• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.3
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• pp.297-308
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• 2020

We focus on the functional autoregressive conditional heteroscedasticity (fARCH) modelling to analyze intraday volatilities based on high frequency financial time series. Multivariate volatility models are investigated to approximate fARCH(1). A formula of multi-step ahead volatilities for fARCH(1) model is derived. As an application, in implementing fARCH(1), a choice of appropriate time interval for the intraday return is discussed. High frequency KOSPI data analysis is conducted to illustrate the main contributions of the article.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.359-359
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• 2020

현재 우리나라의 가뭄감시 정보는 기상학적/농업적/수문학적 가뭄이 별도의 지수로 개발되어 다양한 형태의 정보를 생산·제공되고 있다. 각각의 가뭄 지수들 기준 및 특성에 따라 분석되고 있기 때문에 가뭄전문가의 입장에서는 매우 정밀한 가뭄정보를 제공받는 장점이 있는 반면에, 일반 국민들이 가뭄 정보를 받아들이고 이해하는데 어려움이 있어 이를 한눈에 알아볼 수 있는 통합가뭄지도가 필요하며, 통합가뭄도를 제작하기 위해서는 통합가뭄지수가 개발되어야 한다. 본 연구에서는 원격탐사자료를 활용하여 농업적 가뭄지수인 Agricultural Dry Condition Index (ADCI)와 수문학적 가뭄지수인 Water Budget-based Drought Index (WBDI)를 개발하였으며, 기상학적 가뭄지수인 Standardized Precipitation Index (SPI)를 포함하여 기상-농업-수문학적 가뭄지수를 결합한 통합가뭄지수를 산정하였다. 다양한 가뭄지수를 활용하여 개발되었기 때문에 다변량 통계 모형 중 선형 모형인 Principal Component Analysis (PCA)기법과 비선형 모형인 Kernel Entropy PCA, Kernel PCA를 적용하였다. 또한 과거 가뭄사상을 활용하여 산정된 통합가뭄지수 검증을 위해 과거 가뭄사상에 대한 가뭄 발생시기, 심도, 쇠퇴패턴이 양상 평가 및 Intentionally Biased Bootstrap Resampling (IBBR)을 활용한 지수별 민감도 분석을 통해 통합가뭄지수 적용성 평가를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.93-102
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• 2011

In this paper, we compared the performance of the several time series models for tourism demand forecasting. We showed that seasonal effects in the data(Japan, China, USA, and Philippines) exist in the tourism data and the forecasting accuracies are compared by the RMSE criterion.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.1 no.1
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• pp.39-44
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• 1987

For obtaining the m.l.e. of $\Sigma$ from p-variate Non-singular Normal parent, $N_p(\mu, \Sigma)$, Andersous' Procedure based on the invariance property of the m.l.e. seems to be generally Preferred in the view of its simplicity. This paper shows that his approach with respect to $\Sigma^{-1}$ rather than $\Sigma$ itself, he burther applicable to deriving the m.l.e. of parametersinvolved in the common factor model an dsimplex model as well.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.995-1005
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• 2009

Conditional correlation between financial time series plays an important role in risk management, asset allocation and portfolio selection and therefore diverse efforts for modeling conditional correlations in multivariate-GARCH processes have been made in last two decades. In particular, CCC (cf. Bollerslev, 1990) and DCC(dynamic conditional correlation, cf. Engle, 2002) models have been commonly used since they are relatively parsimonious in the number of parameters involved. This article is concerned with DCC modeling for multivariate GARCH processes in comparison with CCC specification. Various multivariate financial time series are analysed to illustrate possible advantages of DCC over CCC modeling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1991.07a
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• pp.133-143
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• 1991

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.3
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• pp.473-481
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• 2010

Forecasting for air demand such as international passengers and freight has been one of the main interests for air industries. This research has mainly focus on the comparison of the performances of the multivariate time series models. In this paper, we used real data such as exchange rates, oil prices and export amounts to predict the future demand on international passenger and freight.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.3
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• pp.395-406
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• 2022

This paper studies the outlier detection method for multivariate long memory time series. The existing outlier detection methods are based on a short memory VARMA model, so they are not suitable for multivariate long memory time series. It is because higher order of autoregressive model is necessary to account for long memory, however, it can also induce estimation instability as the number of parameter increases. To resolve this issue, we propose outlier detection methods based on the VHAR structure. We also adapt the robust estimation method to estimate VHAR coefficients more efficiently. Our simulation results show that our proposed method performs well in detecting outliers in multivariate long memory time series. Empirical analysis with stock index shows RVHAR model finds additional outliers that existing model does not detect.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.1
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• pp.83-109
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• 1992

본 연구는 다변량회귀모형(多變量回歸模型)이 동일한 산업내 동일한 시기에 이루어진 규제변동(規制變動)의 재무효과를 측정하는 데에 시장모형(市場模型)보다 장기간에 걸친 복수의 가변적 발표내용, 규제관련기업의 차별적 주가수익반응, 그리고 주가수익잔차간 높은 상관관계 등의 규제특성과 방법론적 문제점을 해결하는 데에 유용한 사건모형(事件模型)임을 실증하고자 한다. 본 연구는 규제변동의 실증적 사례로서 1988년 12월 2일 정부가 발표한 ${\ulcorner}$자본시장국제화의 단계적 확대추진계획${\lrcorner}$에 이르기까지의 일련의 법제적 조치와 발표내용을 사건으로 하여 금융증권산업내 은행, 증권회사, 보험회사 그리고 투자금융회사의 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익에 관한 제반공동가설을 모수추정(母數推定)의 제약(制約)에 따라 비제약적(非制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型) 또는 제약적(制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型)으로 검증하였다. 모든 13개 발표사건에 대한 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익의 가설검증결과에서 은행과 증권회사는 모두 통계적으로 비유의적 반응을 보인 반면, 보험회사와 투자금융회사는 최종발표일이 다가오면서 일부 발표사건에 유의적인 평균반응과 개별반응을 보였다. 특히 모든 금융증권기관은 모든 사건에 비유의적 포트폴리오반응을 보여, Stigler가 제시한 '부(富)의 이전가설(移轉假說)'은 기각되지 못하였다.