• 제목/요약/키워드: Archimedean Copula

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다차원 Copula 함수를 이용한 VaR 추정 (VaR Estimation with Multiple Copula Functions)

  • 홍종선;이원용
    • 응용통계연구
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    • 제24권5호
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    • pp.809-820
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    • 2011
  • VaR는 투자목적이나 위험관리수단으로 시장위험을 측정하는 방법으로 현실생활에서는 다변량 분포에 대하여 추정을 필요로 한다. 본 연구는 다변량 확률변수들의 분포를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 확률변수들의 종속구조를 exchangeable Copula, fully nested Copula, partially nested Copula로 구별하여 토론한다. 국내의 네 종류의 산업체의 수익률 자료를 실증예제로 하여 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수의 모수들을 세 종류의 종속구조를 이용하여 구하고, 이 자료에 적합한 Copula 함수와 각 함수에 대응하는 VaR를 추정하고 비교탐색한다.

이변량 빈도해석을 위한 Archimedean Copula (Archimedean Copula for bivariate Frequency Analysis)

  • 성장현;백희정;권원태;김영오
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.600-604
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    • 2010
  • 수문설계 인자인 확률홍수량 산정시 짧은 홍수량 자료 길이로 인해 홍수량을 직접 이용하기 보다는 강우자료와 강우-유출모형에 의존하고 있는 현시점에서 무엇보다 중요한 것은 신뢰할 만한 확률강우량이 산정되어야 한다는 것이다. 하지만 지금까지의 강우빈도해석(rainfall frequency analysis)은 강도(intensity), 지속기간(duration), 깊이(depth) 사이의 연관성은 고려하지 않은 단편적인 방법론에 그치고 있다. 즉, 강우를 표현하는 인자들 간 독립(independency)이라는 가정을 거친 후, 간단한 단변량(univariate) 강우빈도분포(rainfall frequency distribution)로 확률강우량을 산정하고 있다는 것이다. 간단한 모형에 따른 이점은 있으나 최근의 강우 형태는 매우 복잡한 양상을 띠고 있어, 단변량 강우빈도분포로 이를 대표하기에는 무리가 따른다. 따라서 본 연구에서는 강우빈도해석의 인자가 독립적이며 정규분포(normal distribution)라 가정하지 않고, 세 개의 주변 분포(marginal distribution)의 형태가 같지 않다는 점, 또한 가정하지 않는 방법론 중, 그 가치를 널리 인정받고 있는 Archimedean Copula (AC)에 대한 연구를 수행하였다. AC를 이용하여 강도, 지속기간, 깊이 사이의 종속성 중, 두 가지 변량을 고려한 이변량(bivariate) 강우빈도해석을 수행하였고 그 효용성을 검토해 보았다.

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A copula based bias correction method of climate data

  • Gyamfi Kwame Adutwum;Eun-Sung Chung
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.160-160
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    • 2023
  • Generally, Global Climate Models (GCM) cannot be used directly due to their inherent error arising from over or under-estimation of climate variables compared to the observed data. Several bias correction methods have been devised to solve this problem. Most of the traditional bias correction methods are one dimensional as they bias correct the climate variables separately. One such method is the Quantile Mapping method which builds a transfer function based on the statistical differences between the GCM and observed variables. Laux et al. introduced a copula-based method that bias corrects simulated climate data by employing not one but two different climate variables simultaneously and essentially extends the traditional one dimensional method into two dimensions. but it has some limitations. This study uses objective functions to address specifically, the limitations of Laux's methods on the Quantile Mapping method. The objective functions used were the observed rank correlation function, the observed moment function and the observed likelihood function. To illustrate the performance of this method, it is applied to ten GCMs for 20 stations in South Korea. The marginal distributions used were the Weibull, Gamma, Lognormal, Logistic and the Gumbel distributions. The tested copula family include most Archimedean copula families. Five performance metrics are used to evaluate the efficiency of this method, the Mean Square Error, Root Mean Square Error, Kolmogorov-Smirnov test, Percent Bias, Nash-Sutcliffe Efficiency and the Kullback Leibler Divergence. The results showed a significant improvement of Laux's method especially when maximizing the observed rank correlation function and when maximizing a combination of the observed rank correlation and observed moments functions for all GCMs in the validation period.

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Copula 함수를 이용한 이변량분포의 VaR 추정 (VaR Estimation of Multivariate Distribution Using Copula Functions)

  • 홍종선;이재형
    • 응용통계연구
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    • 제24권3호
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    • pp.523-533
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    • 2011
  • 위험관리수단으로 시장위험을 정확하게 측정하는 방법 중의 하나로 VaR를 선호한다. 현실생활에서는 단일분포가 아닌 두 개 이상의 다변량분포에 대한 VaR를 추정해야 하는 경우가 많다. 이런 경우에는 VaR를 추정하기 위해 다변량분포를 고려해야 한다. 본 연구는 확률변수들의 종속적 구조를 파악하고 비정규성의 특성을 갖는 다변량 분포함수를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 여러 산업의 수익률분포에 적합한 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수를 추정하여 다변량 수익률 분포함수를 결정하고 이에 대응하는 VaR를 유도한다. 국내의 두 산업체의 자료를 실증예제로 하여 세 종류의 Copula 함수의 모수를 추정하고 이에 대응하는 이변량 분포로부터 VaR와 각각의 주변 분포의 VaR를 구한다. 실제의 VaR를 기준으로 기존 방법으로 구한 VaR와 비교 분석하여 추정의 정확성을 토론한다.

Prediction of steel corrosion in magnesium cement concrete based on two dimensional Copula function

  • Feng, Qiong;Qiao, Hongxia;Wang, Penghui;Gong, Wei
    • Computers and Concrete
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    • 제21권2호
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    • pp.181-187
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    • 2018
  • In order to solve the life prediction problem of damaged coating steel bar in magnesium cement concrete, this study tries to establish the marginal distribution function by using the corrosion current density as a single degradation factor. Representing the degree of steel corrosion, the corrosion current density were tested in electrochemical workstation. Then based on the Copula function, the joint distribution function of the damaged coating was established. Therefore, it is indicated that the corrosion current density of the bare steel and coated steel bar can be used as the boundary element to establish the marginal distribution function. By using the Frank-Copula function of Copula Archimedean function family, the joint distribution function of the damaged coating steel bar was successfully established. Finally, the life of the damaged coating steel bar has been lost in 7320d. As a new method for the corrosion of steel bar under the multi-dimensional factors, the two-dimensional Copula function has certain practical significance by putting forward some new ideas.

ON SOME APPLICATIONS OF THE ARCHIMEDEAN COPULAS IN THE PROOFS OF THE ALMOST SURE CENTRAL LIMIT THEOREMS FOR CERTAIN ORDER STATISTICS

  • Dudzinski, Marcin;Furmanczyk, Konrad
    • 대한수학회보
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    • 제54권3호
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    • pp.839-874
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    • 2017
  • Our goal is to establish and prove the almost sure central limit theorems for some order statistics $\{M_n^{(k)}\}$, $k=1,2,{\ldots}$, formed by stochastic processes ($X_1,X_2,{\ldots},X_n$), $n{\in}N$, the distributions of which are defined by certain Archimedean copulas. Some properties of generators of such the copulas are intensively used in our proofs. The first class of theorems stated and proved in the paper concerns sequences of ordinary maxima $\{M_n\}$, the second class of the presented results and proofs applies for sequences of the second largest maxima $\{M_n^{(2)}\}$ and the third (and the last) part of our investigations is devoted to the proofs of the almost sure central limit theorems for the k-th largest maxima $\{M_n^{(k)}\}$ in general. The assumptions imposed in the first two of the mentioned groups of claims significantly differ from the conditions used in the last - the most general - case.

코플라함수를 이용한 극단치 강풍과 강수 분석 (Analysis of extreme wind speed and precipitation using copula)

  • 권태용;윤상후
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권4호
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    • pp.797-810
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    • 2017
  • 한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

비정상성 GEV/Gumbel 주변분포를 이용한 강우자료 이변량 확률분포형 구축 (Construction of Bivariate Probability Distribution with Nonstationary GEV/Gumbel Marginal Distributions for Rainfall Data)

  • 주경원;최소영;김한빈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.41-41
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    • 2016
  • 최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 수문자료 등에 적용되면서 다양하게 연구되고 있으며 다변량 확률모형 중 copula 모형은 주변분포형에 대한 제약이 없어 여러 분야에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 강우자료는 기존 일변량 빈도해석을 수행하기 위하여 사용하던 block maxima 방법 대신 최소무강우시간(inter event time)을 통하여 강우사상을 추출하여 표본으로 사용한다. 또한 기후변화로 인한 강우량의 변화등에 대응하기 위하여 비정상성 Generalized Extreme Value(GEV)와 Gumbel 등의 확률분포형에 대한 연구도 많은 부분 이루어져 있다. 본 연구에서는, Archimedean copula 모형을 이용하여 이변량 확률모형을 구축하면서 여기에 사용되는 주변분포형에 정상성/비정상성 분포형을 적용하였다. 모형의 매개변수는 inference function for margin 방법을 이용하였으며 주변분포형으로는 정상성/비정상성 GEV, Gumbel 모형을 적용하였다. 결과로 정상성/비정상성 경향을 나타내는 지점을 구분하고 각 지점에 대한 정상성/비정상성 주변분포형을 적용한 이변량 확률분포형을 구하였다.

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Future drought risk assessment under CMIP6 GCMs scenarios

  • Thi, Huong-Nguyen;Kim, Jin-Guk;Fabian, Pamela Sofia;Kang, Dong-Won;Kwon, Hyun-Han
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.305-305
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    • 2022
  • A better approach for assessing meteorological drought occurrences is increasingly important in mitigating and adapting to the impacts of climate change, as well as strategies for developing early warning systems. The present study defines meteorological droughts as a period with an abnormal precipitation deficit based on monthly precipitation data of 18 gauging stations for the Han River watershed in the past (1974-2015). This study utilizes a Bayesian parameter estimation approach to analyze the effects of climate change on future drought (2025-2065) in the Han River Basin using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) with four bias-corrected general circulation models (GCMs) under the Shared Socioeconomic Pathway (SSP)2-4.5 scenario. Given that drought is defined by several dependent variables, the evaluation of this phenomenon should be based on multivariate analysis. Two main characteristics of drought (severity and duration) were extracted from precipitation anomalies in the past and near-future periods using the copula function. Three parameters of the Archimedean family copulas, Frank, Clayton, and Gumbel copula, were selected to fit with drought severity and duration. The results reveal that the lower parts and middle of the Han River basin have faced severe drought conditions in the near future. Also, the bivariate analysis using copula showed that, according to both indicators, the study area would experience droughts with greater severity and duration in the future as compared with the historical period.

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Copulas에 기반한 우리나라 동해안 폭풍해일 분석 (Storm Surge Analysis using Archimedean Copulas)

  • 황정우;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.421-421
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    • 2017
  • 현재 우리나라에서 끊임없이 발생하고 있는 폭풍해일로부터 연안지역의 안전을 확보하기 위해서는 태풍 시 파랑의 거동 및 특성을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 폭풍해일 모의실험의 정확성을 향상시키고 폭풍해일의 위험성을 정량화하기 위해서는 해일파고, 파주기, 그리고 폭풍 지속시간 간의 상관성이 분석되어야한다. 이를 위해 본 연구에서는 Copulas(Archimedean) 이론을 이용하여 폭풍해일에 대한 다변량 통계분석이 이루어졌다. 동해안 연안에서 나타나는 파고, 파주기, 태풍 지속시간, 해면수위, 태풍 도착간격시간 간의 의존성을 켄달의 타우 상관계수를 이용하여 조사하였다. Copulas 다변량 통계분석의 결과, 오직 파고와 파주기, 그리고 태풍지속시간만이 명확한 상관성을 나타냈다.

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