• Title/Summary/Keyword: 다변량 Monte Carlo

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A Study on Generation of Stochastic Rainfall Variation using Multivariate Monte Carlo method (다변량 Monte Carlo 기법을 이용한 추계학적 강우 변동 생성기법에 관한 연구)

  • Ahn, Ki-Hong;Han, Kun-Yeun
    • Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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    • v.9 no.3
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    • pp.127-133
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    • 2009
  • In this study, dimensionless-cumulative rainfall curves were generated by multivariate Monte Carlo method. For generation of rainfall curve rainfall storms were divided and made into dimensionless type since it was required to remove the spatial and temporal variances as well as differences in rainfall data. The dimensionless rainfall curves were divided into 4 types, and log-ratio method was introduced to overcome the limitations that elements of dimensionless-cumulative rainfall curve should always be more than zero and the sum total should be one. Orthogonal transformation by Johnson system and the constrained non-normal multivariate Monte Carlo simulation were introduced to analyse the rainfall characteristics. The generative technique in stochastic rainfall variation using multivariate Monte Carlo method will contribute to the design and evaluation of hydrosystems and can use the establishment of the flood disaster prevention system.

Monte-Carlo Simulation for Parameter Estimation of Bivariate Probability Distribution for Hydrological Data (수문자료의 이변량 확률분포형 매개변수 추정 개선을 위한 Monte-Carlo 모의실험)

  • Joo, Kyungwon;Kim, Sunghun;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.335-335
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    • 2019
  • 최근 수문자료에 대한 다변량 빈도해석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 조합하여 동시에 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 다변량 확률분포형을 이용한 빈도해석 과정 중 정확한 매개변수 추정을 위한 연구도 최근 여러방면으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다변량 확률분포형의 매개변수 추정방법 중 기존에 주로 사용되고 있는 의사최우도법(MPL, Maximum Pseudo-Likelihood method)의 성능을 개선하기 위해 기존의 방법과 본 연구에서 제안하는 매개변수 추정방법의 Monte-Carlo 모의실험을 수행하였다. 일반적으로 수문자료는 양(+)의 왜곡도계수를 갖기 때문에 GEV(Geveralized Extreme Value) 분포형을 모분포로 하여 각 방법의 정확성을 검토하였다. 모의실험을 수행한 결과, 기존의사최우도법에서 Weibull 식을 이용하여 순위통계량을 계산하는 방법보다 본 연구에서 제안한 왜곡도를 고려하는 순위통계량을 사용하는 것이 더 정확한 매개변수 추정결과를 보여주는 것으로 나타났다.

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An Approximate Shapiro -Wilk Statistic for Testing Multivariate Normality (다변량 정규성검정을 위한 근사 SHAPIRO-WILK 통계량의 일반화)

  • 김남현
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.1
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    • pp.35-47
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    • 2004
  • In this paper, we generalizes Kim and Bickel(2003)'s statistic for bivariate normality to that of multinormality, applying Fattorini(1986)'s method. Fattorini(1986) generalized Shapiro-Wilk's statistic for univariate normality to multivariate cases. The proposed statistic could be considered as an approximate statistic to Fattorini(1986)'s. It can be used even for a big sample size. Power performance of the proposed test is assessed in a Monte Carlo study.

Evaluation of the Clark Unit Hydrograph Parameters Depending on Basin and Meteorological Condition: 2. Estimation of Parameter Variability (유역 및 기상상태를 고려한 Clark 단위도의 매개변수 평가: 2. 매개변수의 변동성 추정)

  • Yoo, Chul-Sang;Lee, Ji-Ho;Kim, Kee-Wook
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.40 no.2 s.175
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    • pp.171-182
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    • 2007
  • In this study, as a method for decreasing the confidence interval of the estimates of Clark hydrograph's concentration time and storage coefficient, regression equations of these parameters with respect to those of rainfall, meteorology, and basin characteristics are derived and analyzed using the Monte Carlo simulation technique. The results are also reviewed by comparing them with those derived by applying the Bootstrap technique and empirical equations. Results derived from this research are summarized as follows. (1) Even in case of limited rainfall events are available, it is possible to estimate the mean runoff characteristics by considering the affecting factors to runoff characteristics. (2) It is also possible to use the Monte Carlo simulation technique for estimating and evaluating the confidence intervals for concentration time and storage coefficient. The confidence intervals estimated in this study were found much narrower than those of Yoo et al. (2006). (3) A supporting result could also be derived using the Bootstrap technique. However, at least 20 independent rainfall events are necessary to get a rather significant result for concentration time and storage coefficient. (4) No empirical equations are found to be properly applicable for the study basin. However, empirical equations like the Kraven(I) and Kraven(II) are found valid for the estimation of concentration time, on the other hand the Linsley is found valid for the storage coefficient In this study basin. But users of these empirical formula should be careful as these also provide a wide range of possible values.

Testing Multivariate Normality Based on EDF Statistics (EDF 통계량을 이용한 다변량 정규성검정)

  • Kim Nam-Hyun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.2
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    • pp.241-256
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    • 2006
  • We generalize the $Cram{\acute{e}}r$-von Mises Statistic to test multivariate normality using Roy's union-intersection principle. We show the limit distribution of the suggested statistic is representable as the integral of a suitable Gaussian process. We also consider the computational aspects of the proposed statistic. Power performance is assessed in a Monte Carlo study.

Two-dimensional Inundation Analysis using Stochastic Rainfall Variation in Nam-River Basin (남강유역에서의 추계학적 강우변동 생성기법과 연계한 2차원 침수해석)

  • Ahn, Ki-Hong;Lee, Jin-Young;Han, Kun-Yeun;Cho, Wan-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.610-614
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    • 2010
  • 지구온난화에 따른 이상기후 현상으로 불확실성에 대한 고려가 더욱 중요해진 지금 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수 범위를 GIS상에서 검토하기 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Remarks on the Use of Multivariate Skewness and Kurtosis for Testing Multivariate Normality (정규성 검정을 위한 다변량 왜도와 첨도의 이용에 대한 고찰)

  • 김남현
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.17 no.3
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    • pp.507-518
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    • 2004
  • Malkovich & Afifi (1973) generalized the univariate skewness and kurtosis to test a hypothesis of multivariate normality by use of the union-intersection principle. However these statistics are hard to compute for high dimensions. We propose the approximate statistics to them, which are practical for a high dimensional data set. We also compare the proposed statistics to Mardia(1970)'s multivariate skewness and kurtosis by a Monte Carlo study.

Evaluation of the Clark Unit Hydrograph Parameters Depending on Basin and Meteorological Condition (유역 및 기상상태를 고려한 단위도의 Clark 매개변수 평가)

  • Yoo, Chul-Sang;Lee, Ji-Ho;Kim, Ki-Wook
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1845-1849
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    • 2006
  • 본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수로 정량화하였고, 유역의 집중시간 및 저류상수를 호우사상의 특성 및 유역의 조건을 고려하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 이를 Monte Carlo 모의기법에 적용하여 유역평균 저류상수 및 집중시간에 대한 신뢰구간을 추정하였다. 또한 신뢰구간을 좁히기 위한 방안으로 관측된 집중시간 및 저류상수를 Bootstrap 기법으로 처리하였다. 그 결과 유역을 대표하는 유출특성의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다는 것이다. 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 단순히 관측치를 이용한 경우보다 Monte Carlo 모의기법에 의한 경우 신뢰구간이 2-3배정도 좁게 나타났다. 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 10여개 대략 20개 정도 이상의 호우사상이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 주어진 유역을 대표할 수 있는 집중시간 및 저류상수를 결정하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서의 방법론을 적용하여 관측자료가 존재하는 다양한 유역에서의 집중시간 및 저류상수를 결정하고, 이를 지형인자 유역특성을 고려하여 회귀분석하는 경우 보다 정도 있는 경험식의 개발도 가능할 것이다.

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Two-dimensional Inundation Analysis Using Stochastic Rainfall Variation and Geographic Information System (추계학적 강우변동생성 기법과 GIS를 연계한 2차원 침수해석)

  • Lee, Jin-Young;Cho, Wan-Hee;Han, Kun-Yeun;Ahn, Ki-Hong
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.13 no.1
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    • pp.101-113
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    • 2010
  • Recently actual rainfall pattern is decreasing rainy days and increasing in rainfall intensity and the frequency of flood occurrence is also increased. To consider recent situation, Engineers use deterministic methods like a PMP(Probable Maximum Precipitation). If design storm wouldn't occur, increasing of design criteria is extravagant. In addition, the biggest structure cause trouble with residents and environmental problem. And then it is necessary to study considering probability of rainfall parameter in each sub-basin for design of water structure. In this study, stochastic rainfall patterns are generated by using log-ratio method, Johnson system and multivariate Monte Carlo simulation. Using the stochastic rainfall patterns, hydrological analysis, hydraulic analysis and 2nd flooding analysis were performed based on GIS for their applicability. The results of simulations are similar to the actual damage area so the methodology of this study should be used about making a flood risk map or regidental shunting rout map against the region.

On multivariate GARCH model selection based on risk management (리스크 관리 측면에서 살펴본 다변량 GARCH 모형 선택)

  • Park, SeRin;Baek, Changryong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.6
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    • pp.1333-1343
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    • 2014
  • Hansen and Lund (2005) documented that a univariate GARCH(1,1) model is no worse than other sophisticated GARCH models in terms of prediction errors such as MSPE and MAE. Here, we extend Hansen and Lund (2005) by considering multivariate GARCH models and incorporating risk management measures such as VaR and fail percentage. Our Monte Carlo simulations study shows that multivariate GARCH(1,1) model also performs well compared to asymmetric GARCH models. However, we suggest that actual model selection should be done with care in light of risk management. It is applied to the realized volatilities of KOSPI, NASDAQ and HANG SENG index for recent 10 years.