• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.623-632
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• 1998

이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.407-414
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• 2000

Carroll and Ruppert(1988) analyzed the esterase assay data with regression model based on quasi-likelihood. Jung and Lee(1997) introduced a goodness-of-fit test for testing the adequacy of the quasi-likelihood and claimed that there is no gross inadequacy with the model because their test was not rejected. However, Lee and Xelder(199S)'s residual plots revealed that the model did not sufficiently reflect the increase of the variance with that of the mean. In this paper, we re-analyze the esterase assay data with the joint modelling of mean and dispersion in Lee and l\elder(1998) and evaluate the validity of the fitted model by applying the residual plots. And it is illustrated that Lee and Nelder(199S)'s restricted likelihood is more efficient in goodness-of-fit test for the dispersion model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.16 no.3
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• pp.591-601
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• 2005

In this paper we consider detection of a discontinuity point in the variance function. When the mean function is discontinuous at a point, the variance function is usually discontinuous at the point. In this case, we had better estimate the location of the discontinuity point with the mean function rather than the variance function. On the other hand, the variance function only has a discontinuity point. The target function in order to estimate the location can be used the second moment function since the variance function and the second moment function have the same location and jump size of the discontinuity point. We propose a nonparametric detection method of the discontinuity point with the second moment function. We give the asymptotic results of these estimators. Computer simulation demonstrates the improved performance of the method over the existing ones.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.555-559
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• 2009

난류응력은 순간속도성분을 시간평균성분과 편차성분의 합으로 보고 Navier-Stokes 방정식으로부터 Reynolds 방정식을 유도할 때 나타나게 된다. Reynolds 방정식으로부터 수심 적분된 천수방정식을 유도하는 과정에서 시간 평균된 유속성분을 수심 적분된 유속성분과 편차성분의 합으로 본다면, 분산응력 (dispersion stress)이라고 하는 추가적인 새로운 항이 잔류하게 된다. 점성응력, 난류응력, 그리고 분산응력을 통칭하여 유효응력 (effective stress)이라고 한다. 일반적으로 수심에 비해 수로 폭이 넓은 개수로에서는 유효응력이 흐름특성의 수치 근사해에 큰 영향을 미치지 못한다고 가정하여 2차원 수심적분 모형에서 유효응력을 생략하기도 한다. 또한 유효응력을 적용하더라도, 점성응력이 난류응력에 비해 무시할 만큼 작다고 가정하여 난류응력만을 적용하며, 분산응력은 무시된다. 하지만 만곡부에서는 원심력과 편수위로 인한 횡방향 압력의 불균형이 발생하기 때문에, 만곡부의 이차류가 발생되며, 유속의 연직방향 분포도 일정하지 않게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 만곡부의 이차류 특성을 수심적분 2차원 모형에 반영하기 위해 분산응력을 고려한 모형의 개발 및 검증이다. 불규칙한 모의영역을 원활히 나타낼 수 있도록 곡선좌표계를 사용하는 여타 모형들과 달리 유한유소법을 이용하여 수치해를 구하며, 따라서 x, y 좌표축을 사용하는 데카르트 좌표계를 사용하여 지배방정식을 나타낸다. 분산응력의 유 무에 따른 수치결과를 Rozovskii의 $180^{\circ}$ 만곡수로 실내실험 자료와 비교하여 개발 모형을 검증한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.3
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• pp.411-425
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• 2021

Accelerated failure time (AFT) model represents a linear relationship between the log-survival time and covariates. We are interested in the inference of covariate's effect affecting the variation of survival times in the AFT model. Thus, we need to model the variance as well as the mean of survival times. We call the resulting model mean and variance AFT (MV-AFT) model. In this paper, we propose a variable selection procedure of regression parameters of mean and variance in MV-AFT model using penalized likelihood function. For the variable selection, we study four penalty functions, i.e. least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), adaptive lasso (ALASSO), smoothly clipped absolute deviation (SCAD) and hierarchical likelihood (HL). With this procedure we can select important covariates and estimate the regression parameters at the same time. The performance of the proposed method is evaluated using simulation studies. The proposed method is illustrated with a clinical example dataset.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.8 no.2
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• pp.195-209
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• 1997

The joint modelling of mean and dispersion in quasi-likelihood models which greatly extend the scope of generalized linear models, is required in case that the dispersion parameter, the variance component of response variables, is not constant but changes by depending on any covariates. In this paper, by using statistical package GENSTAT(release 5.3.2, 1996) which makes a easily analyze real data through this joint modelling, we mention necessities that must consider this joint modelling rather than existing mean models through model checking based on graphic methods for esterase assay data introduced by Carrol and Ruppert(1987, pp.46-47), and then study methods finding reasonable joint model of mean and dispersion for this data.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.24 no.3
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• pp.133-152
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• 2007

In this paper, we examine a portfolio selection model in which a safety-first investor maximizes expected return subject to a downside risk constraint. We use the Value-at-Risk as the downside risk measure. We exploit the fact that returns are fat-tailed, and use a semi-parametric method suggested by Jansen, Koedijk and de Vries(2000). We find a more realistic asset allocation than the one suggested by the literature based on the traditional mean-variance framework. For the robustness check, we provide empirical analyses using empirical quantiles. The results highlight that for optimal portfolio selection involving downside risks that are far in the tails of the distribution, our mean-VaR model with a fat-tailed distribution is superior.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.333-344
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• 2001

통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.41-56
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• 2008

주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.611-616
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• 1997

불균형일원변량모형에서 분산성분비율의 점추정에 관한 문제가 고려되어진다. 분산성분비율에 대한 새로운 추정량이 제안되며, 분산성분비율에 대한 여러가지 점추정량과 제안된 추정량을 평균자승오차(MSE)의 관점에서 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 살펴본다. 결론적으로 제안된 추정량은 수준의 수가 크고 불균형정도가 매우 심한 경우를 제외하고 다른 추정량들보다 훨씬 MSE 효율성이 높아짐을 알 수 있다.