본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.
본 논문에서는 불균형 일원랜덤효과모형에서 분산성분에 대한 MIVQUE 추정량들의 효율에 대하여 연구하였다. MIVQUE 추정량에 대한 초기 추정치로 3가지 추정치가 사용되었으며 이들을 이용하여 얻어지는 MIVQUE 추정량의 효율성을 척도화된 추정량의 경험적 분위수를 이용하는 EQDGs 플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험 결과 집단간 분산의 초기치를 0으로 하고 집단내 분산의 초기치를 1로 사용한 MIVQUE 추정량의 효율이 추정량의 안정성 관점에서 다른 초기치를 사용한 MIVQUE 추정량에 비하여 약간 효율적인 것으로 나타났다.
이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
본 논문은 재무 시계열 자료에서 흔히 나타나는 이상치를 처리하기 위하여 이중 로버스트 추정함수를 제시하였다. 이중 로버스트 추정 방정식의 해인 로버스트 추정치를 이용하여 ARCH모형과 GARCH 모형 하에서 이상치를 처리하였다. 또한 실제 주가자료를 응용하여 기존의 최소제곱추정치보다 로버스트 추정치나 이중 로버스트 추정치의 성능이 우수함을 보였다.
SP 방법의 장점중 하나는 개인의 응답자로부터 다수의 응답(Repeated observations)을 받을 수 있는 점이다. 그러나 이렇게 얻은 개인의 다중응답을 각각의 응답이 독립적이라는 것을 가정하고 있는 단순한 모델링방법을 이용해서 분석하면 t값이 상향되는 문제를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)라고 한다 본 연구는 다양한 접근을 통해서 이러한 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)를 다루고, 단순한 모델링방법을 통한 모델추정치가 신뢰할 만한가를 검증하도록 한다. 다양한 접근중에서 본 연구에서는 Jackknife와 Kocurs 방법을 적용하였다. Jackknife 방법은 JACKKNIFE란 소프트웨어를 사용해서 분석하였다. Jackknife 추정치와 Kocurs 추정치를 단순한 모델링기법을 적용한 모델추정치와 비교하여서 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)의 발생여부와 모델추정치에 어느정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 단순모델링의 추정치와 Jackknife 추정치의 표준오차도 비교하였다. 결과를 요약하면. Kocurs방법의 추정치의 t값은 단순한 모델링기법과 Jackknife 추정치의 t값보다 매우 낮게 나타났으며, 이는 Kocurs방법은 파라미터의 유의성을 지나치게 하향추정하는 것을 의미한다. Jackknife 방법의 추정치는 단순한 모델링기법의 추정치와 계수값은 거의 유사하나 t값이 다소 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 단순한 모델링기법의 계수값은 정확하나 유의정도가 다소 과장되는 것을 의미한다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 데이터에는 다중응답의 문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.475-478
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1998
음성에 공존하는 유/무성음 성분을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 유성음 성분은 주기성을 띤 사인곡선의 형태로 표현되며, 무성음 성분은 자동회기의 결과로 표현된다. 두 성분을 각각 차례대로 추정할 경우 한 성분에 대한 추정치의 정확도가 나머지 성분의 추정에도 영향을 주기 때문에 제안된 알고리즘은 두 성분을 공동으로 추정한다. 실제 ML 추정치는 구하기 어려워 이에 근접하는 추정치를 선형 방정식들을 interative 방법으로 풀어 구현하였다. 예비 시험결과 제안한 알고리즘이 정확하고 효율적으로 두 성분을 추정함을 알 수 있었고, 합성된 데이터 뿐만 아니라 실제 음성 데이터를 이용한 실험에서도 좋은 결과를 보여주었다.
가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.
<그림 1>과 <그림 2>, <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, 자료는 2001년도 이후의 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다. <그림 1>은 SAENGF는 제조업용 로봇 국내생산의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 2>는 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, EXPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, IMPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <표 1>은 국내 제조업용 로봇의 국내생산, 수출과 수입의 추정치이며, ARIMA모형을 사용하였으며, 자료는 2001년도 이후의 데이터로 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.599-607
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2016
한국에서 새로운 유형의 메르스 코로나 바이러스 감염에 의한 중동 호흡기 증후군 환자가 처음으로 발생한 이후 급속하게 번져, 사회적으로 큰 문제가 되었다. 최근 중동의 아라비아 반도를 중심으로 처음으로 감염 환자가 발생한 이 질병은 사우디 아라비아에서의 치사율이 30~40%에 이르는 것으로 알려져 있다. 그러나 전염 과정 초기에 한국질병관리본부에서 발표하는 치사율은 10% 초반으로 기존에 알려져 있는 치사율에 비해 현저히 낮은 수준을 보였다. 이는 전염 진행 과정에서 사망 또는 퇴원하지 않고 입원 중인 메르스 확진 환자의 수를 고려하지 않은 확진자 중 사망자의 비율을 사용하는 단순추정법에 기인한 것이었다. 치사율은 그 값에 따라서 전염병의 대처 정책에 큰 영향을 미치는 값이므로 전염 과정의 초기부터 안정적으로 치사율을 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 추정치에 비해 감염의 초기 단계에서부터 안정적으로 치사율을 추정하는 방법을 제시한다. 제시된 추정치는 메르스로 인한 사망자 수 이외에 입원 환자의 상태의 정보를 활용하였다. 새로운 추정치의 성능을 보기 위하여 한국에서 발생한 감염 이후 2015년 8월 10일까지 186명의 감염자 자료를 사용하여 치사율을 추정하고 기존의 여러 가지 치사율 추정치와 비교하였다. 제시한 추정치는 감염의 초기 단계에서부터 다른 추정치에 비해 안정적인 모습을 보였다.
잠실 및 신곡 수중보의 영향을 모의할 수 있도록 개선된 FLDWAV 모형을 한강 하류부의 하천구간에 적용하여 모형의 보정을 수행하였다. FLDWAV 모형에 포함된 자동추정 기법을 적용하여 부분 선형함수 가변 조도계수 모형의 매개변수를 추정하였다 팔당대교부터 전류까지의 하천구간을 3개 구간으로 구분하고, 유량 등급별 조도계수의 초기 가정치를 변화시켜 가며 각 경우에 대하여 홍수사상별로 매개변수 추정을 수행하였다. 최소유량(영) 등급 및 최대유량 등급에 대한 조도계수 추정치들은 초기 가정 값에 민감하여 초기치가 최종 추정치로 종료되는 경우가 다수 발생하였다. 대부분의 홍수사상에 대하여 추정 매개변수를 사용한 계산수위와 관측수위의 편차 합은 영에 근접하나, RMS 오차는 다양한 값들을 나타내었다. 양의 오차들과 음의 오차들이 서로 상쇄됨으로써 편차가 영에 근접하게 되는 경우가 빈번히 발생하였으며, 이는 편차 합을 최소화하는 목적함수를 만족시키는 최적해가 유일하지 않음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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