• 경영과정보연구
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• 제29권4호
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• pp.207-223
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• 2010

본 연구에서는 국내 금융회사중 내부모형을 승인받아 사용하고 있는 국내 은행의 실제 위험유형별 자료를 이용하여 시장위험과 신용위험간 관계를 고려한 통합위험을 측정하였으며, 이를 통하여 위험유형간 분산효과가 존재하는지 검증해 보았다. 검증방법은 법규상 규제자본과 내부모형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순 합산 및 위험액 자체에 직접 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 이용하여 비교 검증하였다. 실증분석 결과, 다음과 같은 사실들을 확인할 수 있었는데, 먼저 내부모형은 시장위험에서는 평균적으로 규제자본에 비해 40.4%, 신용위험은 45.4%의 분산효과를 보였으며, 통계적으로도 유의한 차이를 보였다. 이는 내부모형의 경우 하위 위험요인간 분산효과로 인하여 규제자본에 비해 필요자본이 작아진 다는 것을 의미한다. 다음으로 실무에서 이용하는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 적용하여 산출한 단순 통합위험을 경제적 자본의 대용치인 내부모형의 단순합산과 비교해 본 결과 분산효과는 크지 않았으며, 통계적으로도 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 은행의 시장위험이 신용위험에 비해 규모면에서 과소하여 분산효과가 크게 나타나지 않는 것으로 설명할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5585-5593
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• 2014

본 연구는 기대 교통사고건수 추정을 위해 사용되는 SPF의 이질적 분산계수의 유의성이 이질적 사전분포에 직접적인 영향을 받는다는 가설을 검증하고, 이질적 사전분포에 대한 모형 오설정이 교통 안전개선 사업의 평가결과에 주는 영향의 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 구체적으로 본 연구에서는 이질적 분산계수의 유의성과 이질적 사전분포의 연관성을 검증하기 위해 모의실험을 통해 이질적 사전분포를 발생시킨 후 이를 NB모형과 HNB모형을 이용하여 SPF를 추정하여 이질적 과분산계수가 SPF의 평균함수 및 분산함수에 주는 영향을 분석하였다. 또한 추정된 계수추정치를 이용한 사전분포의 초모수 추정치의 오차특성과 이질적 과분산계수를 고려하지 않았을 경우 발생하는 교통사고감소계수(CRF)의 오차 부호와 크기를 상세 분석하여 제시하였다. 모의실험 자료 분석결과 이질적 분산계수의 오추정은 포아송 사전분포의 평균에는 큰 영향을 주지 않으나 분산의 크기를 변화시켜 궁극적으로는 기대교통사고건수의 추정량인 사후평균의 값에 오차를 발생시킬 수 있으며, 구체적으로 이질적 분산함수를 NB모형으로 오설정할 경우 CRF의 값은 참값에 비해 최대 120%의 오차를 발생시키는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.737-743
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• 2014

본 연구는 젖소의 검정성적, 총 502,228개를 이용하여 젖소군 분산에 대한 이질성을 비교 검증하고 동질적인 분산을 유도하기 위하여 수행되었다. 유량, 유지방량과 유단백량에 대한 유전력은 각각 0.28, 0.26과 0.24로 추정되었으며, 출생년도별 평균 육종가는 HV (heterogenous variance) 모형의 추정치가 animal 모형의 것보다 일괄적으로 낮게 나타났다. 국제유전능력평가 기준에 적용된 씨수소 545두에 대한 유량, 유지방량, 유단백량의 평균 육종가는 각각 453.54kg, 10.75kg과 14.33kg이었으며, 이질성이 보정된 경우의 평균 육종가는 각각 432.06kg, 10.15kg과 13.40kg으로서 모든 유생산형질에서 보정된 자료의 육종가 평균이 일괄적으로 낮게 나타났다. animal 모형에서 데이터세트 I과 II사이의 표현형 상관계수는 유량 0.839, 유지방량 0.821, 유단백량 0.837이었으며, HV 모형에서는 유량 0.841, 유지방량 0.820, 유단백량 0.836으로 두 모형에서 거의 유사한 결과를 나타내었다. animal 모형과 HV 모형으로 비교한 결과 유량에서 ${\theta}$값은 15.157에서 16.105, 유지방량은 -0.227에서 -0.196으로 증가하였으나 유단백량의 경우 0.630에서 0.586으로 감소하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제4권1호
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• pp.9-17
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• 1975

A, B 두 요인의 영향을 받고 있다고 생각되는 rc개 측정치가 있고 이것이 다음과 같이 $r\timesc$ 이차분류표로 정리되었다고 하자. 여기에서 $$y_{ij} = \mu + \alpha_i + \beta_j + \epsilon_{ij}$$ 와 같은 가법모형을 생각한다. 그리고 $\epsilon_{ij}$는 잔여항으로써 평균이 0, 분산이 $\sigma^2$인 정규분포를 한다고 가정하는 것이 보통이다. 또 이것은 모수모형인 경우 $E(y_{ij}) = \mu + \alpha_i + \beta_i, v(y_{ij}) = \sigma^2$임을 의미하는 것으로 생각된다. 그러나 자료에 따라서는 위에서와 같은 가법적 모형을 적용한다는 것이 적당하지 못한 경우가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.795-806
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• 1998

토양수분은 기후, 토양 및 지표면의 조건 등에 의해 영향을 받는다. 특히, 급격한 도시화 및 산업화의 영향으로 다른 영향인 자들 보다 지표면 조건의 변화가 크게 바뀌고 있다고 할 수 있으며 본 연구에서는 이러한 지표면 조건의 변화가 토양수분에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 간단한 토양수분 동역학 모형을 이용하여 평가해 보았다. 먼저, 본 논문에서는 토양수분의 시간적 공간적 통계특성을 정량화 해보기 위해 논문의 전반부를 Washita ’92 자료 및 Monsoon ’90 자료의 1차원 및 2차원의 통계적 특성을 정리하는데 할해하였으며, 논문의 후반부에서 지표면 조건의 변화를 모형 매개변수의 통계적인 특성을 변화시킴으로서 고려하고 각각의 경우 토양수분이 어떻게 반응하는가를 살펴보았다. 사용된 모형은 선형저수지의 개념에 토양상층에서의 공간적 거동을 고려하기 위하여 확산의 개념을 도입하여 구성된 모형이다. 모형의 주요 매개변수는 손실률과 확산계수로 나타나고, 이들은 관측자료의 통계특성을 이용하여 추정될 수 있다. 지표면 조건의 변화는 모형의 매개변수에 다양한 통계특성을 적용하고 고려하게 된다. 특히, 본 연구에서는 지표면 조건의 평균적인 변화보다 이의 공간적인 분산도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 이는 평균적인 지표면 조건의 변화는 선형저수지의 이론에 근거하여 그 영향을 쉽게 판단할 수 있기 때문이다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 지표면 상태의 분산도가 커질 경우 토양수분은 더 쉽게 손실된다, (2) 토양수분의 분산도는 모의 초기에 강우의 영향으로 크게 나타나나 시간이 경과함에 따라 감소하고 점차 지표면 상태의 분산특성를 나타내게 된다, (3) 지표면 유출이나 토양상층에서의 토양수분 이동에 따른 확산의 영향은 지표면 유출이 존재하는 강우기간으로 제한되며 전체적으로 토양수분의 변화에 미미한 영향을 미친다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1025-1038
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• 2014

가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.749-753
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• 2010

본 논문에서는 하천에 유입되는 오염물질 중 대부분을 차지하는 비보존성 오염물질의 확산거동을 분석하기 위해 2차원 수심 평균된 이송분산방정식에 유한요소법을 적용하였다. 수치모형 구성을 위해 SUPG(Streamline-upwind Petrov-Galerkin)법을 이용한 가중잔차법을 사용하였다. 모의대상 수질인자는 BOD와 DO이며, BOD 농도 결과가 DO 농도 계산에서의 입력 자료로 이용되도록 상호 연계를 형성하였다. 모형의 검증을 위하여 직사각형 수로에 선원으로 연속주입하여 얻은 수치해와 해석해를 비교하였다. 비교결과 수치해와 해석해의 결과가 서로 일치하는 것을 볼 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1449-1466
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• 2014

본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.449-462
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• 2016

본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.