• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.2
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• pp.137-159
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• 1993

본 연구에서는 우리나라의 금융자산, 특히 회사채와 주식이 인플레이션과 관련하여 어떠한 행태를 보이는가를 실증적으로 살펴본다. 1976년부터 1992년까지의 기간중 채권 및 주식수익률에 피서가설이 성립하는가의 여부, 주식수익률과 기대인플레이션과 관련된 Fama의 허구성가설 및 Geske & Roll의 역인과성가설 등을 공적분관계검정 및 VAR모형의 예측오차 분산분해등을 통하여 포괄적으로 결정한다. 이를 위하여 본 연구는 다음과 같은 순서로 진행하였다. 첫째, 단순정태회귀분석을 통하여 우리나라 금융시장에서 주식이나 채권이 기대된 인플레이션이나 예상치 못했던 인플레이션에 대해 얼마나 인플레이션방어수단으로 유효한지를 살펴보았다. 우선, 회사채수익률의 경우 피서가설의 성립을 기각하기 어려웠다. 반면, 주식의 경우에는 피서가설이 성립될 수 없음은 물론이고, 대부분의 선진국가들처럼 기대인플레이션에 주식수익률이 만대방향으로 반응하는 것으로 나타났다. 주식수익률을 설명하는 변수에 예상되는 산업생산증가나 통화량증가를 나타내는 변수들을 추가하여도 주식수익률과 기대인플레이션간의 부의 관계는 여전히 유의적인 것으로 남아있었다. 따라서 파마의 주식수익률과 기대인플레이션간의 허위관계가설은 우리나라 주식시장에서는 적용되지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 단순정태분석에서 활용된 여러 회귀식들이 가성적회귀관계(假性的回歸關係)를 나타내는 경우를 확인하기 위하여 공적분관계가 형성되는지를 검정하였다. 그 결과, 회사채수익률과 인플레이션은 공적분관계가설이 기각되지 않았으나, 주식수익률과 기대인플레이션간에는 공적분관계가 나타나지 않았다. 공적분관계에 입각하여 오차수정모형을 추정한 결과, 회사채수익률의 변화는 단기적인 인플레이션의 동태를 예측하는데 있어서 도움을 주지만, 기대인플레이션 및 예상산업생산증가률의 변화는 주식실질수익률의 단기적 동해예측에 개별적으로는 도움이 되지 못하였다. 마지막으로 여러 변수들의 관계를 사전적으로 설정하지 않고 VAR 모형의 오차분해를 통하여 인과관제를 분석한 결과, 주식수익률과 기대인플레이션이 허구적(虛構的)인 관계가 아님을 시사하고 있다. 그러나, 주식수익률변동은 예상산업생산증가에 의하여 어느정도 설명이 가능하고 대부분의 경제변수에 대하여는 외생적인 성격을 강하게 보여주고 있어서, 기대인플레이션과의 인과관계에 있어서도 선행적인 위치를 지지하고 있다.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.29 no.5
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• pp.625-629
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• 2013

The objective of this study is to develop and evaluate simple and multiple regression models for Total Organic Carbon (TOC) concentration estimation in stream flow. For development (using water quality data in 2012) and evaluation (using water quality data in 2011) of regression models, we used water quality data from downstream of Yeongsan river basin during 2011 and 2012, and correlation analysis between TOC and water quality parameters was conducted. The concentrations of TOC were positively correlated with Chemical Oxygen Demand (COD), Biochemical Oxygen Demand (BOD), TN (Total Nitrogen), Water Temperature (WT) and Electric Conductivity (EC). From these results, simple and multiple regression models for TOC estimation were developed as follows : $TOC=0.5809{\times}BOD+3.1557$, $TOC=0.4365{\times}COD+1.3731$. As a result of the application evaluation of the developed regression models, the multiple regression model was found to estimate TOC better than simple regression models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.513-513
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• 2022

국가물관리기본법에 의거하여 통합물관리 정책에 부합하는 농어촌용수 계획 및 관리 요구에 따른 유역 및 용수구역 단위의 물관리 필요하며, 국가수자원계획의 물수급 정책 수립시 농업용수의 공급, 이용 및 관리 특성 고려되어야 한다. 현재 농업용수는 개수로 방식 용수공급체계 및 수문 직접조작에 의한 용수배분체계로 공급량 대비 사용량(벼의 생육에 사용된 수량)의 비율이 48%에 불과하고, 농경지 상류와 하류의 공급량 차이가 크게 발생하며, 경지면적 감소가 공급 필요량 감소로 연결되지 않는다. 현재 국가유역수자원모델 (K-WEAP, K-MODSIM)은 모델이 가진 분석 능력의 한계로 인하여 농업용수 물수급 해석에 왜곡이 발생하기 때문에, 농업용수 특성이 반영된 농업용수 수요·공급 표준화 모형이 필요하다. 본 연구에서는 기존 유역물수지모델 현황 및 농업용수 적용의 한계점을 파악하고, 농업용수의 공급 및 이용을 고려한 유역 물수지 모형 개발을 목표로 한다. 기존 농업용수 물수지 분석은 순물소모량 개념 적용에 따른 회귀수량 획일화와 이에 따른 공급량 왜곡, 유역내 복잡하고 다양한 농업용수 공급체계를 하나의 가상저수지로 단순화 함으로서 유역내 들녘별 농업용수 과부족 분석 불가능, 하천과 저수지 공급 우선순위 현장과 불일치, 노후된 기초자료 등의 한계가 존재하며, 이를 위한 개선방안을 도출하고자 한다. 또한, 농업용수 회귀수량의 경우 실측기반의 회귀수량 산정 방법을 제시하고자 하며, 단일 수원공 및 복합 수원공의농업용수 물수지 분석 방법을 개발하고자 한다. 본 연구의 목적은 농업용수 물수급 특성이 국가수자원계획에 반영할 수 있도록 기본 수자원모델(K-MODSIM)과 연계가능한 농업용수 표준 모형개발로써, 향후 국가수자원계획(국가물관리기본계획, 전국하천유역수자원관리계획, 농어촌용수이용 합리화계획 등) 수립에 반영될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.155-160
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• 2014

When we collect marketing data, we can only obtain the bimonthly or quarterly data but the monthly data be available. If we evaluate or predict monthly market condition or establish monthly marketing strategies, we need to disaggregate these bimonthly or quarterly data to the monthly data. In this paper, for bimonthly or quarterly data, we introduce some methods of disaggregation to monthly data. These disaggregation methods include the simple average method, the growth rate method, the weighting method by the judgment of experts, and variable decomposition method using 12 month moving cumulative sum. In this paper, we applied variable decomposition method to disaggregate for bimonthly data of sum of electronics sales in a European country. We, also, introduce how to use this method to predict the future data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.184-184
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• 2020

수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.1
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• pp.19-32
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• 2014

The purpose of this paper is to obtain reliable rainfall data for runoff simulation and other hydrological analysis by the calibration of gauge rainfall. The calibrated gauge rainfall could be close to the actual value with rainfall on the ground. In order to analyze the wind effect of ground rain gauge, we selected the rain gauge sites with and without a windshield and standard rain gauge data from Chupungryeong weather station installed by standard of WMO. Simple linear regression model and artificial neural networks were used for the calibration of rainfalls, and we verified the reliability of the calibrated rainfalls through the runoff analysis using $Vflo^{TM}$. Rainfall calibrated by linear regression is higher amount of rainfall in 5%~18% than actual rainfall, and the wind remarkably affects the rainfall amount in the range of wind speed of 1.6~3.3m/s. It is hard to apply the linear regression model over 5.5m/s wind speed, because there is an insufficient wind speed data over 5.5m/s and there are also some outliers. On the other hand, rainfall calibrated by neural networks is estimated lower rainfall amount in 10~20% than actual rainfall. The results of the statistical evaluations are that neural networks model is more suitable for relatively big standard deviation and average rainfall. However, the linear regression model shows more suitable for extreme values. For getting more reliable rainfall data, we may need to select the suitable model for rainfall calibration. We expect the reliable hydrologic analysis could be performed by applying the calibration method suggested in this research.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.207-218
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• 2001

As a city and industries are developed rapidly, a traffic accident and congestion take places on the road link become serious and it can be a large problem of the society in the future. Especially, most of the traffic accidents on the signalized intersection are caused by the human factor, vehicle and environmental factor mutually. The relation of the traffic accident and volume is acting on the outbreak of the traffic accident and the mistake of driver altogether as a major cause. The purpose of this paper is to develop a model for the forecasting of the traffic accident and to use research data gained to predict many traffic accidents. The data of this study were used with real one of the 73 areas of the four-legged signalized intersection in Kwang-ju city from 1996 to 1998 for three years to develop a model for the forecasting of the traffic accident. The statistical methods used in this paper are the principal component, regression and correlation analysis. We studied accident models to find out useful data from the statistics method and applied the data to the different area of the Choun-La province for the verification of the model. So, the result of this paper showed a reasonable model for the forecasting or the traffic accident and possibility of the model for simulating on real case. Finally, This study would be made of a study continually for the safe design and plan for the four-legged signalized intersection.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.8 no.6
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• pp.46-54
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• 2009

This study deals with the effects on the accident reduction according to the installation of RLC (red light cameras). The objective is to analyze the effects on the accident reduction using EB (Empirical Bayes) method. In pursuing the above, the study uses the 728 accident data occurred at the 28 intersections which RLC are installed. The main results are as follows. First, the effects of accident reduction were analyzed to be 20.74% by simple before-after study method. Second, the safety performance functions (SPF) were developed by the Poisson and negative binominal regression models, and since the over-dispersion parameter was close to zero, Poisson model was evaluated to be more appropriate than the negative binominal model. Also, the Poisson model was analyzed to be statistically significant because its ${\rho}^2$ value was 0.409. Finally, the results of analysis using an EB method showed that the accidents were reduced by range from 3.89 to 29.23%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.4 no.1
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• pp.13-24
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• 1991

This paper presents a Monte Carlo evaluation of estimators for nonlinear consored simultaneous equations models. We examine the performance of the maximum likelihood estimator (MLE), the two-step quasi maximum likelihood estimator (2QMLE) proposed by Lee and Hurd (1989), and another quasi MLe using least squares at the first step (LSAE) under varying degrees of freedom and underlying distributions, Although QMLE's are not necessarily consistent, the Monte Carlo results show that the 2QMLE may be used as an alternative to MLE when MLE is not applicable in practice.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.13 no.1
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• pp.77-83
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• 1985

This paper deals with a normality test to determine whether the data are sampled from normal population or not. In this paper the property that the mean and variance are independently distributed only for the normal distribution is used as a basis for developing a new test using the simple regression analysis. Considering the redan and variance of a random sample as independent and dependent variables, if it has not the regression relationship we conclude that the data were sampled from the normal distribution. The Monte-Carlo power study shows that the new test using the simple regression analysis has good power property relative to 6 well-known test methods for 11 distributions.