• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.29-37
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• 1996

계절성을 갖는 승법 계절 혼합 시계열 모형들의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정 통계량을 구하고 그 극한 분포가 ${\chi}^2$-분포함을 보였으며 시뮬레이션 연구를 통하여 뒷받침하였다. 도시 규모가 비슷한 우리나라 지역별 평균 온도자료를 가지고 이 동질성 검정을 수행하여 시계열을 지역별로 모형화하여 예측한 것과 동질성이 있는 것을 묶고 모형화하여 예측한 것에 대한 예측 오차를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.255-256
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• 2016

우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1137-1141
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• 2008

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 토양수분을 연속측정한 결과를 분석하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 위치에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 10cm 깊이에서 수집하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응하고, 이를 실제 측정한 데이터에 의해서 분석한 결과와 비교해 보았다. 전이 함수 모형은 강우 데이터를 입력변수로 하고 토양수분 시계열 데이터를 반응 변수로 하여 전개하였고, 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적합한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 토양수분의 깊이별 변화와 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타남을 알 수 있는데, 봄의 토양수분의 분포는 가을의 토양수분에 비하여 큰 변동성과 고차항의 반응양상을 보인다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.21-32
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• 2023

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2968-2970
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• 2000

시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.479-490
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• 1999

선형시계열모형인 AR(1)모형과 비선형시계열모형인 RCA(1), ARCH(1)모형에서 이상치(Outlier)가 존재할 경우 최소제곱추정량과 M추정량간의 점근상대효율(Asymptotic Relative Efficiency: ARE)을 구하여 두 추정량의 로버스트 성질을 비교·분석하였다. 또한 여러 유계함수(Huber, Tukey, Andrews, Hampel)들을 M추정함수에 적용하여 각각의 유계함수들을 비교·분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.1
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• pp.177-191
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• 1998

Hamilton(1989)은 시계열 변수가 2가지 이상의 국면을 가지고 있을 때, 현재 어떤 국면이 진행되고 있고 향후 진행될 국면이 무엇일까에 대해 추론이 가능한 시계열모형을 소개하였다. Hamilton모형은 시계열이 2개의 독립적인 관찰불가능한 변수의 합으로 구성되어 있고, 이중 한 변수는 2국면 마르코프 확률과정(2-State Markov Stochastic Process)을 따른다고 가정한다. Hamilton모형은 계수의 추정이 단순하면서도 비 대칭성과 조건부 이분산 등과 같은 복잡한 동학(Dynamics)을 용인한다는 장점이 있다(Lam, 1990). 본 연구에서는 마르코프 국면전환모형에 대해 설명한후, 사례분석으로 KOSPI와 금리의 추이에 따라 국면을 정의하여 각 국면의 특징과 타국면과의 연관성 등을 분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.13-21
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• 2011

This paper studies the analysis of multivariate nonstationary time series with seasonality. Three types of multivariate time series models are considered: seasonal cointegration model, nonseasonal cointegration model with seasonal dummies, and vector autoregressive model in seasonal differences that are compared for forecasting performances using Korean macro-economic time series data. The cointegration models produce smaller forecast errors in short horizons; however, when longer forecasting periods are considered the vector autoregressive model appears preferable.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.2
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• pp.275-284
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• 2016

Accurate electricity demand forecasts is essential in reducing energy spend and preventing imbalance of the power supply. In forcasting electricity demand, we considered double seasonal Holt-Winters model and TBATS model with sliding window. We selected a specific time zone as the reference line of daily electric demand because it is least likely to be influenced by external factors. The forecasting performance have been evaluated in terms of RMSE and MAPE criteria. We used the observations ranging January 4, 2009 to December 31 for testing data. For validation data, the records has been used between January 1, 2012 and December 29, 2012.