Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.727-733
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2011
주식수익률간의 상관행렬 분석을 통해 유의미한 정보를 추출 활용하는 것은 주식시장을 이해하는데 매우 중요하다. 최근 확률행렬이론을 이용 상관행렬을 분석하는 연구들이 많이 진행되어 왔는데, 본 논문에서는 단일 요인 모형을 확률행렬이론에 적용 한국주식시장에서 주식수익률간의 상관행렬에 관한 유의미한 정보를 추출하였다. 특히 단일 요인을 도입 상관행렬을 분석한 결과가 실제 데이터를 잘 설명함을 관찰하였고, 단일 요인 모형의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
행렬도는 이원표 자료행렬의 행과 열을 탐색하기에 유용한 그래프적 방법이다. 특히, 정준상관 행렬도는 정준상관분석의 결과를 이용하여 두 변수군과 개체간의 관계를 기하적으로 살펴볼 수 있다. 그 반면에 자료의 성격에 따라 세개 이상의 변수군이 존재하는 경우에는 정준상관분석의 개념에서 확장한 일반화 정준상관분석을 이용하여 일반화 정준상관 행렬도를 고려할 수 있다. 그러나 자료의 성격에 따라 두 변수군 외에 이들 두 변수군에 선형적 영향을 미치는 공변량변수로 이루어진 다른 한 변수군이 존재하는 경우에, 일반화 정준상관 행렬도를 적용한다면 공변량변수군의 영향력 때문에 주 관심인 두 변수군에 대하여 잘못 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Rao (1969)의 공변량 변수군의 영향력을 제거한 편정준상관분석을 살펴보고, 이를 기하적으로 해석하기 위한 편정준상관 행렬도를 제안한다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.917-925
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2010
일반적으로 정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 이를 활용하여 최태훈과 최용석 (2008)은 2006년도 한국여자골프협회(KLPGA) 선수에 대한 기술요인 변수군과 경기성적요인 변수군간의 관련성을 살펴보았고 최태훈 등 (2009)은 테니스 그랜드 슬램대회 선수특성요인과 경기요인에 대한 분석을 하였다. 더군다나 세 변수군 이상의 정준상관분석을 일반화 정준상관분석(generalized canonical correlation analysis)이라 하며 이와 관련하여 허명회 (1999, 6장)는 수량화 플롯을 제안하고있다. 이를 행렬도의 의미에서 일반화 정준상관 행렬도(generalized canonical correlation biplot)라하자. 본 연구에서는 대한 테니스협회(KTA)에 등록된 남자선수들 중 상위50명의 체격요인, 체력요인 및 기초기술요인에 대한 분석을 일반화 정준상관 행렬도를 적용하여 살펴보고 프로크러스티즈 분석을 통하여 전체선수, 상위랭킹과 하위랭킹 선수간의 행렬도 형상비교를 시도 하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.97-105
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2012
일반화 정준상관 행렬도(generalized canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 세 변수군 이상에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 이를 활용하여 최태훈과 최용석 (2010)은 2004년 대한테니스협회(KTA)에 등록된 남자선수들 중 상위 50명을 대상으로 세 변수군인 체격요인변수군, 체력요인변수군 그리고 기초기술요인변수군의 상호 연관성을 살펴보았다. 그러나 이들 분석에서 체격요인변수군이 나머지 두 변수군과 독립적이지 못하고 선형적 영향을 미치는 것으로 판단되어 이를 공변량변수군으로 고려하였다. 이와같이 세 변수군에서 한 변수군이 공변량(covariate)으로 영향을 주는 경우 이를 제거한 정준상관분석을 편(partial)정준상관분석이라 하며 이와 관련된 편정준상관 행렬도를 염아림과 최용석 (2011)은 제안하였다. 본 연구에서는 최태훈과 최용석(2010)의 분석에서 체격요인변수군의 영향을 제거하고 체력요인변수군과 기초기술요인변수군의 관계를 살펴보는 편정준상관 행렬도의 활용의 예를 보이고 기존 연구의 일반화 정준상관 행렬도, 편정준상관 행렬도, 정준상관 행렬도의 결과를 서로 비교하고자 한다. 덧붙여 이들 행렬도간의 형상변동 차이를 프로크러스티즈 분석을 활용하여 비교하고자 한다.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석(canonical correlation analysis)에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 최태훈과 최용석 (2008)는 2006년도 KLPGA 선수를 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군과 경기성적요인변수군간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하였다. 프로크러스티즈 분석(Procrustes analysis)은 두 형상(shape)의 유사성을 비교하는 데 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 테니스 그랜드슬램대회의 선수특성요인변수군과 경기요인변수군에 대한 분석연구를 정준상관 행렬도를 적용하여 살펴보고 프로크러스티즈 분석을 통하여 행렬도 형상비교를 하였다.
GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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