• The Korean Journal of Financial Management
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• v.19 no.2
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• pp.211-231
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• 2002

본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.2
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• pp.73-94
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• 2003

In general, the interest rate is forecasted by the parametric method which assumes the interest rate follows a certain distribution. However the method has a shortcoming that forecasting ability would decline when the interest rate does not follow the assumed distribution for the stochastic behavior of interest rate. Therefore, the nonparametric method which assumes no particular distribution is regarded as a superior one. This paper compares the interest rate forecasting ability between the two method for the Monetary Stabilization Bond (MSB) market in Korea. The daily and weekly data of the MSB are used during the period of August 9th 1999 to February 7th 2003. In the parametric method, the drift term of the interest rate process shows the linearity while the diffusion term presents non-linear decline. Meanwhile in the nonparametric method, both drift and diffusion terms show the radical change with nonlinearity. The parametric and nonparametric methods present a significant difference in the market price of interest rate risk. This means in forecasting the interest rate and the market price of interest rate risk, the nonparametric method is more appropriate than the parametric method.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.4
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• pp.865-877
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• 2009

While characterized initially as an urban-scale pollutant, ozone has increasingly been recognized as a regional and even global-scale phenomenon. The complexity of environmental data dynamics often requires models covering non-linearity. This study deals with modeling ozone with meteorology in Seoul area. The relationships are used to construct a nonlinear regression model relating ozone to meteorology. The model can be used to estimate that part of the trend in ozone levels that cannot be accounted for by trends in meteorology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.3
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• pp.236-243
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• 2019

Hydrologic time series has been analyzed and forecasted by using classical linear models. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. Daily streamflow series at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA showed an interesting result of a low dimensional, nonlinear dynamical system but daily inflow at Soyang reservoir, South Korea showed stochastic property. Based on the chaotic dynamical characteristic, DVS (deterministic versus stochastic) algorithm is used for short-term forecasting, as well as for exploring the properties of the system. In addition to the use of DVS algorithm, a neural network scheme for the forecasting of the daily streamflow series can be used and the two techniques are compared in this study. As a result, the daily streamflow which has chaotic property showed much more accurate result in short term forecasting than stochastic data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.2
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• pp.147-160
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• 2020

In this paper, we study an algorithm that automatically determines the orders of past observations and conditional mean values that play an important role in count time series models. Based on the orders of the ARIMA model, the algorithm constitutes the order candidates group for time series generalized linear models and selects the final model based on information criterion among the combinations of the order candidates group. To evaluate the proposed algorithm, we perform small simulations and empirical analysis according to underlying models and time series as well as compare forecasting performances with the ARIMA model. The results of the comparison confirm that the time series generalized linear model offers better performance than the ARIMA model for the count time series analysis. In addition, the empirical analysis shows better performance in mid and long term forecasting than the ARIMA model.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.7
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• pp.261-266
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• 2014

When the number of parameters in the time series model are diverse, it is hard to forecast because of the increasing error by a parameter estimation. If the homogeneity hypothesis which was obtained from the same model about severeal data for the time series is selected, it is easy to get the predictive value better. Nonlinear time-series panel data for each parameter for each time series, since there are so many parameters that are present, and the large number of parameters according to the parameter estimation error increases the accuracy of the forecast deteriorated. Panel present in the time series of multiple independent homogeneity is satisfied by a comprehensive time series to estimate and to test of the parameters. For studying about the homogeneity test for the m independent non-linear of the time series panel data, it needs to set the model and to make the normal conditions for the model, and to derive the homogeneity test statistic. Finally, it shows to obtain the limit distribution according to ${\chi}^2$ distribution. In actual analysis,, we can examine the result for the homogeneity test about nonlinear time series panel data which are 2 groups of stock price data.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.1
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• pp.81-88
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• 2008

The forecast of a container traffic has been very important for port plan and development. Generally, statistic methods, such as regression analysis, ARIMA, have been much used for traffic forecasting. Recent research activities in forecasting with artificial neural networks(ANNs) suggest that ANNs can be a promising alternative to the traditional linear methods. In this paper, a hybrid methodology that combines both ARIMA and ANN models is proposed to take advantage of the unique strength of ARIMA and ANN models in linear and nonlinear modeling. The results with port traffic data indicate that effectiveness can differ according to the characteristics of ports.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.291-291
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• 2011

우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.3
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• pp.475-483
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• 2009

In this paper we introduced a class of nonlinear time series models to analyse KOSPI data. We introduce the Generalized Power-Transformation TGARCH (GPT-TGARCH) model and the model includes Zakoian (1993) and Li and Li (1996) models as the special cases. We showed the effectiveness and efficiency of the new model based on KOSPI data.