Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제1권
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pp.59-65
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1990
The Edgeworth expansion, the Roy-Tiku method and the bootstrap method for approximating the distribution of the sample variance are compared through the Monte Carlo simulation study.
지역별 계층별 주거실태 파악을 위한 주거 실태 및 수요조사의 새로운 표본설계는 전국 16개 시도별로 조사결과의 독립추계가 가능하도록 설계하는 것을 원칙으로 하여 총 45개의 층으로 층화한다. 조사의 표본오차 관리 대상 변수로 주택사용면적, 가구소득, 가구주 소득, 가구 생활비 등을 고려하여 표본규모를 결정한다. 각 지역의 표본크기는 기존조사의 결과 중 상대표준오차를 이용하여 결정하고 세부 층에 대한 표본배정은 가구 수의 제곱근비례 배정방법을 적용한다. 표본조사구의 추출은 조사구의 크기에 비례한 확률비례계통추출법으로 추출하고 계통추출에 있어서는 추출단위를 분류지표에 따라 정렬한 후 추출한다. 주택의 재건축, 재개발 등의 변화를 반영하기 위해 신규 아파트 단지를 고려하되 주택은 멸실에 대한 자료를 얻기 어렵기 때문에 신규 주택은 고려하지 않는다. 가중값은 설계가중값, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 통해 추정량과 분산 추정량에 이용한다. 추정의 효율을 살펴보기 위해 분산추정량의 설계효과를 계산한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.23-32
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2012
본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.
표본조사에서 추정하고자 하는 모비율이 낮으면 많은 표본을 추출해야 한다. 이 때 단위표본의 비용이 높아 추출할 수 있는 표본의 크기가 제한된다면 추정량의 분산을 줄일 수 있는 방법을 신중히 고려해야 할 것이다. 본 논문에서는 모집단에 대한 사전 정보가 있어 이를 이용하여 층화추출하는 경우에 층의 표본크기의 새로운 배분방법을 제안하고 기존의 배분방법들과 비교해 본다.
모집단의 변화를 효과적으로 추정하기 위한 반복조사 방법으로 겨체표본조사를 고려할 수 있다. 교체표본조사는 크게 일수준교체표본조사와 다수준교체표본조사로 나누어지며 모집단의 특성, 특성의 변화를 추정하기 위하여 복합추정량을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다수준교체표본조사의 경우 교체그룹내 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화복합추정량과 추정량의 분산을 최소화시키는 최적계수를제시하였다. 또한 수치예에서는 교체그룹내 표본개체의 수, 교체그룹내 상관정도의 변화에 따라 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화 복합추정량의 효율성을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.99-105
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1998
본 논문에서는 매우 민감한 조사에서 모집단이 여러 개의 집락으로 구성되어 있을 때, 모집단으로부터 집락을 단순임의추출한 후 추출된 각 집락에서 다시 조사단위의 표본을 추출하는 2단계 집락추출법에 확률화응답모형을 적용하였다. 그리고, 일정한 비용 하에서 분산을 최소로 하는 1단계 집락의 수와 2단계 집락에서 추출된 조사단위의 수의 최적값을 구하여 최소분산의 형태를 도출하였다.
본 연구는 원 달러현물포지션보유에 따른 현물변동의 위험을 헤지하기 위하여 원 달러선물시장(Futures Markets)을 이용한 헤지효과성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 동적헤지모형인, 이변량 ECT-ARCH(1)모형과 최소분산모형을 설정한 후, 2001년 1월 2일부터 2002년 12월 31일까지의 일별 단위로 추출된 원 달러현물환율자료와 원 달러선물자료를 사용하여 헤지비율을 추정하고 헤지성과를 분석하였다. 또한 헤지성과의 비교 및 분석 시에서는 단순헤지모형(naive hedging model)을 추가적으로 포함시켰으며, 전통적 헤지모형인 최소분산헤지모형과 이변량 ECT-ARCH(1)모형을 이용하여 추정한 헤지비율의 크기는 크게 다르지 않는 것으로 나타났다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체분석기간과 분석기간을 세분화한 연도별 헤지비율 모두 최소분산헤지모형의 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 헤지비율이 변동하는 것으로 가정하는 이변량 ECT-ARCH(1)모형의 헤지비율보다 상대적으로 나쁘지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 헤지효과성을 측정한 결과 내표본(within-sample) 및 외표본(out-of-sample)기간동안 단순헤지모형과 최소분산헤지모형(minimum variance hedging model)모두 헤지비율이 시간에 따라 변화하는 이변량 ECT-ARCH(1)모형의 헤지효과성보다 상대적으로 더 나은 것으로 나타났다. 따라서 투자자들이 원 달러현물환율 및 선물환율의 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않고 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 무방함을 의미한다. 셋째, 헤지기간에 따른 헤지성과를 분석하기 위해 헤지기간을 1주일물과 2주일물 원 달러선물로 확대하였을 경우, 1일물을 이용한 경우보다 헤지성과가 내표본과 외표본에서 모두 상대적으로 더 나은 것으로 나타났다.
조사비용을 증대시키거나 조사실시에 어려움을 주는 바람직하지 않은 표본들의 추출확률을 줄여주기 위해서 Goodman과 Kish(1950)는 관리적 선정 방법을 제시하였다. 충화추출에서 표본의 수가 셀의 수보다 작은 경우 표본 배분에 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 관리적 선정을 적용할 수 있는데 Causey 등 (1985)은 수송이론을 이용한 알고리즘을 제안하였고 Sitter와 Skinner(1994), Tiwaridh Nigam(1998)은 선형계획법을 이용하였다. 본 연구에서는 기존 방법들의 문제점들을 다루었으며 추출방법의 이론적 측면을 보완하기 위하여 표본들의 적합성을 고려한 관리적 선정을 제안한다. 아울러 분산을 최소화시키는 관리적 선정방법과 통합관리적 선정 방법도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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