Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1421-1428
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2013
본 논문의 목적은 프로야구 경기에서 각 타석에서의 안타 여부가 이전 타석에서의 결과와 관련이 있는지를 살펴보는 것이다. 이를 위해 한국프로야구 8개 구단의 2011년 정규리그 자료를 이용하였다. 타석별로 안타에 대한 조건부 확률과 리프트를 구하여 본 결과 특정 타석의 타율이 이전 타석에서의 안타 여부에 따라 크게 달라지지 않는다는 것을 확인 할 수 있었다. 특정 타석과 이전 타석의 결과 에 대한 독립성검정과 특정 타석의 결과와 이전 모든 타석에서의 무안타 여부와의 독립성검정을 보면 거의 대부분의 검정에서 종속으로 볼 수 없다는 결과를 얻었다. 따라서 각 타석에서의 안타 여부는 이전 타석의 안타 여부와 관련성이 아주 적거나 서로 독립적인 관계에 있다고 결론 내릴 수 있다.
바젤 위원회는 시장위험의 측정 도구로 Value-at-Risk(VaR)와 expected shortfall(ES)을 사용할 것을 제안하였다. 여러 문헌에서 VaR와 ES의 다양한 추정 방법들이 연구 되었다. 본 연구에서는 준모수적인 방법인 conditional autoregressive value at risk(CAViaR), conditional autoregressive expectile(CARE) 방법들, 그리고 Gaussian 준최대가능도 추정량(QMLE)를 이용한 방법을 사후 검정을 통해서 비교하고자 한다. 각 방법의 타당성을 확인하기 위해서, VaR에 대한 사후 검정은 unconditional coverage(UC)와 conditional coverage(CC) 검정을 사용하고 ES에 대한 검정은 붓스트랩 방법을 사용한다. S&P500 지수와 현대 자동차 주식가격 지수에 대하여 실증 자료 분석이 수행되었다.
본 논문에서는 정상적 부트스트래핑을 금융 자산 가격에서 시장 미시구조 잡음에 대한 라그랑지 승수 검정에 적용한다. 몬테 카를로 실험을 통해 부트스트래핑 방법이 조건부 이분산 모형을 적용한 기존 라그랑지 승수 검정의 유의수준 왜곡 문제를 개선함을 보인다. 이 검정을 KOSPI 지수와 원-달러 환율과 같은 실제 데이터에 적용한다.
진술선호법의 가상적 지불상황으로 초래되는 가상편의(hypothetical bias)는 설문 응답자에게 사회규범적 부담으로 작용하여 설문 응답에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 도심하천복원의 경제적 편익을 추정하기 위해 전통적으로 사용되고 있는 주관적 질문과 함께 객과화된 질문을 적용하여 가상적 편의(사회규범편의)를 검정하였다. 대전광역시의 하천이 복원되는 사례를 이용하여 전국의 응답자 1,000명을 대상으로 데이터를 수집하여 조건부가치평가법(CV)과 선택실험(CE)을 함께 적용하여 지불의사액을 추정하였다. 사회규범편의를 검정하는 방법으로 관련 문헌에서 일반적으로 쓰이는 표본분할과 파라미터화 방법을 함께 적용하여 그 함의를 비교하였다. 전통적인 방법으로 추정된 하천복원의 한계가치는 CV의 경우 10,500원, CE의 경우 수질 개선 18,600원, 하천내부 개선 2,200원, 하천주변 개선 8,900원, 생물다양성 개선 5,800원으로 추정되었다. 검정 결과에 의하면 응답자들의 선호도 이질성을 설명하는 원인으로서 질문의 차이를 파라미터화하여 모형에 포함시킬 경우에는 가치평가기법의 차이에 관계없이 사회규범편의가 5% 수준에서 모두 유의하게 나타났다. 반면, 질문의 유형에 따라 데이터가 독립적으로 분석되는 표본분할의 경우 대부분의 경우에서 사회규범편의가 유의하지 않았다. 비록, 본 연구에서 Cheap-talk가 사전에 적용되어 가상적 편의가 1차적으로 걸러졌을 가능성이 있겠지만, 검정법에 따라서 전혀 다른 결론이 도출될 수 있어서 앞으로 주의가 요구된다. 실질적 효과성 차원에서 사회규범편의를 검정하는 표본분할의 사용을 권한다. 특히, 사회규범이 강한 상황에서는 Cheap-talk 이후에도 가상편의가 강하게 잔존할 가능성이 높기 때문에 향후 비시장가치평가에서 객관적 질문의 역할이 강조된다.
소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 Χ$^2$, 일반화 가능도비 G$^2$, 그리고 역발산 Ι(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 Χ$^2$, Ι(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.
본 연구의 주된 수행 동기는 국내,외 기업재무 분야에서 현재 학문적 관심이 점증되고 있는 현금유보 수준의 결정요인에 대한 기존의 유사주제 연구들에 대한 추가적인 실증분석이다. 연구설정 기준과 관련하여, 국제금융위기 이후의 표본기간 (2009-2013)과 국내 재벌기업들의 표본을 대상으로 구도화되었으며, 본문에 설명되었듯이 2가지의 주요가설들이 검정되었다. 첫 번째 가설 검정에서는 조건부 분위회기모형을 응용한, 현금유동성 분위 (계층) 수준별 유의성있는 재무변수들을 계량적으로 측정하는 것이었으며, 두 번째 검정에서는 다중로지스틱 모형을 활용한 국제금융위기 이후 기업들의 현금 유동성 수준 증감과 관련된 비교그룹들 상호 간에 대한 비교연구가 수행되었다, 결과적으로, 전자에서는 유동성, 대리인비용, 그리고 현금전환기간과 관련된 변수들이 유의성있는 재무변수로서 판명되었으며, 후자에서는 현금보유 수준의 변화가 상대적으로 큰 재벌계열사들이, 비교그룹 (즉, 기준그룹)에 속하는 계열사들 보다 유동성, 기업규모, 그리고 배당수익률 등의 측면에서 유의성 있는 통계적 차별성을 보이는 것으로 판명되었다.
본 연구에서는 Pfister 등 (2019)에서 제시된 시계열 데이터에 대해서 시간이 지나도 불변하는 인과성(invariant causality)을 갖는 변수를 찾는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 시계열에서 주로 이용되는 Granger causality 방법은 인과 관계를 찾기 보다는 선행한 사건과 추후에 일어나는 사건과의 연관성을 찾는 방법이며, 때로는 허위 연관성의 결과를 산출하기도 한다. Chow 검정은 고정된 모형에 대해서 특정 시점 전후의 차이를 검정하는데 이용된다. 기존 방법은 높은 설명을 갖는 모형을 찾는데 중점을 두었는데, 이러한 모형은 환경의 변화에 따라 같은 모형이 유지되지 않을 가능성이 있다. Pfister 등 (2019)에서 제시된 모형은 설명변수와 종속변수 간의 조건부 관계를 찾는데 중점을 두고 있기 때문에, 환경의 변화에도 불변하는 인과성을 찾는데 유용하게 이용될 수 있다. 특히, 거시 경제 데이터는 측정하기 어려운 많은 변수로 인해 설명력이 높은 모형을 찾는 것이 어렵기 때문에, 기존 방법을 이용하기 보다는 Pfister 등 (2019)의 모형을 적용하는 것이 의미가 있다. 본 연구에서는 Pfister 등 (2019)가 제시한 방법을 이용하여 원 달러 환율에 불변하는 인과성을 갖는 거시경제 변수를 찾고자 한다.
Even though the double bounded contingent valuation method(DBCVM) is an efficient estimation method of the willingness to pay for a non-market good, it has long been criticized to be an inappropriate estimation method because of interdependence of subsequent two answers during a course of survey. Many experimental studies have reported that two subsequent answers are not made independently, but the second answer depends upon the first answer. There are many hypotheses contending a different pattern of dependence of the answers. In this study, the dependence of two answers are tested. But no dependence pattern has been detected.
범주형 자료에 대하여 탐색적 자료분석을 할 수 있는 기존의 여러 그림들을 변수의 수가 많아지면 시각적인 식별이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삼차원이상의 다차원 범주형 자료를 이차원 평면성에 표현할 수 있는 링차트(ring chart)를 제안한다. 각 칸의 확률값을 표현하는 링차트는 범주형 자료의 구조 전체를 시각적으로 파악할 수 있으며, 관측값을 표준화한 링차트는 변수들간의 연관성 여부를 시각적으로 판단하는데 유용한 정보를 제공한다. 삼차원이상의 자료에서는 이중 링차트(조건부 링차트)를 개발하여 일차 및 이차교호작용 검정까지도 가능하다. 또한, 관측값과 잔차를 동시에 표현한 잔차 링차트는 설정된 모형의 적합성 여부를 시각적으로 평가할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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