본 논문에서는, 신뢰성분석에서 고려되는 평균고장률의 추이에 관한 검정법에 대해 연구하였다. 즉, 수명분포가 지수분포를 따르는지 또는 수명분포의 평균고장률이 증가하는지를 검정하는 검정통계량을 제안하였다. 제안된 검정통계량은 순서통계량의 선형 함수의 형태로 이루어져 있고 대표본 뿐만 아니라 소표본에서도 쉽게 적용될 수 있다. 또한 제안된 검정통계량의 점근상대효율을 평가하기 위해, Klefsjo(1983)가 제안한 검정통계량과 비교하여 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.549-556
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1997
본 논문에서는 Block과 Basu (1974)가 제안한 절대연속이변량지수분포(absolutely continuous bivariate exponential distribution : ACBVED)의 독립성검정에 대한 Score검정과 이 검정의 점근성을 높이기 위하여 Cordeiro와 Ferrari (1991)가 제시한 Bartlett수정항과 유사한 형태의 수정된 Score검정을 유도하였다. 그리고 수정된 Score검정의 점근성의 효과와 주변분포가 동일하다는 가정하에서 Gupta, Mehrotra와 Michalek (1984)가 제안한 우도비검정을 모의실험으로 비교하였다.
Shapiro와 Wilk(1972)는 위치모수와 척도모수가 미지인 경우 지수분포의 검정통계량을 제안하였다. 그것은 척도모수의 일반화 최소제곱추정량과 표본분산의 비로 구성되었다. 그러나 이 검정통계량은 일치성을 갖지 않는다. 본 논문에서는 척도모수의 두개의 점근유효추정량으로 구성된 통계량을 고려하고 이의 극한분포를 구하였다. 또한 두 개의 통계량의 검정력을 비교한 결과 제안된 통계량이 변동계수가 1보다 크거나 같은 분포에서 더 좋은 검정력을 가짐을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
본 연구는 퍼지가설 검정을 위하여 퍼지수로 주어진 데이터에 대한 데이터의 조건을 제시하였고 면적비에 의한 동의지수법을 정의한 후 균일최강력 퍼지검정법을 제안하였다. 또한 균일최강력 퍼지 검정을 위하여 유의수준에 의한 신뢰한계를 제시하였다. 예증으로서 지수분포에서 얻은 랜덤셈플을 우도비에 의한 최강력 기각역을 구하여 동의지수법을 이용한 카이제곱분포의 퍼지검정법을 제시하였다.
본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.
본 연구는 우리나라의 실제 일별 주식수익률 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 우리나라 주식시장에 가장 적합한 사건연구방법론을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 1980년에서부터 1995년까지 우리나라 주식시장에 상장된 675개 주식을 대상으로 무작위 복원추출 방법에 의해 50개의 개별주식으로 구성된 250개 표본을 선정하였다. 이들 250개 표본을 이용하여 시뮬레이션 기법에 의해 다양한 사건연구 모형의 통계적 오류와 검정력에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다. 시뮬레이션 실험 결과에 의하면, 먼저 사건일을 정확히 포착할 수 있는 경우에는 산업별주가지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 우수한 사건연구방법으로 나타났다. 한편, 사건일을 정확하게 포착할 수 없는 경우에는, 동일가중지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 적합한 모형으로 나타났다. 그리고, 사건일 집중현상으로 인한 제1종 오류를 감소시키는 데에는 개별주식의 초과수익률 간의 횡단면 독립성을 가정한 검정법보다는 횡단면 중속성을 조정한 검정법을 사용하는 것이 더욱 효과적이다.
본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.
'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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