• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.523-533
• /
• 2011

Most nancial preference methods for market risk management are to estimate VaR. In many real cases, it happens to obtain the VaRs of the univariate as well as multivariate distributions based on multivariate data. Copula functions are used to explore the dependence of non-normal random variables and generate the corresponding multivariate distribution functions in this work. We estimate Archimedian Copula functions including Clayton Copula, Gumbel Copula, Frank Copula that are tted to the multivariate earning rate distribution, and then obtain their VaRs. With these Copula functions, we estimate the VaRs of both a certain integrated industry and individual industries. The parameters of three kinds of Copula functions are estimated for an illustrated stock data of two Korean industries to obtain the VaR of the bivariate distribution and those of the corresponding univariate distributions. These VaRs are compared with those obtained from other methods to discuss the accuracy of the estimations.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.571-579
• /
• 2016

Most of studies related to the distributions of quadratic forms are conducted under the assumption of multivariate normal distribution. In this paper, we suggested an approximation to the distribution of quadratic forms based on multivariate skew-normal distribution as alternatives for multivariate normal distribution. Saddlepoint approximations are considered and the accuracy of the approximations are verified through simulation studies.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.903-908
• /
• 2015

This paper has analyzed threshold voltage shift for doping profile of asymmetric double gate(DG) MOSFET. Ion implantation is usually used in process of doping for semiconductor device and doping profile becomes Gaussian distribution. Gaussian distribution function is changed for projected range and standard projected deviation, and influenced on transport characteristics. Therefore, doping profile in channel of asymmetric DGMOSFET is affected in threshold voltage. Threshold voltage is minimum gate voltage to operate transistor, and defined as top gate voltage when drain current is $0.1{\mu}A$ per unit width. The analytical potential distribution of series form is derived from Poisson's equation to obtain threshold voltage. As a result, threshold voltage is greatly changed by doping profile in high doping range, and the shift of threshold voltage due to projected range and standard projected deviation significantly appears for bottom gate voltage in the region of high doping concentration.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.357-361
• /
• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2005.07c
• /
• pp.2082-2084
• /
• 2005

I-V 특성 곡선의 2차 미분을 통해서 얻어지는 전자 에너지 분포 함수를 정확하게 구하기 위해서는 스무딩 과정이 반드시 필요하다. 대표적인 스무딩 방법으로 가우시안 확률 밀도 함수를 instrument함수로 이용하는 가우시안 스무딩이 있다. 본 연구에서는 시스템에 따라서 instrument함수가 다르다는 점에 착안하여, 여러 가지 다른 종류의 확률 밀도 함수를 instrument함수로 사용 스무딩에 적용하여 확률 밀도 함수에 따른 노이즈 제거 및 전자 에너지 분포 함수의 정확도를 비교하였고. 동시에 대표적인 범용 스무딩 방법인 사비츠키-골래이 스무딩, Polynomial fitting과도 그 결과를 비교 분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.249-265
• /
• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.89-90
• /
• 2008

AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.6
• /
• pp.987-994
• /
• 2011

From the point view of credit evaluation whose population is divided into the default and non-default state, two methods are considered to estimate conditional distribution functions: one is to estimate under the assumption that the data is followed the mixture normal distribution and the other is to use the kernel density estimation. The parameters of normal mixture are estimated using the EM algorithm. For the kernel density estimation, five kinds of well known kernel functions and four kinds of the bandwidths are explored. In addition, the corresponding ROC functions are obtained based on the estimated distribution functions. The goodness-of-fit of the estimated distribution functions are discussed and the performance of the ROC functions are compared. In this work, it is found that the kernel distribution functions shows better fit, and the ROC function obtained under the assumption of normal mixture shows better performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.136-136
• /
• 2020

홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.278-284
• /
• 2014

Water temperature due to climate change can be estimated using the air temperature because the air and water temperatures are closely related and the water temperatures have been widely used as the indicators of the environmental and ecological changes. It is highly necessary to estimate the frequency distribution of the air and water temperatures, for the climate change derives the change of the coastal water temperatures. In this study, the distribution function of the air temperatures is estimated by using the long-term coastal air temperature data sets in Korea. The candidate distribution function is the bi-modal distribution function used in the previous studies, such as Cho et al.(2003) on tidal elevation data and Jeong et al.(2013) on the coastal water temperature data. The parameters of the function are optimally estimated based on the least square method. It shows that the optimal parameters are highly correlated to the basic statistical informations, such as mean, standard deviation, and skewness coefficient. The RMS error of the parameter estimation using statistical information ranges is about 5 %. In addition, the bimodal distribution fits good to the overall frequency pattern of the air temperature. However, it can be regarded as the limitations that the distribution shows some mismatch with the rapid decreasing pattern in the high-temperature region and the some small peaks.