• 제목/요약/키워드: 자기회귀분석

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시공간자기회귀(STAR)모형을 이용한 부동산 가격 추정에 관한 연구 (An Empirical Study on the Estimation of Housing Sales Price using Spatiotemporal Autoregressive Model)

  • 전해정;박헌수
    • 부동산연구
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    • 제24권1호
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    • pp.7-14
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    • 2014
  • 본 연구는 2006년 1월부터 2013년 6월까지의 서울시 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료로 시공간자기상관의 문제를 헤도닉가격결정모형에 의한 통상최소자승법(OLS), 시간효과를 고려한 시간자기회귀모형(TAR), 공간효과를 고려한 공간자기회귀모형(SAR)과 시공간자기회귀모형(STAR)을 이용해 아파트 가격 추정결과를 비교분석하였다. 실증분석결과, STAR모형이 기존의 OLS에 비해 수정결정계수가 약 10% 증가하였으며, 추정오차는 약 18% 감소한 것으로 나타나 시공간효과를 고려했을 때 아파트 가격 추정이 기존모형에 비해 정확함을 알 수가 있었다. STAR모형 분석결과, 아파트 매매가격에 전용면적(-), 아파트연수(-), 저층더미(-), 개별난방(-), 도시가스(-), 재건축더미(+), 계단식(+), 단지규모(+)등이 영향을 주는 것으로 나타났으며 다른 분석방법론과도 대부분 같은 부호를 나타냈다. 시공간자기회귀모형을 이용해 부동산 가격을 추정시 정부 당국자는 부동산시장의 동향을 정확히 파악해 정책을 수립 집행해 정책효율을 높을 수 있고 투자자의 입장에서는 객관적인 정보를 바탕으로 합리적 투자를 할 수 있다.

모수 절약 주기적 자기회귀 모형에 관한 연구 (A study on parsimonious periodic autoregressive model)

  • 이지호;성병찬
    • 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.

확률계수 자기회귀 모형의 추정 (Estimation for random coefficient autoregressive model)

  • 김주성;이성덕;조나래;함인숙
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.257-266
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    • 2016
  • 비선형 모형인 확률계수 자기회귀 모형의 모수를 추정하기 위해 전체 데이터를 부표본으로 나누어 확률계수 ${\phi}(t)$가 초기값, ${\phi}(0)$를 갖는 특별한 경우를 제안하고 추정하였다. 모의 실험으로 부표본으로 나누어 확률계수 자기회귀 모형을 추정하는 더 바람직함을 확인하였다. 실증분석에서는 한국 Mumps 자료를 선형 모형인 자기회귀 모형과 확률 계수 자기회귀 모형에 각각 적합시켜 모수를 추정하고, PRESS 값을 비교하여 확률계수 자기회귀 모형의 예측이 더 우수함을 보였다.

TAR-GARCH 모형을 이용한 국내 주가 자료 분석 (TAR-GARCH processes as Alternative Models for Korea Stock Prices Data)

  • 황선영;김은주
    • 응용통계연구
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    • 제13권2호
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    • pp.437-445
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    • 2000
  • 국내 주가시계열을 분석하기 위해 기존의 비선형시계열모형인 분계점을 가진 자기외귀모형(TAR)과 일반화 이분산자기회귀모형(GARCH)을 비교 분석한 후, 이 두가지 모형을 결합시킨 새로운 모형 TAT-GARCH모형을 제안하였다. 이 모형은 그 자체로도 이론적인 관삼의 대상이 되어 연관된 모수추정 기법을 제시하였고 국내 개별 주가시계열 자료의 분석에 있어서 제안된 모형이 기존의 모형들 보다 상대적으로 더 좋은 예측치를 제공할 수 있음을 특정 9개 회사의 주가분석을 통해 알아보았다.

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비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형의 추정 (Estimation of nonlinear GARCH-M model)

  • 심주용;이장택
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권5호
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    • pp.831-839
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    • 2010
  • 최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

부동산 매매지수와 전세지수 예측: 독립성분분석을 활용한 분석 (Forecasting Korean housing price index: application of the independent component analysis)

  • 박노진
    • 응용통계연구
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    • 제30권2호
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    • pp.271-280
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    • 2017
  • 우리나라 뉴스에서 매일 빠지지 않는 내용은 아마도 부동산 경제에 관한 것이라고 생각된다. 많은 사람들은 부동산 가격의 변동에 관한 전문가들의 예측에 관심을 갖고 있다. 매매가격 혹은 전세가격을 예측하기위해 일반적으로 많이 사용되는 방법은 박스-젠킨스에 기반을 둔 자기회귀이동평균모형이다. 본 논문에서는 자기회귀모형과 다변량 자료분석에서 사용하는 독립성분분석을 결합하여 예측하는 방법을 시도하여 보았다. 매매가격과 전세가격을 두 개의 독립성분으로 재설정하고 독립성분들을 이용하여 예측한 후 역변환을 통해 매매가격과 전세가격을 예측하는 방법을 시도하였다. 그 결과 일반적인 자기회귀이동평균모형을 사용할 때 보다 독립성분을 활용한 예측이 실제 지수에 더 유사한 값들을 얻을 수 있음을 보였다.

공간적 자기상관성과 도시특성 요소를 고려한 자연재해 피해 분석 (Estimation of the Natural Damage Disaster Considering the Spatial Autocorrelation and Urban Characteristics)

  • 서만훈;이재송;최열
    • 대한토목학회논문집
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    • 제36권4호
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    • pp.723-733
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    • 2016
  • 본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.

Adaptive lasso를 이용한 희박벡터자기회귀모형에서의 변수 선택 (Adaptive lasso in sparse vector autoregressive models)

  • 이슬기;백창룡
    • 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.

공간자기회귀모형을 이용한 고속도로 교통사고 분석 (Traffic Accidents Analysis on Expressway using Spatial Autoregressive Model)

  • 강경우
    • 대한교통학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.5-15
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    • 1997
  • 공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

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한국(韓國) 주식시장(株式市場)에서 주가(株價)는 비합리적(非合理的)로 결정(決定)되는가? - 주가결정모형(株價決定模型)의 실증분석(實證分析)을 중심(中心)으로 -

  • 김규영
    • 재무관리연구
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    • 제10권2호
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    • pp.239-262
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    • 1993
  • 본 연구에서는 한국 주식시장에서의 주가결정과정에 비합리적인 요소가 내포되어 있는지의 여부를 정가하기 위하여 Fama-French(1988)의 검증방법론을 이용하여 한국종합주가지수, 자본금규모별 주가지수, 산업 별 주가지수, 그리고 한경다우지수 등을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 주가의 평균회귀과정(mean-reverting process)이 주식수익률들간의 음의 자기상관관계를 유발한다는 관찰에서 출발한 본 연구는 미국에서의 실증분석 결과와는 판이하게 주식수익률들이 2년까지의 수익률계산기간(return horizon)에서 지속적인 양의 자기 상관을 갖고 있음을 발견하였다. 본 연구에서 발견된 실증분식결과는 대상주가지수에 관계없이 일관성있는 패턴을 유지하고 있는데, 이는 Fama-French(1988)의 결과에 정면으로 배치된다. 따라서 본 연구에서의 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 경우 주가에 비합리적인 평균회귀요소(mean-reverting components)가 포함되어 있다는 가설을 지지하지 않는 것으로 해석 될 수 있을 것이다. 물론, 이것이 반드시 우리 주식 시장에서의 주가결정이 합리적으로 이루어진다는 것을 의미하지는 않으며, 단지 본 연구에서 주장되고 있는 것은 우리 주식시장에서의 주가결정과정을 랜덤웍과 평균회귀과정의 합성 혹은 평균회귀과정 그 자체로 모형화하려는 시도는 실증적 증거에 뿌리를 두고 있지 않다는

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