• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권5호
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• pp.791-801
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• 2009

VaR(Value-at-Risk)는 시장위험을 측정하기 위한 중요한 도구로 사용되고 있다. 그러나 적절한 VaR 모형의 선택에는 논란의 여지가 많다. 본 논문에서는 특정 모형을 선택하여 VaR 예측값을 구하는 대신 대표적으로 많이 사용되는 두개의 VaR 모형인 역사적 모의실험과 GARCH 모형의 예측값들을 서포트벡터기계 분위수 회귀모형을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.655-665
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• 2014

폭염, 폭우와 가뭄 등과 같은 이상 기후 현상에 대한 적절한 대응이 최근 많이 요구되고 있다. 이상 기후 현상을 분석하기 위해 극단값 분석 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문은에서는 한국의 여름철 강수량 자료(1973년부터 2012년까지의 5월부터 9월)를 분계점 초과값 모형으로 분석해보았다. 분계점은 한국의 기상관측소들을 5개의 군집으로 나누어, 각 군집별로 지리 정보와 시간을 공변량으로 하는 분위수 회귀 방법을 통하여 추정하였다. Northrop과 Jonathan (2011)과 같이 극단값들이 시공간적으로 독립이라고 가정하고 분석한 후, 추정오차와 검정 과정에 공간 종속성을 반영하였다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.101-114
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• 2012

자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권3호
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• pp.71-99
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• 2010

Adrian and Brunnermeier(2009)가 제안한 CoVaR는 위기의 파급효과를 측정하는 데 유용한 도구이다. 특히 어떤 금융기관이 금융시스템에 대해 어느 정도의 잠재적 리스크를 갖고 있는지를 측정할 수 있다. 본 연구는 CoVaR를 추정하는데 있어서 Adrian and Brunnermeier(2009)가 사용한 분위수 회귀방식이 아니라 이변량 정규분포 및 $S_U$-정규분포 등 모수적 분포함수를 이용하여 CoVaR를 추정하는 방법을 제안한다. 이들 모형을 이용하여 국내 은행산업을 대상으로 CoVaR를 추정하고, 이를 통해 CoVaR의 현실적 유용성을 점검함과 동시에 각 모형들의 추정 성과를 비교한다. 추정 결과, 은행들이 시스템리스크에 양(+)의 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 모형별로는 $S_U$-정규분포모형에 비해 분위수 회귀와 정규분포모형이 CoVaR를 (절댓값에서) 크게 과소평가하며, 위기수준을 높일수록 그 정도가 심해지는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.211-222
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• 2013

중도절단된 자료가 있을 경우 조건부 분위수함수를 비모수적으로 추정하는 문제에 대하여 다루고 있다. 역함수에 근거한 방법인 Yu와 Jones (1998)에 의해 제안된 중복커널기법 추정량과 Lee 등(2006)의 국소로지스틱기법 추정량을 중도절단된 자료가 있는 경우로 수정하여 새롭게 제안하고, 이들을 기존의 Koenker와 Bassett (1978)의 점검함수에 근거한 커널평활 추정량들과 모의실험을 통해 비교해 보았다. 모의실험을 통하여 역함수에 근거한 추정량들은 조건부 분포가 대칭인 모형에서, 점검함수기법 추정량들은 한쪽으로 치우친 분포인 경우에 조건부 분위수를 대체로 더 잘 추정하고 있음을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.307-319
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• 2013

마이크로어레이 실험의 특성상 표본의 수가 많지 않는 단점을 보완하고 분석 결과를 일반화하기 위하여 공개 저장소에 축적된 자료 중에 연구 목적이 동일한 여러 연구들을 통합하여 분석하려는 시도가 활발하다. 그러나 실험에서 사용한 플랫폼이 서로 다른 경우에는 유전자 관찰값의 분포가 달라지기 때문에 통합이 어렵고 최상의 통합 방법이 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 순위 기반 중위수, 분위수 이산화와 표준화를 각각 이용하여 변환한 자료값을 직접 합치거나 메타분석을 하여 연구 결과를 합치는 방법을 알아 보았다. 또한 GEO에서 다운받은 실제 자료들을 이용하여 네 가지 방법의 장단점과 효과를 비교하였고 서로 다른 연구 자료를 통합하는 것의 영향을 알아보았다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.113-122
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• 1998

1999년 대학입학 수학능력고사(이하 수능)부터 새롭게 선택과목제와 표준점수제가 도입된다. 선택과목제는 수리탐구II 영역에서 공통과목외 한 개의 과목을 수험생 개인이 선택해서 보는 것을 의미하고, 표준점수제는 영역별 난이도를 조정하기 위해 각 영역의 원점수를 평균 50, 표준편차 10인 점수로 표준화시키는 것을 뜻한다. 선택과목이 있는 영역의 경우는 난이도차뿐만 아니라 각 선택과목 집단별로 일반적인 학업능력의 차이가 존재할 수 있다. 따라서 점수를 표준화시킬 때 과목별 난이도뿐만 아니라 그룹별 학업능력의 차이도 고려해야 한다. 지금까지 발표된 등화방법은 대표적으로 모수적 방법인 선형등화와 비모수적 방법인 백분위수등화가 있는데 이 두 가지 방법은 모두 각 그룹의 학업능력이 동일하다는 가정 하에 전개되어왔다. 따라서 본 논문에서는 우리 나라 입시상황에 적절한 그룹별 능력차이를 보정한 선형등화와 분위수 등화 방법을 비교해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.833-845
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• 2011

본 논문에서는 1998.01.03부터 2011.08.31까지 수집된 코스피 지수 자료로부터 계산된 일별 로그수익률과 일별 로그손실률에 대한 극단값 통계분석을 수행하였다. 사용된 극단값 통계분석 모형은 포아송-GPD 모형이고 모수의 추정과 극단분위수의 추정은 최대가능도 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 또한 포아송-GPD 모형에 추가적으로 모수의 무정보사전분포를 가정한 베이지안 방법을 고려하였다. 여기서는 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 적용하여 모수와 극단분위수를 추정하였다. 분석 결과 최대가능도 방법과 베이지안 방법에서 모두, 로그수익률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 짧은 반면, 로그손실률 분포의 오른쪽 꼬리는 정규분포보다 두텁다는 결론이 얻어졌다. 극단값 분석에서 베이지안 방법을 사용할 때의 장점은 정칙조건이 만족되지 않는 경우에도 최대가능도추정량의 전통적 점근 성질을 걱정할 필요가 없고 예측의 경우에는 모수의 불확실성과 미래 관측치의 불확실성이 모두 반영되는 효과가 있다는 것이다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권2호
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• pp.233-260
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• 2022

본 연구에서는 비모수적 분위수 인과관계 검정 방법을 이용하여 국제유가의 변동이 산업별 주가의 움직임에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 본 연구의 분석 대상은 1998년 1월부터 2021년 4월까지 WTI 가격, KOSPI 지수 및 18개 산업별 주가지수의 주별 데이터이다. 비모수 분위수 인과 검정 결과에서 유가 변화가 KOSPI 지수에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 KOSPI 지수에 포함된 여러 산업의 주가 반응이 서로 다르기 때문이라고 생각된다. 유가 변화에 대한 산업별 주가지수의 반응을 살펴보면, 주식 수익률을 0.1분위부터 0.9분위까지 0.05단위로 나눈 인과관계 결과에서 전체 18개 산업 중 섬유의복, 종이목재, 의약품 등을 포함한 9개 산업에서 인과성이 유의하게 나타났으며, 나머지 9개 산업에서는 유가와의 인과성을 보이지 않았다. 이 산업들 중 세 분위 이상에 걸쳐 연속적으로 인과성이 나타난 산업은 의약품과 통신업(0.45분위 ~ 0.85분위), 섬유의복(0.15분위 ~ 0.45분위), 건설업(0.5분위 ~ 0.6분위) 등 4개 산업으로 인과성이 나타난 구간은 업종마다 차이가 있다. 검정결과를 통해 유가의 변화에 대한 주가 반응에는 산업별로 큰 차이가 있었고, 한 산업에서도 시장 상황에 따라 다르게 나타남을 알 수 있다. 이것은 유가 변화 시기에 투자자들은 포트폴리오를 산업별로 재조정할 필요가 있음을 보여준다. 또한, 정부의 산업정책과 고용정책 등 거시경제정책도 유가 변화 영향이 산업별, 시장 상황별로 차이나는 점을 충분히 고려하여 운영되어야 할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.83-92
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• 2015

고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.