수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.
국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.
소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 Χ$^2$, 일반화 가능도비 G$^2$, 그리고 역발산 Ι(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 Χ$^2$, Ι(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.
중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.
전형적인 시공간모형은 시공간 변이도(semivariogram) 또는 공분산 함수(covariance function)를 필요로 한다. 본 논문에서는 계산하기 어렵고 현실적이지 못한 결합 공분산함수를 통한 고전적 모형 대신, 일련의 독립적인 조건분포를 이용하는 보다 현실적인 베이지안 계층모형을 이용한다. 미국 전 지역에 산재해 있는 138개 기온 관측소로부터 얻어진 61년(1920-1980) 동안의 연기온편차 자료에 시공간 베이지안 계층모형을 적용하고 순수시계열모형에서의 적합값과 제안된 모형의 적합값을 비교분석한다.
본 논문에서는 응답자가 민감한 속성을 가지고 있지 않으면 직접 "예"라고 응답하고, 민감한 속성을 가지고 있으면 Greenberg et al.(1969)의 무관질문모형의 확률장치를 이용하여 선택된 질문에 응답을 하는 새로운 무관확률화응답모형을 제안하였다. 그리고, 제안한 모형이 Mangat(1994)의 관련질문모형보다 효율적인 되는 조건을 제시하였고, 수치적으로 효율성을 비교하였다. 또한, Leysieffer와 Warner(1976)의 위험함수와 Flinger et al.(1977)의 사생활 보호 측도를 이용하여 제안한 모형이 Mangat의 관련질문모형에 비하여 개인의 사생활을 보호해 주는 측면에서 더 효율적임을 보였다.효율적임을 보였다.
Cox(1972)가 제안한 비례위험모형은 두 표본의 처리를 비교하거나 공변량의 효과와 생존시간의 관계를 회귀적으로 해석하는 등 다양한 상황에 쓰일 수 있어 널리 이용되고 있다. 따라서 비례위험모형에 대하여 많은 통계 학자들이 연구를 하였는데, 그중에서도 적합도 검정법에 대하여 여러 편의 논문이 발표되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 비례위험모형에 대한 적합도 검정법에 관하여 설명하고, 다양한 형태의 자료에 대한 모의실험을 통하여 비례위험모형을 이용하여 생존분석을 실시하려는 통계분석가들에게 도움이 되도록 각각의 특성에 관하여 논의하였다.
본 논문에서는 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 모형의 선형성을 검정 할 수 있는 검 정통계량을 제시하고, 유도한 검정통계량의 계산을 위하여 인공회귀방법을 이용하려한다. 모의실험 결과, Double-Length Artificial Resression(DLR)을 이용한 LM 검정통계량은 명목유의 수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 검정력에 있어서도 기존의 검정에 비하여 높게 나타났다.
본 논문은 비음의 정수값을 가지는 시계열 모형중 시계열의 상관관계가 연속형 AR(1) 모형과 비슷한 행태를 가지는 INAR(1)(Integer Valued Autogressive of order 1) 모형을 고려하고 있다. 주변분포가 음이항분포를 따르는 INAR(1) 모형에 포함된 모수의 다양한 추정량을 도출하고, 이 추정량들의 점근분포를 유도하였다. 또한, 추정량들의 비교를 위하여 모의실험을 실시한 결과 본 논문에서 제시한 통계량이 Klimko and Nelson(1978)이 제시한 통계량보다 우수하다는 것을 볼 수 있다. 응용으로써 M/M/ 대기행렬과정에서의 모수를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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