• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.185-189
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• 2002

본 논문에서는 초 모집단 모형 하에서 HT 추정량의 분산의 하한에 관계된 층화추정량의 효율성에 대해 다루었다. 특별히 Dalenius-Hodges 층화와 표본배분방법 중 멱배분(power allocation)을 적용했을 때 최소분산 성질에 대해 살펴보았다.

• Survey Research
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• v.12 no.3
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• pp.49-62
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• 2011

In this paper we investigate design-based properties of both the ordinary least square estimator and the weighted least square estimator for regression coefficients in panel regression model. We derive formulas of approximate bias, variance and mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator after linearization of least square estimators. Also we compare their magnitudes each other numerically through a simulation study. We consider a three years data of Korean Welfare Panel Study as a finite population and take household income as a dependent variable and choose 7 exploratory variables related household as independent variables in panel regression model. Then we calculate approximate bias, variance, mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator based on several sample sizes from 50 to 1,000 by 50. Through the simulation study we found some tendencies as follows. First, the mean square error of the ordinary least square estimator is getting larger than the variance of the weighted least square estimator as sample sizes increase. Next, the magnitude of mean square error of the ordinary least square estimator is depending on the magnitude of the bias of the estimator, which is large when the bias is large. Finally, with regard to approximate variance, variances of the ordinary least square estimator are smaller than those of the weighted least square estimator in many cases in the simulation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.1
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• pp.23-32
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• 2012

This paper deals with the bias and variance of regression coefficient estimators in a finite population. We derive approximate formulas for the bias, variance and mean square error of two estimators when we select a fixed-size inclusion probability proportional to the size sample and then estimate regression coefficients by the ordinary least square estimator as well as the weighted least square estimator based on the selected sample data. Necessary and sufficient conditions for the comparison of the two estimators in terms of variance and mean square error are suggested. In addition, a simple example is introduced to numerically compare the variance and mean square error of the two estimators.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.623-632
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• 1998

이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.4
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• pp.515-525
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• 2010

We investigated design-based properties of the ordinary least square estimator(OLSE) and the weighted least square estimator(WLSE) in a panel regression model. Given a complex data we derive the magnitude of the design-based bias of two estimators and show that the bias of WLSE is smaller than that of OLSE. We also conducted a simulation study using Korean welfare panel data in order to compare design-based properties of two estimators numerically. In the study we found the followings. First, the relative bias of OLSE is nearly two times larger than that of WLSE and the bias ratio of OLSE is greater than that of WLSE. Also the relative bias of OLSE remains steady but that of WLSE becomes smaller as the sample size increases. Next, both the variance and mean square error(MSE) of two estimators decrease when the sample size increases. Also there is a tendency that the proportion of squared bias in MSE of OLSE increases as the sample size increase, but that of WLSE decreases. Finally, the variance of OLSE is smaller than that of WLSE in almost all cases and the MSE of OLSE is smaller in many cases. However, the number of cases of larger MSE of OLSE increases when the sample size increases.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.41-56
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• 2008

주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.13-24
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• 2001

In this paper, we investigated mean estimation methods in two-phase sampling. Under the fixed expected cost we reviewed the optimal sample sizes, minimum variances and approximate unbiased variance estimators for usual ratio estimator, stratified sample mean with proportional allocation and Rao's allocation of the second phase sample. Also we proposed combined ratio estimator, which uses both ratio estimation and stratification and derived optimal sample size, minimum variance and unbiased variance estimator. Through a limited simulation study, we compared estimators by design effects and came to know that ratio estimator is more efficient than stratified sample mean in some cases and inefficient in the other cases, but combined ratio estimator is more efficient than others in most cases.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.5
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• pp.625-636
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• 2011

This paper proposes two parametric entropy estimators, the minimum variance unbiased estimator and the maximum likelihood estimator, for the lognormal distribution for a comparison of the properties of the two estimators. The variances of both estimators are derived. The influence of the bias of the maximum likelihood estimator on estimation is analytically revealed. The distributions of the proposed estimators obtained by the delta approximation method are also presented. Performance comparisons are made with the two estimators. The following observations are made from the results. The MSE efficacy of the minimum variance unbiased estimator appears consistently high and increases rapidly as the sample size and variance, n and ${\sigma}^2$, become simultaneously small. To conclude, the minimum variance unbiased estimator outperforms the maximum likelihood estimator.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.73-93
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• 1995

본 연구는 주식시장에서의 체결가격을 균형가격으로 가정하여 계산된 수익률에 관한 통계추정치의 편의에 관하여 분석하고 있다. 주식수익률의 통계적모멘트를 추정하는 것은 주식가격의 행태를 분석하는 연구 및 사건연구등에서 많은 학자들에 의하여 수행되어 왔다. 기존의 대부분의 연구들은 시장에서 체결된 가격이 그 시점의 진정한 균형가격이라는 가정하에 수익률을 계산하고 이 수익률 자료로부터 수익률의 평균, 표준편차, 외도(skewness), 침도(kurtosis) 등의 통계적모멘트를 추정하였다. 그러나 체결가격은 시장의 규칙에 의해 일정한 호가단위로만 거래될 뿐 아니라 매도 또는 매수호가에 거래됨으로써 진정한 균형가격과의 괴리가 있을 수 있게 된다. 본 연구는 주식호가단위의 불연속성과 매도매수호가의 차이로 연한 통계추정치의 편의에 관한 모형을 도출하여 편의의 크기와 특징을 분석하고, 이를 수정하는 간편식을 도출하여 그 유효성을 검증하고 있다. Gottlieb and Kalay(1985), Ball(1988), Cho and frees(1988)등은 1/8 달러의 최소호가단위로 인하여 발생하는 기존의 분산추정치의 편의를 계산하고 이를 수정하는 간편식을 제시하였다. French and Roll(1986)은 휴일이 포함된 기간의 수익률 분산과 평일 분산추정치의 비율이 기간과 비례하지 않는 원인중 하나는 매도매수호가차이로 인한 분산추정치의 편의라는 점을 설명한 바 있다. Choi and Shastri(1989)는 Black and Scholes 옵션가격 결정모형 이 주식 분산값의 크기에 따라 일정한 편의를 보이는 주요한 원인은 퍼센티지 매도매수호가차이와 옵션가격이 모두 진정한 분산치의 정의 함수이기 때문이라는 점을 보였다. Harris(1988)와 최종연(1994)는 주가의 불연속성 및 매도매수호가차이를 동시에 고려하여 기존의 분산추정치가 어떠한 편의를 보이는지에 관하여 분석한 바 있다. 본 연구에서는 최종연(1994)의 연구에서 도출된 모형을 연장하여 국내 주식시장과 같이 주가 수준에 따라 최소호가단위가 변화할 때의 변형모형을 도출하였다. 또한 이 모형에 따라 통계추정치의 편의를 수익률의 표준편차를 중심으로 계산하여 그 정도를 미국시장의 경우와 비교하였고, 그 추정치의 수정 방법에 대하여 호가단위가 변화하는 주가금액이 10,000원 주변일 경우를 중심으로 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.261-266
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• 2000

이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.