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.
감마 일반화 선형모형은 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 따라서 감마 일반화 선형모형에서는 오래전에 개발된 통계적인 기법이 아직도 사용되고 있으며, 특히 산포 모수에 대해서는 근사 추정치가 여전히 사용되고 있다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 산포 모수에 대해 다양한 추정량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 효율성을 비교한다. 수치 실험의 결과 최대 가능도 추정량과 Cox-Reid의 수정된 최대 가능도 추정량이 기존의 근사 추정량에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
한국의 자연실업률에 대한 기존 연구들은 대부분 한 가지의 추정방법에 의존하고 있어 연구 간에 상이하게 나타나는 추정결과를 평가할 근거가 없는 상황이다. 따라서 본고에서는 이를 감안하여 순수 시계열방법, 축약형 모형을 이용한 방법, 구조모형을 이용한 방법 등 다양한 추정방법을 검토하여 추정방법 간 상대적인 장단점을 비교하고 이를 기반으로 한국의 자연실업률을 추정하고자 하였다. 또한 본 논문에서는 추정결과의 신뢰구간을 몬테카를로 적분(Monte Carlo integration)방법을 이용하여 추정함으로써 추정결과의 정확성에 대한 평가 근거를 제시하였다. 축약형 모형의 하나인 다변수 비관측인자모형이 여타 추정방법에 비해 상대적으로 장점을 지니고 있는 것으로 평가되었으나 추정결과가 모형설정오류에 민감하다는 점을 고려하여 모형설정에 세심한 주의를 기울일 필요가 제기되었으며, 순수 시계열방법이나 구조 벡터자기회귀모형도 나름대로의 장점이 있으므로 특정방법을 이용한 결과에 의존하기보다는 여러 추정방법에 의한 추정결과에서 공통적으로 발견되는 부분에 기반을 두어 자연실업률을 추론하는 것이 바람직하다고 사료된다. 추정방법에 따라 다소 차이가 있지만, 한국의 자연실업률은 1979~87년 동안 평균 3.7~4.0% 수준에서 1988~97년 기간 동안 평균 2.6~3.2% 수준으로 하락하였으나, 외환위기를 거치며 4.0~5.3% 수준까지 상승하였다가 이후 하락하는 추세를 지속하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 추정결과에서 최근에 실제실업률이 자연실업률에 근접해 있으나 실업률 갭이 상승하고 있는 것으로 나타나 최근 비교적 높은 수준에 머무르고 있는 실업률이 외환위기 이후 자연실업률의 상승이라는 구조적 변화와 경기침체라는 경기순환적 요인에 함께 영향 받고 있을 가능성을 시사하였다.
근래 소지역 추정(small area estimation)에 관한 연구는 비교적 활발하게 이루어진 편인데 비해, 우리나라의 국가통계 작성에 실제 활용된 사례는 거의 없는 실정이다. 이는 소지역 추정이 갖는 많은 장점에도 불구하고 공식통계 활용 여부를 판단하기가 그만큼 어렵기 때문이다. 본 연구는 소지역 추정방법에 의해 우리나라 시군구 실업자 통계를 생산하는 방법을 모색하고자 한다. 시군구 실업자수 추정은 로지스틱 선형혼합모형에 의한 EBLUP 타입(EBLUP-type) 추정량을 사용하였다. 실제자료분석과 모의실험 결과에 대해 다양한 평가 방법을 적용하고, 추정량의 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 적용한 로지스틱 선형혼합모형 기반 EBLUP 타입 추정량은 우리나라 시군구 실업자수 추정에 활용 가능성이 높은 것으로 평가되었다.
본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.
지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.517-525
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2011
본 연구는 이상치가 존재하는 자료에 적용될 수 있는 방법을 비교한 연구로서, 이분산 시계열 모형 하에서 로버스트 추정 방법의 효용성을 보이고자 한다. GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법과 GARCH 모형을기반한 로버스트 추정방법의 성능을 비교하였다. 실제 인터넷 트래픽 자료에 두 방법을 적용했을때, 로버스트 추정방법이 이상치 탐지 기법에 비해 덜 복잡하고 성능이 우수함을 입증하였다.
신뢰도 높은 모형을 구축하는 것은 수문분석 시 매우 중요한 기초 작업이라고 할 수 있으며, 대부분은 SWMM모형의 관망구축과 구축된 관망의 매개변수를 추정을 위해 반복적인 작업수행으로 많은 시간을 소모하게 된다. 따라서 본 연구에서는 수문분석 시 SWMM모형의 간소화 방안 및 매개변수 추정에 관한 연구를 실시하였다. 관망 간소화는 누가유역면적을 기반으로 실시하였으며, 매개변수 추정은 DDS알고리즘으로 분석을 수행하였다. 이는 보다 신속하고 신뢰도 높은 SWMM 모형 구축에 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 구간검지체계의 GPS 프로브 원시데이터의 1차 기공을 위한 평균화과정에 있어 발생할 수 있는 문제점으로 이상치 문제에 대해 검토하고 있다. 이상치의 미 제거는 구간검지의 수집 및 가공 신뢰도를 저하시킬 수 있으므로 이상치에 대한 부문을 수집 주기별로 판단하여 제거해 주어야 한다. 연구에서는 이상치 제거 알고리즘으로 ARIMA 모형을 적용시켜 실시간적 신뢰구간 추정과정들을 검토해 보았다. 이러한 ARIMA 모형의 적용하기 위해 서울시 10개의 도로구간의 GPS 프로브 기반의 교통데이터에 대하여 모수 추정 기간 등을 변화시키면서 이상치 제거 개수들을 확인하였다. 모든 링크는 IMA(1,1)모형으로 모형이 식별이 되었으며, 모수 추정의 경우 추정기간이 짧아질수록 이상치 제거율이 낮아지는 즉 교통흐름에 보다 민감한 경향을 보이는 결과를 가져왔다. 이상치로 제거된 각 개별 원시 데이터의 확인이 불가하여 모형의 신뢰도 평가는 불가하여 모형의 우수성은 입증되지 못 하였으나 본 연구의 결과 수집 데이터 측면에서의이상치 제거의 모형으로서 시계열 모형이 적절하게 이용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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