• 재무관리연구
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• 제14권3호
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• pp.23-56
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• 1997

본 연구는 주식의 시장가치와 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등에 따라 주식수익률의 시계열상관이 일정한 패턴을 갖는 것으로 나타나고 있다는 사실을 실증적으로 확인하고, 주식수익률의 시계열상관에 주된 영향을 미치는 요인을 횡단면 분석방법을 이용하여 살펴보고 있다. 1985년부터 1995년까지의 기간에 걸친 일별수익률자료를 이용하여 분석한 결과를 요약하면, 1) 규모, 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등이 작은 주식들로 구성된 포트폴리오일수록 수익률이 강한 양의 자기상관을 갖게 되며, 또한 그러한 변수들의 크기가 큰 주식들로 구성된 포트폴리오의 수익률에 대하여 후행하는 관계에 있다는 보여주고 있다. 2) Lo and MacKinlay(1990a)의 비거래모형을 이용한 분석결과에서는 한국주식수익률의 시계 및 상관이 전적으로 비거래로 인하여 나타나는 현상이 아니라는 것을 보여주고 있다. 3) 시계열상관의 정도를 나타내는 후행척도를 상기한 변수들에 대하여 회귀분석한 결과는 모든 변수들이 주식수익률의 시계열상관에 동시적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여준다. 특히 시계열상관을 야기하는 요인들 중에서 거래빈도는 분석기간에 관계없이 항상 시계열상관에 음의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 기관지분비율과 거래량은 분명히 시계열상관에 음의 영향을 미치지만, 분석기간에 따라 유의성에 다소 차이를 보여주고 있다. 수익률의 변동성은 전반기의 경우에 시계열상관과 음의 관계를, 후반기의 경우에는 양의 관계를 갖는 것으로 나타나고 있다. 이러한 검증결과들로 미루어, 한국주식수익률의 시계열상관은 주가의 반응에 영향을 주게되는 시장구조나 투자패턴 등이 전 후반기에 있어서 서로 다르기 때문에 나타나는 현상으로 보인다.력(事前賣却努力)이 협의발행하에서 더 높았으나 발행일 직후의 주가회복은 보이지 않아 인수방식에 따른 가격안정화(價格安定化) 노력의 차이는 없었다. 발행기업들간의 주가차별화의 정도를 분석한 결과 협의발행에서 인회활동(認淮活動) (certification effects)을 더 잘 할 수 있다는 사실을 지지하지 못했다.범위(範圍)에 벗어나 한국주식시장(韓國株式市場)에서 주식시장(株式市場)의 비효율성(非效率性)을 배제할 수 없는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 차기에도 이어지고 화폐량과 소득이 주가의 결정에 영향을 미치고 있으며 다른 금융변수(金融變數)들은 영향을 미치지 않고 있다. 그러나 실질화폐잔고와 실질주가 장단기수익비율 화폐차등수익률과 소득변화률과는 장기적(長期的) 정상적(定常的) 균형관계(均衡關係)를 형성하고 있다. 따라서 장기적 관점에서 증권시장은 경제성장을 위한 통화정책과 각 분야의 균형적 성장을 유발할 수 있는 재정정책(財政政策)이 요청되고 있다. 위의 논의에서 유추할 수 있는 것은 화폐의 영향을 완화시키기 위하여 option시장의 개발과 농산물, 광물, 기타 실물 및 금융에 대한 선물시장의 개설이 요청된다. 이와 같은 시장을 통하여 통화 정책이 증권시장에 미치는 과도한 효과를 축소시켜 합리적이고 건전한 증권시장(證券市場)의 발전(發展)과 금융시장(金融市場)의 원활한 발전이 이룩될 수 있을 것이다. 자본시장이론(資本市場理論)에서는 화폐는 무시하고 실물적인 관점에서 증권가격의 결정을 연구하거나 위험분석에 주안점이 주어져 왔었다. 본 연구를 통하여 통화정책의 결과가 자본시장에 직접적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 통화금융정책과 주가의 유기적 관계를 확인한 본 논문의 결과를 정책당국이 참고하여

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.268-272
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• 2012

현재 확률강우량을 산정할 때는 수문사상 자료계열이 정상성을 가지고 있다고 가정하고 산정하고 있다. 이는 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 자료계열이라 할지라도 이들 자료에 대해 해석을 할 수 있는 검증된 대안이 아직 없기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 증가경향성이 존재하여 경향성 검정을 통과하지 못한 비정상성을 가지는 지역에 대해서 경향성을 고려한 확률강우량을 산정하고, 기존의 방법에 의해서 산정된 확률강우량과 비교해보았다. 그리고 현재까지의 강우량 자료를 시계열분석을 이용하여 미래 강우량 자료를 예측하고 확률강우량을 산정함으로써 시계열분석을 통한 확률강우량 산정과 경향성을 고려하여 산정된 확률강우량을 비교했다. 우선 실제로 우리나라의 강우의 패턴이 변화하고 있는지 확인하고, 변화의 양상이 뚜렷한 지점에 대해서 시계열분석을 이용하여 가까운 미래의 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 2010년에 비해서 2020년의 확률강우량이 4~15%정도 증가하였다. 다른 방법과 비교해본 결과, 약 5%의 편차를 보였다. 본 연구에서는 최종적으로 우리나라 강우관측소 61지점의 경향성을 판별하여 전국 지도에 등고선으로 나타내어 경향성을 고려해야 할 지역들은 분류하였고, 이 지도를 활용하여 확률강우량을 산정함으로써 수공구조물의 계획 및 설계, 하천관리, 수자원 계획 등에 활용하고 전체적인 설계 빈도 상향조정으로 발생되는 예산 낭비 방지와 홍수피해 저감에 도움이 되고자 한다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2002년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.28-30
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• 2002

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.147-160
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• 2020

본 논문은 시계열 일반화 선형 모형의 하나인 계수형 시계열 모형에서 중요한 역할을 하는 과거 관측값과 조건부 평균값의 차수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 연구한다. 본 알고리즘은 ARIMA 모형의 차수를 기반으로 시계열 일반화 선형 모형의 차수 후보군을 만들고, 차수 후보군의 조합을 이용하여 정보량 기준으로 최종 모형으로 선택한다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여, 내재적 모형 및 내재적 시계열의 종류에 따른 시뮬레이션 및 실증 분석을 수행하고 예측력을 ARIMA 모형과 비교한다. 예측 성능 평가 결과, 계수형 시계열 분석에서 ARIMA 모형에 비해 시계열 일반화 선형 모형의 예측 성능이 우수함을 확인할 수 있다. 또한 실증분석으로서, 살인사건 발생 건수의 예측결과 ARIMA 모형보다 중기 및 장기 예측에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.62-67
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• 2009

본 연구에서는 경기도 설마천 지역에 위치한 독립사면에서 시간에 따라 연속 측정한 토양수분을 이용하여 시계열 분석 을 수행하였다. 토양수분의 측정 방법은 장기간 토양수분의 확보에 신뢰성을 인정받은 TDR을 이용하였다. 관측망의 설계를 통하여 선정한 측정지점에 탐침을 매설하고 공간적인 분포를 가진 시계열 형태의 데이터를 수집하였다. 유출은 해당 사이트 인근에 위치한 사방댐과 전격비교의 수위계에서 실측한 값을 사용 하였다. 전이함수 모형을 사면에서의 토양수분 전이과정에 대응되도록 물리적으로 전개하고 실측한 토양수분 시계열 데이터로 분석한 결과와 비교하였다. 전이 함수 모형은 토양수분 시계열 데이터를 입력변수로 하고 유출 데이터를 반응 변수로 하여 전개하여 토양수분 변화량과 유출간의 전이함수 모형을 도출하였다. 시계열 모형의 전개는 크게 자료전처리, 모형구조의 규명, 모수추정, 모형진단 등의 과정을 통해서 적절한 모형을 도출하였다. 산지 사면에서의 토양수분을 전이함수에 의하여 전개한 모형은 지형적 분포 양상에 따라 특색을 나타내었다. 또한 2003년 가을과 2004년 봄의 전이함수 모형 추정을 통하여 계절별 특성이 나타났고, 모형양상에 원인을 검토해 보았다. 본 연구는 전이함수를 이용한 토양수분의 시계열 분석이 사면에서의 토양수분 변동특성을 지형적, 계절적 특성과 연계하여 이해하고 특성화 하는 과정의 적절한 도구가 될 수 있음을 보여주고 있다.

• 재무관리논총
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• 제2권2호
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• pp.1-64
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• 1995

이 논문은 자본시장이 무작위 행보를 운동법칙으로 삼고 있는가, 아니면 정상성의 시계열에 의하여 움직이고 있는가를 심도있게 분석한다. 주가가 무작위 행보를 따른다는 가설을 긍정적 입장에서, 부정적 측면에서, 그리고 이 양자가 공존하고 있다는 관점에서 각 측면에 합당한 방법론을 통한 실증적 분석에 의하여 검정한다. 여러 검증방법을 사용하여 종합주가지수 수익률을 분석하였는 바, 주가 시계열은 무작위 행보가 아니라 정상성의 확률과정(stationary precess) 임이 밝혀졌다. 이와 같은 결과는 우리나라의 증권시장의 성질 중의 하나가 평균회귀라는 것을 입증하는 증거이다. 그리고 평균회귀가 단기적으로 발생하여 그 속도가 매우 빠르다. 주가 시계열에 충격이 가해져 영향을 받을 때 3일 정도가 경과하면 그 충격이 거의 모두 소멸하고 있다. 우리나라 증권시장은 volatility가 높다. 주가는 상당히 높은 자기상관 관계를 갖고 있으며, 이 상관계수가 음수로서 약 -0.50이다. 무척 빠른 속도의 평균회귀와 높은 시계열 상관에 비추어 볼 때 우리나라의 자본시장이 효율적 시장이라는 가설에는 큰 의심이 든다. 뿐만 아니라 이 실증적 결과는 단기적 예측 가능성이 존재할 수 있음을 시사하고 있다. 주가 시계열은 이분산성(異分散性)이 꽤 높다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2016

주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.219-227
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• 2007

시계열 모형은 통신망 트래픽의 예측과 분석에 유용하게 쓰여 왔다. 본 논문에서는 통신망 트래픽의 예측을 위하여 다양한 시계열 모형을 소개하고 성능평가를 하고자 한다. 이를 위하여 실제 통신망 트래픽 자료에 선형 및 비선형 시계열모형을 적합 시키고 비선형 시계열모형이 선형 시계열 모형보다 예측의 정확도가 우수함을 보이고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권1호
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• pp.121-132
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• 2007

일반국도의 상시조사 자료는 교통량 조사 장비를 통해 수집되며, 수집된 자료가 누락되거나 불량일 경우 통계자료의 객관성을 유지하기 위해서 보정을 해야 한다. 교통량 결측 자료의 보정을 통계적인 방법으로 접근하여 신뢰성을 높이고자 본 연구에서는 보정 대상 시간과 동일시간의 자료를 적용할 수 있는 자기회귀분석과 보정 대상 지점과 동일 지점의 자료를 적용할 수 있는 계절 시계열 분석을 이용하여 보정하는 방안을 제시하였다. 계절 시계열 분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 결측 기간이 길어질수록 오차가 커지는 것으로 분석되었다. 이것은 단기예측의 경우 실제자료를 이용하여 예측 값을 제시하지만, 장기예측의 경우 예측된 자료를 이용하여 예측값을 제시하기 때문에 신뢰성이 떨어지기 때문이라 판단된다. 자기회귀분석을 적용하여 결측 자료를 보정한 결과, 시계열분석에 비해서 오차가 적은 것으로 분석되었다. 이것은 교통량자료는 과거 패턴보다 현재 시점의 영향을 더 많이 받는 것이기 때문이라 판단된다 하지만 자기회귀분석은 인근에 패턴이 유사한 지점이 있어야 가능하며, 인근에 유사한 지점이 있더라도 그 지점의 자료가 불량일 경우 보정이 불가능하다는 단점이 있다. 이러한 경우에는 과거자료를 이용해서 보정할 수밖에 없으며, 단기 결측의 경우에는 시계열분석을 이용할 수 있다.