• 제목/요약/키워드: 분위회귀모형

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비교차 제약식을 이용한 다중 선형 분위수 회귀모형에 관한 비교연구 (A comparison study of multiple linear quantile regression using non-crossing constraints)

  • 방성완;신승준
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.773-786
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    • 2016
  • 분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정의 대표적인 방법들의 특성을 적합식과 계산 알고리즘의 측면에서 살펴보고, 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 그 성능을 비교하였다.

원격상관 기후지수를 이용한 금강유역 장기 강우량 예측 (Long-term rainfall prediction of Geum river basin using teleconnected climate indices)

  • 이정우;김남원;김철겸;이정은
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.211-211
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    • 2018
  • 미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

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학자금 대출 연체의 신용위험 평점 모형 개발 (Developing the credit risk scoring model for overdue student direct loan)

  • 한준태;정진아
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1293-1305
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    • 2016
  • 본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

국내 자본시장의 코스닥 상장기업들의 연구개발비 비중에 대한 분위회귀모형을 활용한 재무적 분석 (Financial Analysis by Conditional Quantile Regression on Corporate Research & Development Intensity for KOSDAQ-listed Firms in the Korean Capital Market)

  • 김한준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.179-190
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    • 2020
  • 본 연구의 주제는 국내 자본시장에서 기업의 연구개발비 비중에 영향을 줄 수 있는 재무적 결정요인들을 심층적으로 분석하고자 하는 것이다. 최근까지 다른 국가들에서 정기적으로 수입하여 왔던 국내 기업들의 핵심 소재와 부품들에 대한 부족 현상이 지속되고 있는 상황 속에서, 해당 핵심소재들의 자급을 위한 국내 연구개발비 투자와 관련된 추가 연구에 더 많은 관심을 기울이는 것은 이론적 그리고 실무적 측면에서 더욱 중요하다고 판단된다. 연구개발비 투자 확대를 위한 정부와 기업들의 정책을 기준으로, 국제금융위기 이후 코스닥 상장기업들의 연구개발비 비중의 결정요인들 분석하기 위하여, 3가지의 가설들이 본 논문에서는 검정되었다. 분위회기모형을 응용한 첫번째 가설 검정 결과, 총 설명변수들 중, 전년도의 연구개발 비중(Lag_RD), 비선형성을 검정을 위한 Lag_RD의 제곱 항, 그리고 하이텍 기술군과 Lag_Rd 간의 교호작용 등이 연구개발비 비중에 유의한 영향을 보였다. 두번째 가설에서 총 설명 변수들 중 과반수 이상의 재무변수들이 연구재발비 비중이 높은 기업군과 낮은 기업군을 통계적으로 구분하는 요인들로 판명되었으다. 본 연구의 결과들은 향후 기업의 연구개발비의 적정 수준을 측정하기 위한 재무적 결정요인으로서 활용되어, 주주의 측면에서 기업가치의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

분위수 부스팅을 이용한 미세먼지 농도 예측 (Particulate Matter Prediction using Quantile Boosting)

  • 권준현;임예지;오희석
    • 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.

통계적 기상예측정보를 이용한 경안천 유출량 장기 전망 (Long-term runoff prediction of Gyeongan-cheon watershed using statistically forecasted weather information)

  • 김철겸;이정우;이정은;김현준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.413-413
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    • 2022
  • 본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

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한국과 미국 자본시장에서의 연구개발비 비중에 관한 재무적 결정요인 분석 (A Financial Comparison of Corporate Research & Development (R&D) Determinants: The United States and The Republic of Korea)

  • 김한준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.174-182
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    • 2018
  • 현대 기업재무와 관련된 관심 주제들 중. 본 연구에서는 학문적, 실무적인 측면에서 추가 연구가 지속적으로 요구된다고 판단되는 연구개발비 지출에 관한 내용이 분석되었다. 즉, 뉴욕증권거래소와 국내 유가증권시장에 상장된 기업들을 표본자료로 활용하여 연구개발비의 재무적 결정요인에 대한 실증적 분석이 시행되었다. 설정된 3가지의 가설 관련하여, 첫 번째 가설에서는 한국과 미국의 기업들을 포함하는 표본자료들 기준, 전기의 연구개발비 비중, 부채비율, 수익성 그리고 현금유동성 등의 설명변수들이 동 연구개발비 비중에 유의한 영향을 주는 재무적 요인들로서 판명되었다. 두 번째 가설검정에서는 한국과 미국 기업들간의 상대적인 관점에서의 실증분석이 시행되어 비선형 형태의 전기의 연구개발비 비중, 고성장성 기업, 비이자성법인세감면효과, 성장성 그리고 한,미 간의 연구개발비의 회계 처리 방법 등이 양국 간의 표본기업들의 재무적 차이를 나타내는 요인들로 판명되었다. 추가적으로 분위회귀모형을 활용한 (연구개발비 관련 변수들을 포함한) 설명변수들과 기업 성장성과의 관계에서 뉴욕증권거래소에 상장된 기업들의 경우 낮은 분위들에서만 전기의 연구개발비 비중과 성장성 간에 통계적인 유의성을 나타내었다. 본 연구결과에서 판명된 미국의 선진자본시장과 한국의 신흥자본시장 간의 연구개발비 결정요인 상 유사점과 상이점은 주주 측면에서 적정 연구개발비 비중에 도달하기 위한 새로운 발견을 제시할 수 있다고 판단된다.

한국 재벌기업들의 성장 동력에 관한 재무적 결정요인 분석 (Searching for Growth Engine: For the Firms Belonging to the Chaebol in the Korean Capital Markets)

  • 김한준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.7134-7147
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    • 2014
  • 본 연구에서는 현대 재무적 측면에서 이론적 혹은 실무적으로 주요 이슈가 되고 있는 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열기업들의 성장성관련 결정요인들에 대한 분석을 수행하였다. 2가지의 가설들이 실증적인 방법론에 의하여 검정되었는 바, 첫번째 가설관련 동 재벌기업들의 국제금융위기 이후의 표본기간 동안, 성장률에 대한 재무적 결정요인들을 동적패널분석과 정적패널분석의 방법론을 응용하여 다음과 같이 규명하였다. 즉, 장부가 기준의 성장률에 영향을 주는 요인들은 부채비율, 전 기간의 성장률, 기업규모, 그리고 외국인지분율 등이었으며, 이와 더불어 시장가 기준의 성장률에 대한 분석도 수반되었다, 두번째 가설은 조건부 분위회귀모형을 응용하여 4개의 구간별로 각 성장률관련 통제변수들에 대한 영향력을 분석하였으며, 그 결과로서 총자산수익률, 유가증권시장 유형, 2010년과 2011년의 거시경제 더미변수들, 그리고 산업더미들 중 화학업종과 유통업종의 변수들이 통계적으로 유의한 특징을 나타내었다. 국내 자본시장에서 상대적으로 높은 비중을 차지하고 있는 재벌기업들의 재무적 측면에서의 상호 비교관점을 기준으로, 금융위기 이후 현재까지 지속, 심화되고 있는 주요 재무지표들의 소수 재벌기업들 중심으로의 분포상 편중 가능성을 연구결과의 활용을 통하여 재균형 혹은 개선시킬 수 있다는 점등이 본 연구의 기여점이라고 판단된다.

중규모 하천유역에서 설계강우의 임계지속기간에 관한 연구 (A Study on the Critical Duration of Design Rainfall in Midsize Catchment)

  • 박종영;신창동;이정식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제37권9호
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    • pp.695-706
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    • 2004
  • 본 연구는 실측자료가 확보된 중규모 하천유역에서 최대 첨두유량을 발생시키는 설계강우의 시간분포모형을 밝혀내고, 결정된 시간분포모형을 바탕으로 하여 유역특성과 임계지속기간의 관계를 규명하는 것이다. 50-5,000$\textrm{km}^2$의 44개 유역을 통하여 수문분석을 실시하였으며, SCS 유효우량 산정방법으로 결정된 유효우량을 사용하여 최대 첨두유량을 발생시키는 시간분포모형은 Huff의 4분위 시간분포모형으로 나타났다. 유역면적 50-600$\textrm{km}^2$인 유역에서는 24시간 강우지속기간의 첨두유량과 임계지속기간의 첨두유량은 유사한 값을 보이며, 유역면적 600-5,000$\textrm{km}^2$인 유역에서는 48시간 강우지속기간의 첨두유량과 임계지속기간의 첨두유량이 유사한 값을 보였다. AMC III 조건의 유효우량에 대하여 높은 상관성을 지니는 유역면적과 임계지속기간의 관계식을 유도하였으며, 유역면적 50-5,000$\textrm{km}^2$이 중규모 하천유역에서 임계지속기간을 결정하는데 유용한 식으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 단위도 특성치를 이용한 무차원 회귀식을 유도하였다.

베이지안 다중 비교차 분위회귀 분석 기법을 이용한 비정상성 빈도해석 모형 개발 (A Development of Nonstationary Frequency Analysis Model using a Bayesian Multiple Non-crossing Quantile Regression Approach)

  • 오랑치맥 솜야;김용탁;권영준;권현한
    • 한국연안방재학회지
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    • 제4권3호
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    • pp.119-131
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    • 2017
  • Global warming under the influence of climate change and its direct impact on glacial and sea level are known issue. However, there is a lack of research on an indirect impact of climate change such as coastal structure design which is mainly based on a frequency analysis of water level under the stationary assumption, meaning that maximum sea level will not vary significantly over time. In general, stationary assumption does not hold and may not be valid under a changing climate. Therefore, this study aims to develop a novel approach to explore possible distributional changes in annual maximum sea levels (AMSLs) and provide the estimate of design water level for coastal structures using a multiple non-crossing quantile regression based nonstationary frequency analysis within a Bayesian framework. In this study, 20 tide gauge stations, where more than 30 years of hourly records are available, are considered. First, the possible distributional changes in the AMSLs are explored, focusing on the change in the scale and location parameter of the probability distributions. The most of the AMSLs are found to be upward-convergent/divergent pattern in the distribution, and the significance test on distributional changes is then performed. In this study, we confirm that a stationary assumption under the current climate characteristic may lead to underestimation of the design sea level, which results in increase in the failure risk in coastal structures. A detailed discussion on the role of the distribution changes for design water level is provided.