• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.687-708
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• 2003

VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.1-18
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• 2000

본 논문에서는 가장 많이 사용되는 시계열 모형중의 하나인 자기회귀모형에서 모수를 추정하는 방법으로 최소 절대 편차 추정법(least absolute deviation estimation)을 포함한 로버스트한 추정방법 (robust estimation)의 사용을 제안하고 모의 실험을 통하여 이러한 방법들을 기존의 최소 제곱 추정 방법과 예측의 관점에서 비교 검토하여 시계열 자료분석에서의 로버스트한 모수 추정 방법의 유효성을 확인해 보고자 한다.

• 경영과학
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• 제1권
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• pp.68-80
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• 1984

Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.133-144
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• 2016

본 논문에서는 주기적 자기회귀(periodic autoregressive) 모형에서 모수의 수를 줄이기 위한 모수 절약 주기적 자기회귀 모형을 연구하였다. 제안된 모수 절약 모형은 실증분석에서 실업률을 이용하여 기존의 계절 시계열 모형과 비교를 통하여 그 성능을 평가하였다. 모수 절약 구조를 부여하기 위하여 계절성에서 공통된 패턴을 찾아내는 방법을 사용하였으며 기존 주기적 자기회귀 모형과의 통계적 차이 유무는 LR 검정을 통해 확인하였다. 그 결과, 중장기적으로 주기적 자기회귀 모형이 기존의 계절시계열 모형보다 우수한 예측성능을 보였으며, 특히 모수 절약 주기적 자기 회귀 모형의 사용은 기존의 주기적 자기회귀 모형보다 우수한 예측성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1163-1170
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• 2014

간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권4호
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• pp.338-342
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• 2015

시계열 데이터를 다룰 수 있는 기계학습모델인 회귀 신경망은 되먹임 연결을 허용하기 때문에 앞먹임 신경망에 비해 훨씬 다양한 구조를 가질 수 있다. 본 연구에서는 은닉 뉴런 간의 네트워크 구조에 초점을 맞추어 그것이 회귀 신경망의 정보처리 능력에 미치는 영향을 탐구하고자 한다. 이를 위해 회귀신경망 모델 중 하나인 Echo State Network을 기준으로 하여, 여러 가지 잘 알려진 네트워크 모델에 따라 은닉 뉴런 간 연결을 구성하고 각각의 경우에 시계열 학습 능력과 동역학을 분석하였다. 그 결과, 은닉 뉴런의 네트워크 구조에 따라 모델의 성능이 큰 폭으로 변하는 것이 관찰되었으며, 그러한 현상은 신경망 동역학이 가지는 임계도(criticality)의 변화와 잘 일치했다. 본 연구의 결과는 기존 회귀 신경망 연구에서 주된 관심사였던 신경망 연결 가중치뿐만 아니라 신경망의 연결 구조가 모델의 성능에 중요한 영향을 미친다는 사실을 보여주며, 성능 향상을 위한 중요한 단서가 될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.27-39
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• 2016

본 논문은 다차원의 시계열 자료 분석에서 효율적인 희박벡터자기회귀모형에서의 모수 추정에 대해서 연구한다. 희박벡터자기회귀모형은 영에 가까운 계수를 정확이 영으로 둠으로써 희박성을 확보한다. 따라서 변수 선택과 모수 추정을 한꺼번에 할 수 있는 lasso를 이용한 방법론을 희박벡터자기회귀모형의 추정에 쓸 수 있다. 하지만 Davis 등(2015)에서는 모의실험을 통해 일반적인 lasso의 경우 영이아닌 계수를 참값보다 훨씬 더 많이 찾아 희박성에 약점이 있음을 보고하였다. 이에 따라 본 연구는 희박벡터자기회귀모형에 adaptive lasso를 이용하면 일반 lasso보다 희박성을 비롯한 전반적인 모수의 추정이 매우 유의하게 개선됨을 보인다. 또한 adaptive lasso에서 쓰이는 튜닝 모수들에 대한 선택도 아울러 논의한다.

• 지역연구
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• 제34권4호
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• pp.19-34
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• 2018

본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.537-546
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• 2008

시계열자료 분석에 있어 주요 목적 중에 하나는 미래에 대한 예측 값을 추정하는 것이다. 이 논문에서는 정상자기회귀이동평균 모형에서 변환-역변환 방법을 이용하여 예측값을 구하는 과정에서 발생하는 문제에 대해 알아보고 회귀분석에서 제안되었던 smearing 추정방법을 시계열분석에서 사용할 수 있도록 붓스트랩을 이용하여 수정한 추정법을 소개한다. Yeo-Johnson 변환 (2000)을 이용한 KOSDAQ지수의 수익률 실증분석을 통해 기존에 사용되고 있는 방법의 문제점과 제안된 방법의 적절성에 대해 고찰해 보았다.