• Title/Summary/Keyword: 통계 모형

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A goodness-of-fit test based on Martinale residuals for the additive risk model (마팅게일잔차에 기초한 가산위험모형의 적합도검정법)

  • 김진흠;이승연
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.9 no.1
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    • pp.75-89
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    • 1996
  • This paper proposes a goodness-of-fit test for checking the adequacy of the additive risk model with a binary covariate. The test statistic is based on martingale residuals, which is the extended form of Wei(1984)'s test. The proposed test is shown to be consistent and asymptotically normally distributed under the regularity conditions. Furthermore, the test procedure is illustrated with two set of real data and the results are discussed.

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A Study of Option Pricing Using Variance Gamma Process (Variance Gamma 과정을 이용한 옵션 가격의 결정 연구)

  • Lee, Hyun-Eui;Song, Seong-Joo
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.25 no.1
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    • pp.55-66
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    • 2012
  • Option pricing models using L$\acute{e}$evy processes are suggested as an alternative to the Black-Scholes model since empirical studies showed that the Black-Sholes model could not reflect the movement of underlying assets. In this paper, we investigate whether the Variance Gamma model can reflect the movement of underlying assets in the Korean stock market better than the Black-Scholes model. For this purpose, we estimate parameters and perform likelihood ratio tests using KOSPI 200 data based on the density for the log return and the option pricing formula proposed in Madan et al. (1998). We also calculate some statistics to compare the models and examine if the volatility smile is corrected through regression analysis. The results show that the option price estimated under the Variance Gamma process is closer to the market price than the Black-Scholes price; however, the Variance Gamma model still cannot solve the volatility smile phenomenon.

THEORETICAL BACKGROUND AND EMPIRICAL EVIDENCE FOR R&D AND ADVERTISING INVESTMENTS IN KOREA (한국기업의 투자 행태 분석 : 이론적 배경과 실증적 근거)

  • 이종일
    • Journal of Technology Innovation
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    • v.3 no.1
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    • pp.185-212
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    • 1995
  • 전통적인 산업조직이론에서 널리 사용되는 시장구조-행동-성과 분석 도구 (The SCP Paradigm)는 시장성과가 가격정책, 기술개발투자(R&D), 광고투자, 생산설비 변경 등 시장행동의 함수라는 암묵적 가정에 근거한다. 최근 시장행동 중에서 기업의 관심이 크게 높아진 R&D 및 광고투자가 시장성과에 미치는 영향이 크게 부각되었으며, 시장성과를 구성하는 주요요인으로 주목받고 있다. R&D 및 광고 투자의 성격과 행태, 그리고 시장성과에 미치는 영향이 상호 유사함에도 불구하고 두 가지 변수를 동시에 다룬 연구는 매우 드물다. 몇 안 되는 연구들도 기업의 행태를 실증적으로 설명하는데 치중함으로써 이론적 근거를 소홀히 하는 경향을 보이고 있다. 즉, 논리의 전개상 이론적인 근거를 바탕으로 수리모형이 먼저 제시된 후에야 이를 검증하는 방법으로 통계모형을 사용하는 것이 옳을 것이다. 이 논문은 기존의 SCP 분석방법을 사용하여 기업이 한정된 재원을 어떤 원칙아래 R&D 및 광고에 분산 투자하는 가를 설명하기 위해 수리모형을 설정한 후, 정태와 동학, 확실성과 불확실성, 단발성과 균등투자전략의 개념을 도입하여 다양한 분석을 시도하였다. 또 R&D 및 광고투자 함수를 이론적 근거에 의해 도입하되, 각 모형에 균형이 존재하는가를 검증하였다. 수리모형을 이용해 분석한 결과 (1) 기업의 투자는 R&D 및 광고투자간에 한계원리(Marginal Principle)가 지켜지도록 분배할 때에 효율적임이 판명되었고, (2) 동학모형이 정학모형을 포함하는 일반모형의 성격을 가지고 있었으며, (3) 투자는 확실성이 높을수록, 분산시킬수록 투자효과가 큰 것으로 나타났다. 한국을 대상으로 한 실증적 모형추정은 앞의 수리모형 및 그 결과에 근거를 두었으며, 한국기업에 적절한 R&D 및 광고투자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.

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공변량을 포함한 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위한 개별환경효과의 적용

  • 박희창
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.5 no.2
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    • pp.447-458
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    • 1998
  • 본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 두 변수에 영향을 미치는 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 개별환경효과모형을 도입하고자 한다. 개별환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하여 사망시간과 치료횟수의 모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하고자 한다.

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Bayesian model selection in exponential survival models (지수 생존 모형에서의 베이지안 모형 선택)

  • 정윤식;김미숙
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.15 no.1
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    • pp.57-71
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    • 2002
  • We introduce three types of exponential survival models, such as simple model, change-point model and finite mixture model in this paper. Among these models, in order to choose the best model, the model choice method is proposed using Gelfand and Ghosh(1998)'s idea. Then to avoid the computational difficulties, data augmentation method (Tanner and Wong, 1987) and Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990) are employed. Our methodology is applied to both simulated data and Stangl (1991)'s On-impramint Hydrochloride data.

Power comparison for 3×3 split plot factorial design (3×3 분할요인모형의 검정력 비교연구)

  • Choi, Young Hun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.28 no.1
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    • pp.143-152
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    • 2017
  • Restriction of completely randomization within a block can be handled by a split plot factorial design splitted by several plots. $3{\times}3$ split plot factorial design with two fixed main factors and one fixed block shows that powers of the rank transformed statistic for testing whole plot factorial effect and split plot factorial effect are superior to those of the parametric statistic when existing effect size is small or the remaining effect size is relatively smaller than the testing factorial effect size. Powers of the rank transformed statistic show relatively high level for exponential and double exponential distributions, whereas powers of the parametric and rank transformed statistic maintain similar level for normal and uniform distributions. Powers of the parametric and rank transformed statistic with two fixed main factors and one random block are respectively lower than those with all fixed factors. Powers of the parametric andrank transformed statistic for testing split plot factorial effect with two fixed main factors and one random block are slightly lower than those for testing whole plot factorial effect, but powers of the rank transformed statistic show comparative advantage over those of the parametric statistic.

로지스틱 회귀를 통한 경마의 입상확률모형

  • 유선경;박흥선
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.13 no.1
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    • pp.35-43
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    • 2000
  • 본 연구에서는 우리 나라 경마의 실제자료를 이용하여 연승식 경마의 입상확률에 미치는 여러 가지 요인을 조사하였고, 이를 토대로 입상확률모형을 유도하여 보았다. 외국의 경우, 경마에 대한 통계적 접근이 다각적으로 시행되었지만, 기존의 선행방법이 배당금에 의한 입상확률에 근거를 하고 있는 반면, 본 연구에서는 경마장에서 쉽게 구할 수 있는 정보를 중심으로, 로지스틱 회귀를 이용한 방법을 시도해 보았다.

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크리깅방법에 의한 오존도 예측

  • Jang, Ji-Hui;NamGung, Pyeong
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.255-260
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    • 2003
  • 공간자료에 대한 통계적 모형과 상관관계, 거리모형 등을 고려하여 크리깅방법에 의한 미 측정지역의 오존도를 예측한다. 서울시의 오존자료를 이용하여 예측한 결과 보통 크리깅방법이 효율적이다.

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A Target Selection Model for the Counseling Services in Long-Term Care Insurance (노인장기요양보험 이용지원 상담 대상자 선정모형 개발)

  • Han, Eun-Jeong;Kim, Dong-Geon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.28 no.6
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    • pp.1063-1073
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    • 2015
  • In the long-term care insurance (LTCI) system, National Health Insurance Service (NHIS) provide counseling services for beneficiaries and their family caregivers, which help them use LTC services appropriately. The purpose of this study was to develop a Target Selection Model for the Counseling Services based on needs of beneficiaries and their family caregivers. To develope models, we used data set of total 2,000 beneficiaries and family caregivers who have used the long-term care services in their home in March 2013 and completed questionnaires. The Target Selection Model was established through various data-mining models such as logistic regression, gradient boosting, Lasso, decision-tree model, Ensemble, and Neural network. Lasso model was selected as the final model because of the stability, high performance and availability. Our results might improve the satisfaction and the efficiency for the NHIS counseling services.

Time Series Models for Performance Evaluation of Network Traffic Forecasting (시계열 모형을 이용한 통신망 트래픽 예측 기법연구)

  • Kim, S.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.20 no.2
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    • pp.219-227
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    • 2007
  • The time series models have been used to analyze and predict the network traffic. In this paper, we compare the performance of the time series models for prediction of network traffic. The feasibility study showed that a class of nonlinear time series models can be outperformed than the linear time series models to predict the network traffic.