• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.103-117
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• 2017

경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.

• 한국경영과학회지
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• 제12권1호
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• pp.19-26
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• 1987

In analyzing time series, estimating the level or the current mean of the process plays an important role in understanding its structure and in being able to make forecasts. The studies the class of time series models where the level of the process is assumed to follow a random walk and the deviation from the level follow an ARMA process. The estimation and forecasting problem in a Bayesian framework and uses the Kalman filter to obtain forecasts based on estimates of level. In the analysis of time series, we usually make the assumption that the time series is generated by one model. However, in many situations the time series undergoes a structural change at one point in time. For example there may be a change in the distribution of random variables or in parameter values. Another example occurs when the level of the process changes abruptly at one period. In order to study such problems, the assumption that level follows a random walk process is relaxed to include a major level change at a particular point in time. The major level change is detected by examining the likelihood raio under a null hypothesis of no change and an alternative hypothesis of a major level change. The author proposes a method for estimation the size of the level change by adding one state variable to the state space model of the original Kalman filter. Detailed theoretical and numerical results are obtained for th first order autoregressive process wirth level changes.

• Computers and Concrete
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• 제20권5호
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• pp.555-562
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• 2017

The accuracy and integrity of stress data acquired by bridge heath monitoring system is of significant importance for bridge safety assessment. However, the missing and abnormal data are inevitably existed in a realistic monitoring system. This paper presents a data reconstruction approach for bridge heath monitoring based on the wavelet multi-resolution analysis and support vector machine (SVM). The proposed method has been applied for data imputation based on the recorded data by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on a prestressed concrete cable-stayed bridge. The effectiveness and accuracy of the proposed wavelet-based SVM prediction method is examined by comparing with the traditional autoregression moving average (ARMA) method and SVM prediction method without wavelet multi-resolution analysis in accordance with the prediction errors. The data reconstruction analysis based on 5-day and 1-day continuous stress history data with obvious preternatural signals is performed to examine the effect of sample size on the accuracy of data reconstruction. The results indicate that the proposed data reconstruction approach based on wavelet multi-resolution analysis and SVM is an effective tool for missing data imputation or preternatural signal replacement, which can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the safety of bridge structures.

• 산경연구논집
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• 제8권4호
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• pp.15-21
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• 2017

Purpose - In this work, we examined the causal relationship between credit loans from households (CLH), loan collateralized with housing (LCH) and an interest of certificate of deposit (ICD) among others in South Korea. Furthermore, the optimal forecasts on the underlying model will be obtained and have the potential for applications in the economic field. Research design, data, and methodology - A total of 31 realizations sampled from the 4th quarter in 2008 to the 4th quarter in 2016 was chosen for this research. To achieve the purpose of this study, a regression model with correlated errors was exploited. Furthermore, goodness-of-fit measures was used as tools of optimal model-construction. Results - We found that by applying the regression model with errors component ARMA(1,5) to CLH, the steep and lasting rise can be expected over the next year, with moderate increase of LCH and ICD. Conclusions - Based on 2017-2018 forecasts for CLH, the precipitous and lasting increase can be expected over the next two years, with gradual rise of two major explanatory variables. By affording the assumption that the feedback among variables can exist, we can, in the future, consider more generalized models such as vector autoregressive model and structural equation model, to name a few.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.45-53
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• 2020

Past literatures have not studied the impact of real-world events or information on the return and volatility of virtual currencies, particularly on the COVID-19 event, day-of-the-week effect, daily high-low price spreads and information flow rate. The study uses the ARMA-GARCH model to capture Bitcoin's return and conditional volatility, and explores the impact of information flow rate on conditional volatility in the Bitcoin market based on the Mixture Distribution Hypothesis (Clark, 1973). There were 3,064 samples collected during the period from 1^st of January 2012 to 20^th April, 2020. Empirical results show that in the Bitcoin market, a daily high-low price spread has a significant inverse relationship for daily return, and information flow rate has a significant positive relationship for condition volatility. The study supports a significant negative relationship between information asymmetry and daily return, and there is a significant positive relationship between daily trading volume and condition volatility. When Bitcoin trades on Saturday & Sunday, there is a significant reverse relationship for conditional volatility and there exists a day-of-the-week volatility effect. Under the impact of COVID-19 event, Bitcoin's condition volatility has increased significantly, indicating the risk of price changes. Finally, the Bitcoin's return has no impact on COVID-19 events and holidays (Saturday & Sunday).

• Advances in Energy Research
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• 제6권2호
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• pp.131-143
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• 2019

Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.

• 재무관리연구
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• 제17권1호
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• pp.203-226
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• 2000

본 연구는 주가지수 선물시장이 도입된 1996년 5월 3일부터 1998년 12월 5일까지 1분 간격 KOSPI 200 선물가격과 현물가격의 거래자료를 이용하여 각 선물가격과 기초자산가격간의 관계와 상호작용을 검토하는데 있다. 특히 본 연구는 차익거래자나 초단기 투기자(scalper)들이 거래체결을 위해 촌각을 다투는 선물시장의 거래행태에서 볼 때, 경제적 의미를 부여할 수 있는 1분 간격 수익률 자료를 이용함으로써 시장참여자의 실제 거래에서 표출되는 정형화된 현상을 정확히 파악한다는 점에서 중요하다. 본 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 주가지수 선물시장과 현물시장간에 체계적이고 긴 선도-지연 관계가 발견되었다. 주가지수 선물가격의 변화가 현물가격의 변화를 대략 26분 정도 선도하고 있으며, 대략 5분 정도 현물시장의 선도효과도 발견된다. 따라서 KOSPI 200 선물수익률과 현물수익률간의 선도-지연 관계는 한 시장에서 다른 시장으로의 일방적인 것이 아니라 시장간의 피드백(feedback)효과가 존재하며, 선물의 선도효과가 지배적인 것으로 보인다. 이러한 선도-지연 현상은 노이즈에 의한 비동시거래보다는 거래비용과 공매제약 차이 등 각 시장의 제도적 차이에 의해 발생하는 것으로 보여진다. 둘째, 약세시장 하에서 선물의 선도효과가 더욱 크게 나타났다. 이러한 현상은 약세시장 하에서 현물시장의 공매제약이 선물가격과 현물가격간의 괴리를 더욱 크게 하여 선물가격이 현물지수를 더욱 선도하게 하는 요인이 될 수도 있음을 나타내는 것이다. 셋째, 만기별 하위기간 중 97년 6월과 97년 12월을 제외한 기간은 선물과 현물가격간에 장기 안정적인 균형관계가 성립함을 발견하였다. 넷째, ARMA(p, q) 여과를 거친 선물과 현물수익률을 이용하여 97년 6월과 12월은 백터자기회귀(VAR)모형, 그 외의 기간은 오차수정(EC)모형으로 추정하였다. 표본전체기간동안 장기균형오차에 대한 조정은 선물과 현물시장에서 동시에 이루어지고 있으며, 시장간에 발생하는 불균형 상황은 아비트라지 거래로 조정되고 있음이 발견되었다. 각 만기별 모든 하위기간에 있어서는 시장간의 장기 불균형 상황이 현물시장을 통해서 조정되고 있으며, 시장이 성숙된 최근의 만기 98년 12월 하위기간에서는 선물의 15분 선도효과와 현물의 1분 선도효과가 발견되어 선물의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.

• 물과 미래
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• 제29권2호
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• pp.179-190
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• 1996

한강하류부 수질의 통계학적 해석을 통하여 수질 시계열자료의 기본 통계특성치, 지점별 및 계절별 변동성을 검토하였으며, 유량과 수질인자간의 상관성 분석을 실시하였다. 본류의 주요 6개 지점 및 3개 지류에 대한 통계특성치와 적정분포형을 산정하여 제시하였으며, 시간의존성 및 계절성을 검토하여 제시하였다. 또한, 수질 항목간의 상관성 검토를 통하여 상관성이 높은 수질, 항목간, 그리고 지점간의 상관식을 제시하였다. 추계학적 모의모형의 적용가능성을 확인하였으며, DO 항목은 전 지점간에 높은 상관성을 가지고 있었다. 유량과의 상관관계 검토에 있어서 DO, SS 항목은 유량보다는 수온에 민감하였으며, BOD, COD 항목은 유량이 적은 갈수기에는 유량에 민감한 것으로 나타났다. 수온에 밀접한 영향을 받는 DO 항목외에도 BOD, COD 항목은 계절적인 주기성을 가지고 있었으며, 상호상관 분석결과 DO, BOD, COD 항목 외의 수질 항목들에서도 각 수질 항목들에 내재된 주기성을 찾아볼 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1756-1761
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• 2021

2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권2호
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• pp.17-25
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• 2023

본 연구의 목적은 노인 오토바이 운수사고 입원환자의 노인분류에 따른 특성을 분석하여 노인 오토바이 운수사고의 손상 예방 대책을 마련하기 위한 기초자료의 제공에 있다. 2015년~2019년의 질병관리청 퇴원손상심층조사 자료 중 오토바이 운수사고로 입원한 노인 입원환자 1,384명을 대상으로 카이제곱검정, 독립표본 t-검정, 정준상관분석을 실시하였다. 진료 및 치료 정보 특성은 연소 노인과 고령 노인 모두 두개내 손상(S06)이 많았고, 손상 부위와 손상 유형은 각각 머리/목, 골절이 가장 많았다. 손상 발생 장소는 길/간선도로, 손상 시 활동은 이동중이 가장 많았다. 이상의 연구결과로 볼 때, 노인 오토바이 운수사고의 특성을 파악하여 이들을 집중적으로 관리하기 위한 국가적 차원의 예방 교육 및 정책 수립이 필요할 것으로 판단된다. 이 연구는 손상 예방과 감소를 위한 대책 마련 및 정책 개발에 필요한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.