Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.13-21
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2011
본 논문에서는 계절성을 가지는 다변량 비정상 시계열자료의 분석 방법을 연구한다. 이를 위하여, 3가지의 다변량 시계열분석 모형(계절형 공적분 모형, 계절형 가변수를 가지는 비계절형 공적분 모형, 차분을 이용한 벡터자기회귀모형)을 고려하고, 한국의 실제 거시경제 자료를 이용하여 3가지 모형의 예측력을 비교한다. 공적분 모형은 단기적 예측에서 우수하였고, 장기적 예측에서는 차분을 이용한 벡터자기회귀모형이 우수하였다.
비대칭 점프확산 모형은 자산 가격의 비대칭적 변동을 효과적으로 설명하는 모형으로 활용되어 왔다. 그러나 다변량 모형으로 확장한 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형은 가능도함수가 닫힌 해로 존재하지 않아 모형의 추론에 한계가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 자료 확장 기법을 제안하고 새로운 베이지안 추론 방법을 개발한다. 본 논문에서 제안된 모형은 단일 점프와 공통 점프 뿐만 아니라 모든 가능한 조합으로 발생하는 점프를 반영한 확장된 다변량 비대칭 라플라스 점프확산 모형이다. 이러한 모형을 분석하기 위해 붕괴된 깁스 샘플러를 고안한 베이지안 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안된 모형과 방법을 모의실험 자료 및 2005년 1월 3일부터 2015년 9월 30일까지 관찰된 일별 KOSPI, S&P500, 그리고 Nikkei225에 적용하여 효율성을 검증하였다.
다중 치우침 모수벡터를 가진 다변량 치우친 정규분포 (MSNMix)를 EM 알고리즘으로 적합하려면 E-step에서 다변량 절단 정규분포의 적률과 확률을 계산해야 하는데 이것은 매우 큰 계산 시간을 요구한다. 그래서 비대칭 자료를 적합하는데 흔히 단순 치우침 모수를 가진 모형을 적용한다. 이 모형은 단변량 처리방식으로 적합하는 것이 가능하기 때문에 처리속도가 매우 빠르다. 그러나 단순 치우침 모수를 적용하는 것은 응용에서 비현실적인 경우가 많다. 본 논문에서는 다중 치우침 모수를 가지는 MSNMix의 근사적 추정법을 제안하는데, 이 방법은 단변량 처리방식이 적용되므로 향상된 처리속도를 보장한다. 그리고 제안된 방법의 실효성을 보이기 위해 몇 가지 실험 결과를 제공한다.
단기간의 실측자료를 이용하여 다변량 추계학적 모형에 의해 월유량 자료를 모의발생 시키는 목적은 수자원 시스템의 운영 조작 방침을 결정하기 위한 풍부한 입력자료를 제공하는데 있다. 본연구에서는 2종류의 다변량 모형(Thomas-Fiering 과 Matalas)을 서로 근접해 있는 두 지점에 적용하여 각각의 모형에 의한 모의 결과의 우수성과 적용가능성을 검토하여 보았으며, 이를 위해 모멘트법과 Fourier 분석에 의한 실측자료의 통계특성치를 구하였으며 비교의 기준으로는 실측치와 모의발생 자료의 통계특성을 이용하였다. 본 연구에 사용한 자료를 이용한 연구분석결과로는 다변량 Matalas 모형이 좀더 좋은 결과를 얻을 수 있었으며 변수추정도 수월함을 보였다.
수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 신경망 모형을 이용한 유입량 예측을 수행해 보는데 있다. 신경망 모형인 MLP, PCA, RBF모형 등을 이용하여 대청댐의 수문자료인 강우량, 유입량, 기온, 습도 등의 자료를 이용하여 최적의 모형을 탐색해 보고자 시도하였으며, 이중 New classification모형과 New Function Approximation Network모형이 타 모형보다 좋은 결과를 보여 주고 있음을 알 수 있었다.
실측자료가 충분하지 못한 단기간의 유출량 자료로부터 추계학적 모형에 의해 장기간의 자료를 모의발생시키는 목적은 수공구조물의 설계에 필요한 설계홍수량의 산정 및 수자원 시스템의 운영조작 방침을 결정하기 위한 풍부한 입력자료를 제공하는데 있다. 특히 본 연구에서는 단일지점이 아닌 다지점에 대한 지점간 서로의 연관성을 고려한 하천유량의 추계학적인 모의 발생기법인 다변량 자기회귀 모형을 적용하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 낙동강유역의 2개 지점에 대하여 다변량 모형을 적용하여 모의 발생된 월유량과 실측치를 통계적으로 비교, 분석하였다. 모의발생된 월유량과 실측치를 평균, 분산, 왜곡도, 상관관계 등에 의해 비교, 분석한 결과 모의발생된 월유량과 실측치는 통계적으로 매우 유사하게 나타났다.
다변량 경시적 자료 분석은 반복 측정된 자료에 존재하는 상관관계를 올바르게 추정하면서 자료를 분석해야 한다. 경시적 연구에서는 다변량 경시적 자료가 주로 생성되지만, 기존 통계적 모형은 대부분 단변량으로 분석되어 다변량 경시적 자료에 존재하는 복잡한 상관관계를 제대로 설명하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 상관관계를 설명하기 위해 공분산 행렬을 모형화하는 다양한 방법에 대해 고찰한다. 그 중 수정된 콜레스키 분해, 수정된 콜레스키 블록분해와 초구분해를 살펴본다. 그리고 일반화 자기회귀모수 행렬이 가지는 희박성 문제를 해결하기 위해 베이지안 방법을 이용하여 청소년 패널 데이터를 분석한다. 청소년 패널 데이터는 다변량 경시적 자료이며, 반응 변수로는 학교 적응도, 학업 성취도, 휴대전화 의존도를 고려한다. 자기 상관 구조와 혁신 표준 편차 구조를 달리 가정하여 여러 모형을 비교한다. 가장 적합한 모형에 대해 학교 적응도와 학업 성취도에 대해 모든 설명 변수가 유의미하며, 휴대전화 의존도가 반응 변수일 때 사교육 시간을 제외한 모든 설명 변수가 유의미한 것으로 나타난다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.533-545
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2017
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 낙동강유역 진동, 현풍, 왜관 지점의 연평균 유량자료에 대하여 다변량 추계학적 모형올 적용하여 가뭄특성을 해석하였다. 추계학적 모형으로는 다변량 자기회귀 (MAR) 모형과 다변량 contemporaneous 자기회귀 (MCAR) 모형올 사용하였으며, 잔차계열의 왜곡도 검사, 계열상관도(correlogram) 등의 적합도 검정을 통하여 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형올 적정 모형으로 선정하였다. 또한 MCAR(1) 모형과 MAR(1) 모형에 의해 모의발생된 자료 모두 실제자료의 기본적인 통계값과 매우 비슷하게 나타났다. 따라서 모의발생된 다양한 크기의 자료를 통하여 산정된 3개 지점의 재현기간별 가뭄특성치, 예를 들변 가뭄기간, 가뭄부족량, 가뭄강도 둥은 비교적 잘 재현된 것으로 판단된다. 위와 같이 산정된 가뭄특성치는 중.장기간 수자원 공급체계를 위한 계획과 설계에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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