• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.77-79
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• 2000

공간 데이터베이스에서의 질의에 대한 선택률 추정에 대해서는 많은 연구가 있었지만 공간 데이터베이스에서의 공간 질의에 대한 선택률 추정이 매우 중요함에도 불구하고 이에 대한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 이 논문에서는 공간 검색 조건의 정확한 선택률 추정을 위해 공간 데이터 분포를 통계 데이터로 저장하고 이를 이용하여 선택률을 추정하는 방법을 제안하고 구현하였다. 공간 질의에 대한 선택률 추정을 위해서 기존의 통계 데이터를 작성하는 방법으로 균등 분할 방법과 비균등 분할 방법이 사용되고 있지만 보다 정확한 선택률을 추정하기 위해서 본 논문에서는 새로운 통계 데이터 작성 방법인 크기별 분할 방법을 제안하였다. 각 방법의 성능은 다양한 파라미터에 대한 선택률 오차를 산출하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.109-111
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• 2001

공간데이터베이스에서 공간 질의를 최적화하기 위해서는 질의 결과 크기를 계산하는 것이 필수적이다. 그러나 공간 데이터베이스의 크기는 매우 방대하여 질의 결과 크기를 계산하는데 비용이 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실제 공간 데이터의 분포와 특성에 근접하도록 공간 데이터의 분포를 요약하여 이를 토대로 질의 결과 크기를 추정하는 것이 효과적이라 할 수 있다. 공간 분할 방법에는 균등분할 방법과 비균등 분할 방법이 있으면, 본 논문에서 제안한 방법은 1차원 데이터에 대한 선택률 추정기법 중에서 그 성능이 가장 우수하다고 평가된 바 있는 최대 면적 차이 분말을 공간 데이터베이스에 적용하여 공간 분할하는 것이다. 공간 데이터베이스에서 선택을 추정 방법은 공간 분할 방법에 따라 성능상의 차이가 있으며 본 논문은 기존의 방법과 제안한 방법을 실험을 통하여 선택률 추정의 정확성을 비교, 평가하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.159-184
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• 1996

재무모형의 검증과 포트폴리오의 성과측정 등에 이용할 목적으로 시장모형에 의한 베타계수를 추정할 때 대부분의 연구들은 측정간격을 달리한 수익률의 자료들 즉 일간, 주간 혹은 월간수익률의 자료들 중에서 임의적으로 하나를 선택하고 있다. 그런데 진정한 투자계획기간과 다른 기간간격에 대하여 계산된 수익률자료의 임의적 선택은 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에는 물론 그러한 추정치를 이용한 재무모형의 검증 및 포트폴리오의 성과측정 등에 영향을 미칠 수 있다는 점이 몇몇 연구자들에 의하여 지적되고 있다. 본 연구는 기업규모와 베타의 크기에 따라 구성된 포트폴리오를 대상으로 하여 수익률의 측정간격이 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에 어떠한 영향을 미치게 되는가를 실증적으로 살펴보고 있다. 1984년 1월 4일부터 1995년 12월 27일까지의 기간(총거래일수 3515일)에 걸쳐 수익률의 측정간격을 달리하여 산출한 연속복리수익률을 이용하여 분석한 결과에 의하면, 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 작은 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 추정되는 베타계수는 더욱 커지고, 반면에 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 큰 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 베타계수는 더욱 작아진다는 것을 알 수 있다. 그래서 월간수익률과 같이 장기수익률의 자료를 이용할 경우에 시장모형에 의해 추정되는 베타계수는 규모가 작을수록 크게 나타나지만, 일간수익률과 같이 단기수익률의 자료를 이용할 경우에는 규모가 작다(크다)고 해서 추정되는 베타계수가 반드시 크게(작게) 나타나지는 않는다. 그리고 본 연구는 수익률의 측정간격을 달리함에 따라 추정되는 베타계수에 차이가 나타나는 주된 원인이 각 포트폴리오의 단위기간수익률에 있어서 시장지수의 단위기간수익률에 대한 시점간 교차상관의 상대적 강도에 있다는 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1383-1386
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• 2003

최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.

• Economic Analysis
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• v.26 no.1
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• pp.84-132
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• 2020

A central bank infers market expectations of future yields based on yield curves. The central bank needs to precisely understand the changes in market expectations of future yields in order to have a more effective monetary policy. This need explains why a range of models have attempted to produce yield curves and market expectations that are as accurate as possible. Alongside the development of bond markets, the interconnectedness between them and macroeconomic factors has deepened, and this has rendered understanding of what macroeconomic variables affect yield curves even more important. However, the existence of various theories about determinants of yields inevitably means that previous studies have applied different macroeconomics variables when estimating yield curves. This indicates model uncertainties and naturally poses a question: Which model better estimates yield curves? Put differently, which variables should be applied to better estimate yield curves? This study employs the Dynamic Nelson-Siegel Model and takes the Bayesian approach to variable selection in order to ensure precision in estimating yield curves and market expectations of future yields. Bayesian variable selection may be an effective estimation method because it is expected to alleviate problems arising from a priori selection of the key variables comprising a model, and because it is a comprehensive approach that efficiently reflects model uncertainties in estimations. A comparison of Bayesian variable selection with the models of previous studies finds that the question of which macroeconomic variables are applied to a model has considerable impact on market expectations of future yields. This shows that model uncertainties exert great influence on the resultant estimates, and that it is reasonable to reflect model uncertainties in the estimation. Those implications are underscored by the superior forecasting performance of Bayesian variable selection models over those models used in previous studies. Therefore, the use of a Bayesian variable selection model is advisable in estimating yield curves and market expectations of yield curves with greater exactitude in consideration of the impact of model uncertainties on the estimation.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.137-158
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• 1996

주식투자에 따른 체계적 위험인 베타는 실증분석에 따르면 장기적으로는 안정적이지만 단기적으로는 불안정하다. 본 연구에서는 3개월과 1년의 기간별로 추정된 규모별 및 업종별 포트폴리오 베타의 불안정성을 검토하고, 베타의 불안정성을 설명할 수 있는 거시경제변수를 찾아보고자 하였다. 베타추정시 시장수익률의 선택이 실증분석결과에 미치는 영향을 검토하고자 시장수익률로서 종합주가지수 수익률과 산술평균 수익률을 이용하여 베타를 추정하고, 이를 이요한 회귀분석 결과에 따르면 시장수익률로서 종합주가지수 수익률보다는 산술평균 수익률을 사용한 경우에 분석결과에 논리적 일관성이 있는 것으로 판단된다. 규모별 포트폴리오 베타와 거시경제변수간의 관계를 분석한 결과 금리차이와 수출비율은 소기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 양의 관계를 보이고 있다. 그리고 회사채금리는 소기업 포트폴리오 베타와 양의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다. 거시경제변수와 업종별 포트폴리오 베타와의 회귀분석에서는 대부분의 거시경제변수가 일부 포트폴리오 베타와는 양의 관계를, 다른 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.4 no.1
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• pp.103-120
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• 1989

최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.5
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• pp.464-475
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• 2003

few sample objects and compressed histogram information of image databases. The histogram information is used to estimate the selectivity of spherical range queries and a small number of sample objects is used to compensate the selectivity error due to the difference of the similarity measures between meta server and local image databases. An extensive experiment on a large number of image data demonstrates that our proposed method performs well in the distributed heterogeneous environment.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.429-437
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• 2001

단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.13-15
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• 2004

최근에 공간 정보들의 이력 정보를 효과적으로 다를 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 기술은 토지 관리 시스템이나 시간에 따라 변하는 지리 정보들을 처리하는 시스템에서 유용하게 사용되어질 수 있다. 본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 변화하는 공간정보 질의들의 최적화를 위한 선택도 추정 기법을 제시한다. 기본 개념은 Minskew 히스토그램을 이용하여 공간 히스토그램을 구축하고, 이를 timestamp에 따라 재구축 한 뒤 유지하는데 기반하고 있다. 또한, 정확한 선택도 추정률을 유지하고 히스토그램 재구축 횟수를 줄이기 위해 히스토그램 변경 내용이 최적의 임계치를 넘어 섰을 때만 시공간 데이터베이스에 현존하는 엔트리를 기반으로 히스토그램을 새로 구축하는 기법을 제시한다.