횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.
본 연구의 목적은 비매개변수적 리샘플링 기법을 이용하여 농업용 저수지 유입 설계홍수량의 구간을 추정하는 기법을 제안하는 데 있다. 본 연구는 설계홍수량을 점 추정하여 안전계수(safety factor)를 적용하는 기존 방법에 대한 대안을 제시하고자 한다. 설계홍수량의 구간 추정을 수행하기 위해 부트스트랩 기법(bootstrap technique)을 사용하였다. 부트스트랩 기법을 이용하여 95% 신뢰수준에 해당하는 신뢰구간을 추정하였다. 본 연구의 공간적인 범위는 남한의 30개 농업용 저수지이며, 시간적인 범위는 과거 기간(2015s: 1986-2015)과 미래기간(2040s: 2011-2040, 2070s: 2041-2070, 2100s: 2071-2100)을 설정하였다. 본 연구에서는 200년 빈도, 24시간 지속기간을 대표적인 결과로 선정하여 분석하였다. 빈도분석은 GEV 분포를 사용하였고, L-moment 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 설계홍수량은 HEC-1 모형을 이용하여 산정하였다. 최종적으로 설계홍수량 구간 추정한 결과를 기존의 점 추정한 뒤 안전계수를 적용한 기존 방법과 비교하였다. 97.5th BCa percentile 기준으로 상대적인 변화를 비교해보면, 미래로 갈수록 구간 추정으로 산정한 설계홍수량이 점차 증가하는 것으로 도출되었다. 한강 및 금강 유역에 위치한 농업용 저수지의 설계홍수량이 낙동강 유역에 비해 상대적으로 큰 변화를 보여주었다. 몇몇 농업용 저수지에 대해서 2040s 기간에 다소 감소하기도 하였으나 2070s 기간 이후에 다시 증가하는 결과를 보여주었다. 낙동강 유역의 위치는 농업용 저수지의 설계홍수량은 미래로 갈수록 크게 증가하지 않는 경향을 보여주었다. 본 연구는 설계홍수량을 추정하는 데 있어 결정론적인 방법에서 더 나아가 자료의 통계적인 특성을 고려하여 구간 추정을 수행하는 방법론을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 새만금 담수호로 유입되는 유사량과 담수호의 장래퇴적분포를 추정하였다. GIS(Geographic Information System)와 범용토양유실량식(Universal Soil Loss Equation; USLE)을 적용하여 새만금 담수호 상류유역에서 발생하는 토양유실량을 산정하고, 총유실량-유사운송비(sediment delivery ratio) 법을 이용하여 담수호로 유입되는 유사량을 추정하였다. USLE에 의한 총 유실량은 2,804 천ton/yr, 새만금 소유역별 평균 유사운송비는 12%, 담수호 유입유사량은 328 천ton/yr으로 추정되었다. 새만금 담수호의 유효저수량과 유입량에 의한 포착효율(trap efficiency)을 고려하여 담수호에 실제 퇴적되는 양을 추정하고 새만금 담수호의 표고별 장래퇴적분포는 Lara method (USBR method)을 이용하였다. 새만금 담수호의 유사퇴적량은 302 천ton/yr으로 산정되었으며, Lara method에 의한 추정결과 5년, 10년 후 각각 새만금 담수호의 내용적이 0.4%, 0.7% 감소하는 것으로 나타났다.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.251-260
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2009
이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.
관측교통량으로부터 기종점 OD 행렬을 추정할 때 적정한 관측구간을 선정한 후 선정된 구간의 교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 기종점 ODGODFUF의 추정력을 향상시키고 경제적인 효율성(관측비용 감소)을 제고하기 위한 방법이라고 판단하였다. 본 연구에서는 관측구간을 선정하기 위해 정수계획법을 이용하여 관측구간을 선정하는 모형식을 제시하였으며 이 기법을 이용하여 교통량 관측구간을 선정한 후, 성정된 관측구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하였다. 또한 적정한 관측구간으로 선정된 교통량으로부터 추정된 기종점 OD행렬의 추정력을 비교분석하기 위하여 임의적으로 관측구간을 선정하여 기종점 OD행렬을 추정한 기존의 연구결과와 비교하였다. 비교분석한 결과, 적정한 관측구간을 선정하여 추정한 구간교통량 및 추정 기종점 OD행렬의 추정력이 임의적으로 관측구간의 교통량을 이용한 결과의 오차보다 더 개선되는 것으로 분석되었다. 따라서 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하기 위해서는 적정한 관측구간을 선정하여 선정된 구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 오차를 줄일수 있으며 추정력을 향상시킬수 있는 방법이라고 하겠다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.87-95
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2014
분산함수가 불연속인 경우 Kang과 Huh (2006)는 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량으로 분산함수를 추정하였다. 음의 실수 값도 가질 수 있는 로그분산함수를 추정 대상으로 하여, 오차제곱의 분포를 ${\chi}^2$-분포로 가정하고 국소선형적합을 이용한 불연속 로그분산함수의 추정이 Huh(2013)에 의해 연구되었다. Chen 등 (2009)은 연속인 로그분산함수를 로그잔차제곱을 이용한 국소선형적합으로 추정하였다. 본 연구는 Chen 등의 추정법을 이용하여 불연속인 로그분산함수의 추정량을 제시하였다. 기존의 제안된 불연속인 로그분산함수의 추정량들과 제안된 추정량을 모의실험을 통하여 비교연구하고자 한다. 한편, 로그분산함수가 연속이지만 그 미분된 함수가 불연속일 경우, Huh (2013)의 방법과 제안된 방법으로 적합된 국소선형의 기울기를 이용하여 불연속인 미분된 로그 분산함수의 추정량을 제시하고자 한다. 이들 추정량의 비교 연구 또한 모의실험을 통하여 제시하고자 한다.
한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
일반적으로 현 시점에서 목표로 하고 있는 추정량의 산포가 지난시점의 추정량의 산포보다 크다면 지난시점과 비교하여 현 시점의 표본의 크기는 줄어드는 것이 타당하다. 계속조사에서 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 이용하여 표본의 크기를 결정하는 것을 연구한 여러 논문들이 있다. 그런데 모집단은 크기의 변동과 산포의 변동이 있을 수 있으므로 본 연구에서는 지난 시점의 추정량의 변동계수와 모집단의 크기, 모집단의 산포 변동과 현 시점의 추정량의 목표오차를 반영하여 현 시점의 표본의 크기를 구하는 문제를 연구한다. 또한 모의실험을 통하여 기존 표본크기의 공식들과 비교분석한다.
이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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