• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권3호
• /
• pp.603-623
• /
• 2013

최근 들어 예측하기 힘든 기후의 변동성이 심해지고 한국의 산업이 고도화됨에 따라 날씨의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 날씨보험이나 날씨 파생상품을 활용할 수 있으나 현재 실제로 이러한 금융상품을 이용하여 날씨위험을 관리하는 데에는 많은 어려움과 한계가 있다. 본 논문에서는 다양한 강수보험의 활성화에 필요한 강수횟수와 강수량의 확률적 모델링을 통하여 여러 가지 강수 보험을 제안하고 추정된 결합분포를 통하여 보험료를 산출하려 한다. 이를 위하여 최근 30년 동안 한국 9개 지역의 7월-9월의 월 강수량과 월 강수 횟수를 확률분포에 적합하고 두 확률변수의 상관성을 코퓰라를 이용하여 분석한다. 그리고 개별분포와 추정된 코퓰라를 이용하여 시뮬레이션을 통하여 여러 가지 강수 보험의 가격을 결정하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권6호
• /
• pp.1065-1074
• /
• 2011

1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권7호
• /
• pp.1097-1114
• /
• 2014

연생보험은 보험가입자 2인의 생사여부에 따라 보험금을 지급하는 보험상품이다. 보험실무에서는 연생보험 가입자들의 장래생존기간을 독립으로 가정하고 보험료를 산출한다. 그러나 보험가입자들 사이에 존재하는 상관성을 고려할 때 이는 합리적이지 않다. 또한 보험가입자들의 생존분포와 독립적인 커먼-쇽(common shock)을 연생보험에 반영하면 다양한 지급조건을 설정할 수 있는데 이에 대한 충분한 고려가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 커먼-쇽(common shock)을 연생보험에 적용하고, 코퓰라(copula)를 이용하여 가입자들의 장래생존기간 간에 존재하는 상관성을 반영한 후 분석을 수행한다. 또한 연생보험가입자에 대한 확률변수를 추가적으로 고려하여 기존의 연생모형에서 다루지 못했던 새로운 상품을 설계하고 시뮬레이션을 통해 보험료를 계산한다. 그리고 그 결과를 바탕으로 본 논문에서 제시한 모형이 연생상품에 다양하게 적용 가능함을 논하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.495-509
• /
• 2013

본 논문에서는 캔달의 타우(Kendall's tau)의 다차원으로의 확장과 그의 통계적 추론 및 해석에 대해 알아본다. 특히 다차원 캔달의 타우가 음의 값을 가질 때 의미를 해석하기 위해, 그것의 하한이 얻어지는 경우를 직관적으로 이해할 수 있도록 변수들간의 관계의 관점에서 설명하여본다. 또한 다차원 캔달의 타우를 실제 사례에 적용해 본후, 최근 Lee와 Ahn에서 연구된 d-countermonotonicity와 partially m-countermonotonic와 같은 새로운 개념을 통하여 캔달의 타우가 음의 값이 가질 때의 의미에 대해서 논의한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.340-340
• /
• 2021

가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.