• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.293-299
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• 2009

In this article, we consider linear models such as regression, ARIMA (autoregressive integrated moving average), and regression+ARIMA (regression with ARIMA errors) for predicting hourly ozone concentration level in two areas of Daegu. Based on RASE(root average squared error), it is shown that the ARIMA is the best model in one area and that the regression+ARIMA model is the best in the other area. We further analyze the residuals from the optimal models, so that we might predict the ozone warning days where at least one of the hourly ozone concentration levels is over 120 ppb. Based on the training data in the years from 2000 to 2003, it is found that 35 ppb is a good cutoff value of residulas for predicting the ozone warning days. In on area of Daegu, our method predicts correctly one of two ozone warning days of 2004 as well as all of the remaining 364 non-warning days. In the other area, our methods predicts correctly all of one ozone warning days and 365 non-warning days of 2004.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.1019-1032
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• 2009

The city gas demand data has strong seasonality. Thus, the seasonality factor is the majority for the development of forecasting model for city gas supply amounts. Also, real city gas demand amounts can be affected by other factors; weekday effect, holiday effect, the number of validity day, and the number of consumptions. We examined the degree of effective power of these factors for the city gas demand and proposed a time-series model for efficient forecasting of city gas supply. We utilize the liner regression model with autoregressive regression errors and we have excellent forecasting results using real data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.97-104
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• 2000

본 논문은 m개의 독립적인 일차 비선형 시계열로 구성된 패널자료의 동질성 검정에 대한 연구로서 먼저 일반적인 일차 비선형 시계열의 정상성 조건을 유도하고 이어서 동질성 검정법을 제시하고 연관된 극한분포를 규명하였다. 또한 모의실험을 하여 제안된 검정법의 모의검정력을 구하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.231-252
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• 2002

2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.41-65
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• 2018

In Korea, as the mortality rate improves in a shorter period of time than in developed countries, it is important to consider the selection of the time series as well as the model selection in the mortality projection. Therefore, this study proposed a method using the multiple regression model in respect to the selection of the time series period. In addition, we investigate the problems that arise when various time series are used based on the Lee-Carter (LC) model, the kinds of LC model along with Lee-Miller (LM) and Booth-Maindonald-Smith (BMS), and the non-parametric model such as functional data model (FDM) and Coherent FDM, and examine differences in the age-specific mortality rate and life expectancy projection. Based on the analysis results, the age-specific mortality rate and predicted life expectancy of men and women are calculated for the year 2030 for each model. We also compare the mortality rate and life expectancy of the next generation provided by Korean Statistical Information Service (KOSIS).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.11-20
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• 2017

In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.3
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• pp.395-406
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• 2022

This paper studies the outlier detection method for multivariate long memory time series. The existing outlier detection methods are based on a short memory VARMA model, so they are not suitable for multivariate long memory time series. It is because higher order of autoregressive model is necessary to account for long memory, however, it can also induce estimation instability as the number of parameter increases. To resolve this issue, we propose outlier detection methods based on the VHAR structure. We also adapt the robust estimation method to estimate VHAR coefficients more efficiently. Our simulation results show that our proposed method performs well in detecting outliers in multivariate long memory time series. Empirical analysis with stock index shows RVHAR model finds additional outliers that existing model does not detect.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.318-321
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• 2000

이 연구는 정보통신기기 수출량에 관해 하향식(Top-down) 방법에 기초한 예측 모형을 제시한다. 하향식방법은 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목간에 계층적 관계를 바탕으로 순차적으로 예측을 수행하는 방법이다. 전체와 개별 항목간에 관계는 데이터의 시계열 특성과 데이터에 영향을 주는 요인들에 의해서 만들어진다. 이러한 관계를 바탕으로 하는 하향식 예측은 전체 수출량을 먼저 예측한 후 이 예측치를 바탕으로 하여 개별 항목에 대한 예측을 수행한다. 하지만 하향식 방법은 가장 아래 계층의 예측치를 산출하기 위해 필요한 것이며 최종 예측치는 가장 마지막 계층에서부터 예측 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 결국 하향식 예측 방법은 전체와 개별 항목 사이에 상관관계가 높고 계층화되어 있는 구조에 적합하다. 이 예측 대상이 되는 정보통신기기 수출량에 대한 적용 사례를 살펴보자. 계층 구조를 보면 정보통신기기 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목으로 정보통신기기 분류별(유선기기, 무선기기, 방송기기, 정보기기, 기타부품기기)과 국가별(미국, 일본, 중국 등 7 개국)로 나뉘어진다. 다시 이 아래 계층으로는 국가와 정보통신기기의 행렬 구조(예: 미국-유선, 일본-부품 등)에 의해 35 개로 나뉘어진다. 각 단계별 예측 방법을 보면 전체 수출량은 시계열 특성과 거시적 변수를 반영한 시계열 모형, 그 아래 계층인 국가별과 분류별 모형에는 전체 수출량 시계열 특성과 국가별과 분류별에 영향을 주는 관련 변수를 반영한 회귀모형 그리고 행렬 구조에 대한 예측은 상위 계층의 시계열 특성과 행렬구조 데이터의 계절성이 반영된 다중 회귀모형을 이용하였다.ndex, mobile user′s will first be classified by their traffic volume, and then calculate the average tariffs per minute of each group of users, and lastly weight-average those tariffs per minute. And finally, this paper shows the mobile tariff index by considering those averaged tariffs and the carriers′ market shares to reflect the contribution of individual carriers and the users′ traffic volume.완화될 수 있다. 즉, 봉지를 씌웅으로서 봉지 내의 대기 환경이 외기보다 안정적으로 유지되고 직사광선이나 농약 및 마찰로부터 과실을 보호해 주기에 동녹이 어느 정도 방지될 수 있는 것이다. 그러나 기존의 황금배봉지는 동녹의 정도를 완화시킬 뿐 완전히 방지할 수 없었으며, 봉지를 적 용한 재배조건에서의 동녹발생 기구를 정확히 이해하지 못했었기에 효과적으로 봉지의 기능 을 개선하는 것이 불가능하였다. 과설의 미려도는 과실의 맛과 함께 그 가치를 결정짓는 중요한 물성으로서 우리나라 황 금배 재배환경과 특성에 알맞은 배봉지의 제작이 선결될 때, 배 품질의 향상, 안정된 공급이 가능하게 될 것이며 아울러 농가의 수업증대와 수출 경쟁력 강화가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 측면에서 황금배 재배농가가 당면한 동녹발생의 문제점을 신속한 해결 을

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.871-883
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• 2015

Vector autoregressive (VAR) models in high dimension suffer from noisy estimates, unstable predictions and hard interpretation. Consequently, the sparse vector autoregressive (sVAR) model, which forces many small coefficients in VAR to exactly zero, has been suggested and proven effective for the modeling of high dimensional time series data. This paper studies coupling measures to select non-zero coefficients in sVAR. The basic idea based on the simulation study reveals that removing the effect of other variables greatly improves the performance of coupling measures. sVAR model coefficients are asymmetric; therefore, asymmetric coupling measures such as Granger causality improve computational costs. We propose two asymmetric coupling measures, filtered-cross-correlation and filtered-Granger-causality, based on the filtered residuals series. Our proposed coupling measures are proven adequate for heavy-tailed and high order sVAR models in the simulation study.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.305-317
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• 2006

Outliers adversely affect model identification, parameter estimation, and forecast in time series data. In particular, when outliers consist of a patch of additive outliers, the current outlier detection procedures suffer from the masking and swamping effects which make them inefficient. In this paper, we propose new outlier detection procedure based on high breakdown estimators, called as the dual robust filtering. Empirical and simulation studies in the autoregressive model with orders p show that the proposed procedure is effective.