• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.125-137
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• 1996

시계열 자료는 흔히 반복되지 않는 비정상적인 사건의 영향으로 이상치를 포함한다. 시계열 자료는 관측치들 사이에 종속구조를 갖기 때문에, 이상치의 영향은 다른 통계적 분석에서 보다 더 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 파악하는 데에 촛점을 두었다. 특히, l 시점 후 예측오차의 평균제곱의 증가량을 유도하고, 이 증가량으로 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 측정하였다. 일반적으로, 연속이상치가 예측 원점에서 아주 가까운 시점에서 발생하지 않았으며 그 증가량은 크지 않음을 밝히고, 실제 자료를 분석하여 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2019

지구상 해양, 대기 및 대륙 상호간의 연속적인 물의 거동을 나타내는 물의 순환의 주요 과정 중 하나인 유량 자료는 경년부터 수십년간의 다양한 기상학적 변동성을 내포하며 해당 지역의 수문기상학적 특성을 반영한다. 이러한 기상학적 변동성 중에서 비교적 긴 시간 주기를 나타내는 저주파 진동은 전지구적 기후변화의 장기적 영향을 나타내며 해수면 상승, 홍수 또는 가뭄과 같은 극한 수문사상을 나타내는 매우 주요한 지표로 활용되고 있지만 관측된 수문 시계열의 짧은 자료길이로 인하여 통계적 분석의 신뢰성에 한계를 보여왔다. 따라서 과거 수문 시계열의 확장으로 인하여 부재의 영역으로 남아있던 자료 기간의 한계가 보완되면 보다 정확하고 신뢰도 있는 분석이 가능할 것이다. 나무나이테를 활용한 고기후 복원 등의 연구가 증가하고 있지만 공학 분야에서 이를 실제로 활용한 연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구에서는 과거 기후의 정보를 바탕으로 복원된 수문 시계열을 활용하여 수문 시계열에 내재된 장기 기후 변동성을 통계적으로 분석하기 위한 문헌들을 조사하고, 장기적인 시간 흐름에 내재된 잠재적인 경향 및 변동성을 통계적 분석을 파악하고자 한다. 이를 위해 주어진 수문 시계열에 내재된 저주파 신호을 추출하기 위한 경험적 모드분해법을 활용하여 수문 자료에 내재된 장기 변동성을 추출하였으며, 산업화 이전부터 연장된 수문 시계열의 공학적 활용성을 분석하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.547-560
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• 2008

스펙트럼 밀도함수(spectral density function)는 시계열 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우에 주파수 영역(frrqllrnFr domain)에서 시계열 자료의 자기공분산함수(auto-covariance function)을 결정짓는 함수이고, 평활된 주기도(smoothed periodogram)는 스펙트럼 밀도함수의 일치 추정량(consistent estimator)이 됨이 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 시계열 자료를 평활된 주기도를 이용하여 군집화하는 방법을 소개한다. 최근 김희영과 박만식 (2007)의 연구에 의하면 이 거리는 정상시계열들을 효율적으로 분류하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 자료를 분류하는데 사용된 기존의 거리들을 간략히 소개하고, 우리나라 22개 지역에서 1987년 1월부터 2007년 12월까지 측정한 월별 강수량 자료를 대상으로 평활된 주기도 거리를 이용하여 지역을 군집화한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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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.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.395-406
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• 2022

본 논문에서는 장기 종속 다변량 시계열 자료에 대한 이상점 탐지 기법을 연구한다. 기존 다변량 시계열 이상점 탐지 방법은 단기 종속 시계열 모형인 VARMA에 기반한 방법으로, 장기억성을 띈 다변량 시계열 자료에는 적합하지 않다. 자기회귀 모형을 통해서 장기 종속성, 즉 장기억성을 고려하기 위해서는 높은 차수의 모형이 필요하고, 이는 곧 추정의 불안성으로 이어지기에 장기억성을 효율적으로 다룰 수 없기 때문이다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 VHAR 구조에 기반한 이상점 탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 더욱 정확한 추론을 위해서 로버스트한 방법을 이용하여 VHAR 계수를 추정하였고 이를 활용하여 이상점을 탐지하였다. 모의실험 결과 우리가 제안한 방법론이 기존 VARMA에 기반한 방법론보다 이상점 탐지에 더 효과적임을 살펴볼 수 있었다. 주가지수에 대한 실증자료 분석에서도 기존의 방법론은 탐지하지 못하는 추가 이상점을 찾음을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.231-242
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• 2016

시계열 분석 소프트웨어로 국내에서도 많이 사용되는 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터($3{\times}3$, $3{\times}5$, $3{\times}9$, $3{\times}15$)가 외국과 다르게 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 최근에 개발된 새로운 계절이동평균필터($3{\times}7$, $3{\times}11$)를 소개한다. 또한, 새롭게 작성된 계절이동평균필터를 국내의 경제 시계열에 적용하여 그 적합성과 안정성을 비교한 결과, 일부 시계열에서 새로운 계절이동평균필터들의 필요성이 발견되었다. 새로 개발된 계절이동평균필터를 활용하여 각 시계열에 맞는 적절한 계절조정방법을 사용하면 더욱 정확한 시계열분석을 할 수 있을 것이라 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.111-124
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• 1996

본 논문은 비음의 정수값을 가지는 시계열 모형중 시계열의 상관관계가 연속형 AR(1) 모형과 비슷한 행태를 가지는 INAR(1)(Integer Valued Autogressive of order 1) 모형을 고려하고 있다. 주변분포가 음이항분포를 따르는 INAR(1) 모형에 포함된 모수의 다양한 추정량을 도출하고, 이 추정량들의 점근분포를 유도하였다. 또한, 추정량들의 비교를 위하여 모의실험을 실시한 결과 본 논문에서 제시한 통계량이 Klimko and Nelson(1978)이 제시한 통계량보다 우수하다는 것을 볼 수 있다. 응용으로써 M/M/ 대기행렬과정에서의 모수를 추정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.369-377
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• 2006

현재 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 이동 분산비를 사용하여 분산 변화점을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다룬다. 이동 분산비의 분포로서 F분포와 데이터에 의존하여 추정되는 실증적 분포를 제안한 후 상호비교를 통하여, 어느 방법이 시계열 데이터에서 분산의 변화점을 잘 탐지하는지 연구하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.33-41
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• 2006

최근 들어 시계열 자료 분석에서 관측된 각 시점에서의 관측치의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, EGARCH, IGARCH 등)들이 옵션 가격 분석이나 환율 변화 등 경제적 시계열 자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터 (1999년 1월 4일 $\sim$ 2003년 12월 30일, 총 1227일)를 바탕으로 조건부 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1), IGARCH(1,1), EGARCH(1,1) 모형에 KOSPI 자료를 적합 시켜 각 모형들의 성능을 비교하여 보았다.