적률법(method of moment)이란 변수 X의 멱승에대한 기대치를 이용하여 분포의 성질을 알아보는 방법이다. 여기서 적률법이 이용되어진 역사적 배경을 소개하고, 3차 적률들의 선형적 성질을 비교하였다. 먼저, Kagan이 입증한 표본평균에 관한 3차 표본적률의 선형적 성질과 Bayesian 경우에 3차 사후적률(posterior moment)과 사후평균(posterior)의 선형성을 소개하였다. 그리고, 자연지수족(natural exponential family)아래서도 표본평균에 관한 3차 표본적률의 선형성을 알아보기 위해 단순함수(simple function)의 형태로 유도하였으며, 정규분포인 경우에 적용시켜 보았다.
Since the research of Black and Scholes (1973), modeling methods using diffusion processes have performed principal roles in financial engineering. In modern financial theories, various types of diffusion processes were suggested and applied in real situations. An estimation of the model parameters is an indispensible step to analyze financial data using diffusion process models. Many estimation methods were suggested and their properties were investigated. This paper reviews the statistical properties of the, Euler approximation method, New Local Linearization(NLL) method, and Generalized Methods of Moment(GMM) that are known as the most practical methods. From the simulation study, we found the NLL and Euler methods performed better than GMM. GMM is frequently used to estimate the parameters because of its simplicity; however this paper shows the performance of GMM is poorer than the Euler approximation method or the NLL method that are even simpler than GMM. This paper shows the performance of the GMM is extremely poor especially when the parameters in diffusion coefficient are to be estimated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.3
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pp.463-477
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2009
Parameter estimation methods such as maximum likelihood estimation method, probability weighted moments method, regression method have been popularly applied to various extreme value models in numerous literature. Among three methods above, the performance of regression method has not been rigorously investigated yet. In this paper the regression method is compared with the other methods via Monte Carlo simulation studies for estimation of parameters of the Generalized Extreme Value(GEV) distribution and the Generalized Pareto(GP) distribution. Our simulation results indicate that the regression method tends to outperform other methods under small samples by providing smaller biases and root mean square errors for estimation of location parameter of the GEV model. For the scale parameter estimation of the GP model under small samples, the regression method tends to report smaller biases than the other methods. The regression method tends to be superior to other methods for the shape parameter estimation of the GEV model and GP model when the shape parameter is -0.4 under small and moderately large samples.
This paper uses the Efficient Method of Moments(EMM) of Gallant and Tauchen to estimate continuous-time stochastic volatility diffusion model for the Korean Composite Stock Price Index, sampled daily over $1995\sim2002$. The estimates display non-normality of stock index return, leptokurtic distribution, and stochastic volatility. Funker, this study suggests that two factor stochastic volatility model will be more desirable than one factor stochastic volatility model to estimate daily Korean stock return and also suggests that the stochastic volatility diffusions should allow for Poisson jumps of time-varying intensity.
Kim, JungHwan;Jeong, HoSeong;Kim, HyeongJun;Han, JungHun;Park, SunKyu;Choi, JinWoong
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2010.11a
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pp.189.1-189.1
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2010
The wind farm where the wind velocity condition is excellent and economical can be established to produce power with the multiple wind power turbine. The wind velocity which is suitable to Wind Power Development must be evaluated for searching the economical wind farm on planning the wind farm. In this paper, based on wind speed data at 24 locations in Korea from 1971 through 2009, the basic wind velocity which can be applied to designing wind power development is estimated using the statiscal process. The wind velocity which is measured from observation stations is revised according to wind gauge's height and Circumferential environment. The wind speeds for 200 year's return period in 24 locations are determined using the Gumbel's distribution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.3
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pp.381-387
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2011
This paper suggests a method for estimating components of variance in one-factor random model. Estimates of variance components are given by the method of moments. Sums of squares due to variance sources are obtained by projections. This paper also shows how to use eigenvalues for getting the coefficients of variance components in the expression of the expectations of the mean squares. The suggested method shows easier and faster than the method of Harley's synthesis.
이 논문에서는 자산의 수익률과 공통요인이 시간가변적 변동성을 갖는 경우의 APT를 검증하고자 시도하였다. 이를 위하여 1980년 1월부터 1995년 12월까지의 17개업종별 포트폴리오 수익률로부터 주성분분석에 의하여 4개의 공통요인을 추출하였다. (이중 첫 번째 요인은 동일가중 시장수익률과 거의 1에 가까운 상관성을 갖고 있으므로, 추출된 첫 번째 요인 대신에 시장수익률을 사용하였다.) 17개 업종별 포트폴리오에 대한 ARCH모형을 추정한 결과, 12개 포트폴리오의 수익률이 조건부 이분산성을 보이고 있다. 또 네 개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인은 뚜렷한 조건부 이분산성을 보이고 있다. 따라서 요인위험--즉, 공통요인에 대한 개별자산의 민감도$({\beta}_{ij})$--은, 개별자산과 공통요인의 상관계수가 일정하다고 가정하여, ARCH모형에 의해 측정된 자산 및 공통요인의 시간가변 표준편차로부터 계산되었다. 이와 같이 계산된 요인위험에 대하여 어느 정도의 위험프리미엄이 주어지고 있는가는 일반화 적률법(GMM)에 의하여 추정하였다. 그 결과, APT의 추정에 사용된 4개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인에 대하여 유의한 위험프리미엄이 추정되었다.
The mobile game industry has become the one of the fastest growing industries with its astonishing market size. Despite its industrial importance, a few studies empirically considered actual purchasing behavior in mobile games rather than the intention to purchase. Therefore, this paper investigates the key drivers of in-app purchase by analyzing the game-log dataset provided from a mobile game company in Korea. Specifically, the effects of goal-directed, habitual and social-interacted playing behavior are analyzed on in-app purchase. Furthermore, the recursive relationship with playing and purchasing behaviorsis also considered. The result shows that all suggested factors have positive impacts on in-app purchase in the current period. In addition, the effect of previous habitual playing has a positive impact, but the effect of social-interacted playing and in-app purchase in the previous period have negative impacts on in-app purchase of the current period. These findings can improve our understanding of the impact of game playing on in-app purchase in mobile games, and provide meaningful insights for researchers and practitioners.
This study estimated a wide range of stochastic process models using the frameworks of CKLS (1992) and Nowman and Wang (2001). For empirical analysis, the GMM estimation procedure is adopted for the monthly Brent crude oil prices from January 1996 to January 2005. Using the simulated price series, European call option premiums were calculated and compared each other. The empirical results suggest that the crude oil price has a strong dependency of volatility on the price level. Contrary to the results of previous related studies, it shows a weak tendency of mean reversion. In addition, the models provide different implications for pricing derivatives on crude oil.
This study show the empirical results and the models that explain the content creator's personal brand value in the user-generated content platform. Producer's brand value performance could have enhancement and dilution by their activities for the long-term and repetitive change. Therefore, for the measure and analysis, the models have to catch the effect from producer's the diverse activities. This study would find the guideline by competitive analysis between (1) the impact of in-group user's self-motivated participation and (2) the impact of the social links from the outside platform. Based on the analysis results, producer's creation activity as focused on the specific and professional category increase their brand value for the long-term. However, producers would have to upload diverse category, after users are bored to their similar videos' as before. These empirical results would be a guidelines to the content management strategies for producers and the platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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