• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.4
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• pp.575-586
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• 2011

In this paper, we study an asymptotic behavior of the finite-time ruin probability of the compound Poisson model in the case that the initial surplus is large. To compare an exact ruin probability with an approximate one, we place the focus on the exact calculation for the ruin probability when the claim size distribution is regularly varying tailed (i.e. exponential claims and inverse Gaussian claims). We estimate an adjustment coefficient in these examples and show the relationship between the adjustment coefficient and the safety premium. The illustration study shows that as the safety premium increases so does the adjustment coefficient. Larger safety premium means lower "long-term risk", which only stands to reason since higher safety premium means a faster rate of safety premium income to offset claims.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.303-303
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• 2018

안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.3
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• pp.471-485
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• 2010

VaR is used extensively as a tool for risk management by financial institutions. For convenience, the normal distribution is usually assumed for the measurement of VaR, but recently the method using extreme value theory is attracted for more accurate VaR estimation. So far, GEV and GPD models are used for probability models of EVT for the VaR estimation. In this paper, the PP model is suggested for improved VaR estimation as compared to the traditonal EV models such as GEV and GPD models. In view of the stochastic process, the PP model is regarded as a generalized model which include GEV and GPD models. In the empirical analysis, the PP model is shown to be superior to GEV and GPD models for the performance of VaR estimation.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.5
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• pp.71-82
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• 2001

불포화토에 있어서 함수상태는 지반이 건조할수록 수축하고 습윤상태로 진행할수록 파괴에 이르게 하는 추가적인 입자간 응력을 발생시키며, 이러한 간극수와 흙입자 사이에 발생하는 현상을 규명하기 위해서는 정확한 모형화가 필요하다. 흙입자와 간극수 사이의 상호작용에서 흡입유발 유효응력(suction-induced effective stress)을 규명하기 위해 정규모형(regular packing)과 임의모형(random packing)이 적용될 수 있다. 최근의 연구결과에 따르면 흙은 흡입유발 유효응력과 밀접한 관계가 있으며, 흙의 비등방텐서(anisotropic tensor)를 구하기 위해 적용된 ALTERNAT 모델을 이용하여 구조텐서(fabric tensor)를 개략적으로 정의할 수 있다. Thornton의 임의모형 시뮬레이션은 구조텐서에 상응하는 파괴응력 상태를 포함하고 있으며, 미소역학 시뮬레이션을 통하여 구조텐서를 구하였다. 본 연구에서는 상기에 언급된 구형의 흙입자 모형에 대한 이론적 고찰이 수행되었고, ALTERNAT 모델을 적용한 간단한 비등방텐서의 결과를 구조텐서와 비교하였다. 본 연구결과 비등방텐서는 미소역학 시뮬레이션에 의한 구조텐서에 비해 약 20~40%정도 큰 값을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.408-408
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• 2011

수자원관리와 수문모형에 있어 강수, 증발산, 침투, 침루 등의 물 순환과정에 대한 실질적인 이해와 분석연구의 중요도가 높아지고 있는 실정이며, 그중에서도 토양수분은 강수의 침투, 유출 등의 지표면과 대기사이의 질량 및 에너지이동에 관여하는 중요한 요소로서 수자원 및 수문현상에 직접적인 영향을 미친다. 이를 위해 강수, 증발산, 토양수분과 같은 수문변수에 대한 다양한 관측이 실시되어야 하지만 국내에서는 지속적이고 안정적으로 지상관측을 할 수 없는 실정이며 관련 기반기술도 매우 취약하다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 위성영상자료를 이용함으로써 한반도 전체에 대한 광역적인 토양수분자료의 획득을 용이하게 한다. 본 연구의 연구유역은 수자원 연구를 위해서 지정된 용담댐 시험유역으로 하였으며, 토양수분 관측지점의 지상관측 수문자료인 각 지점별 강수량, 지면온도, 인공위성자료인 MODIS 정규식생지수 등의 가용자료를 수집하고 신경망모형을 활용한 토양수분자료 생산 모형을 개발하여, 개선된 시공간 분해능과 공간정보 대표성을 가진 광역 토양수분자료를 생산하고 적용타당성을 분석하였다. 산정된 토양수분모형의 적용가능성을 파악하고자 용담댐 유역의 각 지점별 토양수분 관측데이터와 추정데이터를 비교한 결과 추천, 부귀, 상정 지점의 경우 평균 약 0.9257의 상관계수와 약 1.2917의 평균제곱근오차를 보였고, 검증지점인 천천2의 경우 약 0.8982의 상관계수와 약 5.1361의 평균제곱근오차의 결과를 보여주었으며 토양수분 추정모형의 적용가능성이 높음을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.335-349
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• 2003

In this paper, we use Bayesian method for model selection of poisson vs. negative binomial distribution, and normal, double exponential vs. cauchy distribution. The fractional Bayes factor of O'Hagan (1995) was applied to Bayesian model selection under the assumption of noninformative improper priors for all parameters in the models. Through the analyses of real data and simulation data, we examine the usefulness of the fractional Bayes factor in comparison with intrinsic Bayes factors of Berger and Pericchi (1996, 1998).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.3
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• pp.459-466
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• 2011

This article addresses robust Bayesian modeling for meta analysis which derives general conclusion by combining independently performed individual studies. Specifically, we propose hierarchical Bayesian models with unknown variances for meta analysis under priors which are scale mixtures of normal, and thus have tail heavier than that of the normal. For the numerical analysis, we use the Gibbs sampler for calculating Bayesian estimators and illustrate the proposed methods using actual data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.9 no.2
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• pp.95-103
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• 1998

Azzalini and Bowman proposed the pseudo-likelihood ratio test for checking the linear relationship using kernel regression estimator when the error of the regression model follows the normal distribution. We modify their method with the bootstrap technique to construct a new test, and examine the power of our test through simulation. Our method can be applied to the case where the distribution of the error is not normal.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.11-23
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• 2020

Sampling design should provide statistics to meet a given accuracy while saving cost and time. However, a large number of non-responses are occurring due to the deterioration of survey circumstances, which significantly reduces the accuracy of the survey results. Non-responses occur for a variety of reasons. Chung and Shin (2017, 2019) and Min and Shin (2018) found that the accuracy of estimation is improved by removing the bias caused by non-response when the response rate is an exponential or linear function of variable of interests. For that case they assumed that the error of the super population model follows normal distribution. In this study, we proposed a non-response bias adjusted estimator in the case where the error of a super population model follows the gamma distribution or the log-normal distribution in a business survey. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.361-369
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• 2015

A general linear mixed-effects model is often used to analyze repeated measurement experiment data of a continuous response variable. However, a general linear mixed-effects model can give improper analysis results when simultaneously detecting heteroscedasticity and the non-normality of population distribution. To achieve a more robust estimation, we used a heavy-tailed linear mixed-effects model for a more exact and reliable analysis conclusion than a general linear mixed-effects model. We also provide reliability analysis results for further research.