개별 분석의 분산이 알려져 있지 않은 경우를 계층적 베이지안 모형에 포함하여 메타분석을 수행하고자 한다. 깁스 표집을 사용하여 추정값을 계산하고, 실제 자료를 사용하여 제안된 방법을 예시한다.

왜도 타원형 분포를 이용한 준모수적 계층적 선택 모형 (Semiparametric Bayesian Hierarchical Selection Models with Skewed Elliptical Distribution)

  • 정윤식;장정훈
    • 응용통계연구
    • /
    • 제16권1호
    • /
    • pp.101-115
    • /
    • 2003
  • 본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.

패널 분위수회귀 모형을 사용한 우리나라 지방 상수도 생활용수 수요의 가격탄력성 추정 (Estimating Price Elasticity of Residential Water Demand in Korea Using Panel Quatile Model)

  • 김형건
    • 자원ㆍ환경경제연구
    • /
    • 제27권1호
    • /
    • pp.195-214
    • /
    • 2018
  • 우리나라에서도 최근 잦아진 가뭄으로 물 부족에 대한 경각심이 높아졌다. 특히, 2015년의 가뭄은 경제적으로 큰 피해를 야기하였고 적극적인 물 수요 관리의 필요성을 부각시킨 계기가 되었다. 경제학적 측면에서 수요관리 정책을 설계하기 위해 선행되어야 될 점 중 하나는 신뢰성 있는 가격탄력성의 추정이다. 그러므로 본 연구에서는 기존 국내 선행연구들에 비해 강건한 생활용수 수요의 가격탄력성을 추정하고자 한다. 이를 위해 2010년도에서 2013년도까지 지방 상수도 공급지역 161개의 자료를 패널 분위수회귀모형을 사용해 추정하였고 이를 패널자료 회귀모형의 결과와 비교 분석하였다. 분석 결과, 생활용수 수요의 가격탄력성은 -0.156에서 -0.189 사이의 값을 갖는 것으로 추정되었다. 또한 본 연구에서는 조건부 평균 회귀를 사용하는 경우 왼쪽꼬리가 길고 오른쪽 분포가 두꺼운 우리나라 생활용수 수요량 분포의 특징으로 수요량이 많은 지역들의 성향이 추정결과에 상대적으로 크게 반영된다는 점을 확인하였다.

윈저화를 이용한 로버스트 분산분석 (On a robust analysis of variance based on winsorization)

  • 성내경
    • 응용통계연구
    • /
    • 제8권1호
    • /
    • pp.119-131
    • /
    • 1995
  • 윈저화 자료에 기초한 분산분석법 개발의 일차시도로 고정효과 일원 분산분석 모형에 대한 윈저화 분산분석을 제시한다. 몬테 칼로 모의실험 기법을 사용하여 각 요인 수준마다 g-g 대칭 윈저화를 적용시켰을 때 윈저화 자료에 기초한 제곱합들의 비의 경험적 분포가 통상의 F 분포로 근사됨을 보인다. 이 근사 F 분포의 자유도는 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어진다는 성내경(1994)의 연구 성과를 토대로 결정된다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 분산비의 경험적 분위수의 일부를 수록하였다. 이 연구는 non-adaptive 로버스트 분산분석법을 제안하는 것으로 이상점이 존재하는 분산분석 자료에 적용하면 자료 해석이 단순화되는 실용성을 위주로 한다.

  • PDF