• 제목/요약/키워드: Autoregressive error(ARE) model

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Spatio-temporal dependent errors of radar rainfall estimate for rainfall-runoff simulation

  • Ko, Dasang;Park, Taewoong;Lee, Taesam;Lee, Dongryul
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.164-164
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    • 2016
  • Radar rainfall estimates have been widely used in calculating rainfall amount approximately and predicting flood risks. The radar rainfall estimates have a number of error sources such as beam blockage and ground clutter hinder their applications to hydrological flood forecasting. Moreover, it has been reported in paper that those errors are inter-correlated spatially and temporally. Therefore, in the current study, we tested influence about spatio-temporal errors in radar rainfall estimates. Spatio-temporal errors were simulated through a stochastic simulation model, called Multivariate Autoregressive (MAR). For runoff simulation, the Nam River basin in South Korea was used with the distributed rainfall-runoff model, Vflo. The results indicated that spatio-temporal dependent errors caused much higher variations in peak discharge than spatial dependent errors. To further investigate the effect of the magnitude of time correlation among radar errors, different magnitudes of temporal correlations were employed during the rainfall-runoff simulation. The results indicated that strong correlation caused a higher variation in peak discharge. This concluded that the effects on reducing temporal and spatial correlation must be taken in addition to correcting the biases in radar rainfall estimates. Acknowledgements This research was supported by a grant from a Strategic Research Project (Development of Flood Warning and Snowfall Estimation Platform Using Hydrological Radars), which was funded by the Korea Institute of Construction Technology.

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한반도 기후변화시그널 탐지 및 예측 (Detection and Forecast of Climate Change Signal over the Korean Peninsula)

  • 손건태;이은혜;이정형
    • 응용통계연구
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    • 제21권4호
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    • pp.705-716
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    • 2008
  • 본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.

앰비언트 디스플레이 위치추적 시스템의 데이터 손실에 대한 선형 예측 알고리즘 적용 및 분석 (Performance and Analysis of Linear Prediction Algorithm for Robust Localization System)

  • 김주연;윤기훈;김건욱;김대희;박수준
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권4호
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    • pp.84-91
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    • 2008
  • 본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 고령자를 위한 앰비언트 디스플레이 시스템을 제안하고, 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서는 시스템의 사용자를 고령자로 제안하여 일반인에 비해 느린 움직임으로 가정하였고 얻어진 데이터가 모두 극점인 데이터의 특성상 AR(Autoregressive) 모델을 사용하여 Yule-Walker 방식의 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 선형 예측 알고리즘을 적용하기 위해서는 적절한 참조 데이터와 차수의 결정이 요구된다. 본 논문에서는 데이터의 특성과 평균 에러, 계산량을 고려하여 50개의 참조데이터를 이용한 16차의 시스템을 통해서 앰비언트 디스플레이 시스템의 신뢰도를 평균 74.39%, 최대 97.97%정도 높일 수 있음을 확인하였다.

소득 및 에너지소비와 환경오염의 관계에 대한 분석 (The Dynamic Analysis between Environmental Quality, Energy Consumption, and Income)

  • 정수관;강상목
    • 환경정책연구
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    • 제12권3호
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    • pp.97-122
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    • 2013
  • 우리나라의 1971년~2009년 시계열자료를 이용하여 소득 및 에너지소비와 $CO_2$ 배출량 간 동태적 관계를 분석한다. 자기시차분포(ARDL: Autoregressive Distributed Lag) 방법을 이용하여 소득 및 에너지소비와 $CO_2$ 배출량의 장 단기적 관계를 분석하고, Toda and Yamamoto 방법을 사용하여 주요 변수들 간 인과성을 분석한다. 추정 결과 에너지소비 및 소득과 $CO_2$ 배출량 간 장기균형관계가 존재하고 일시적 외생충격에 의해 불균형이 발생하더라도 빠르게 균형으로 회복되는 것으로 나타났다. 소득과 $CO_2$ 배출량은 장 단기적으로 N자형의 관계로 EKC 가설은 성립하지 않았다. $CO_2$ 배출량에 대한 에너지소비 장 단기탄력성은 양(+)이고, 에너지소비 장기탄력성이 단기탄력성보다 크게 나타났다. 인과성 측면에서 에너지소비량과 $CO_2$ 배출량은 쌍방향의 인과성이 존재하고, $CO_2$ 배출량 및 에너지소비는 소득에 일 방향의 인과성이 존재하는 반면에 그 역은 성립하지 않았다. 에너지소비가 직 간접적으로 소득보다 $CO_2$ 배출의 예측에 중요한 변수일 가능성을 제시한다.

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일본 냉동새우 선물시장의 가격발견기능에 관한 연구 (A Study on Price Discovery Function of Japan's Frozen Shrimp Future Market)

  • 남수현
    • 수산경영론집
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    • 제37권1호
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    • pp.95-110
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    • 2006
  • Japan's frozen shrimp future market is the only fisheries future commodity market in the world. This empirical study examines the lead and lag relationship between Japan frozen shrimp spot and future markets using the daily prices from August 1, 2002 to December 31, 2005. Frozen shrimp future contract is listed on Japan Kansai Commodities Exchange. Japan imports approximately 250,000 tons of frozen shrimp annually, of which just under 70,000 tons, nearly 30%, are black tiger shrimp. Approximately 90% of black tiger shrimp are caught in Indonesia, India, Thailand and Vietnam, and the two largest consumers of these shrimp are Japan and the U.S.A. Kansai Commodities Exchange adopts the India black tiger shrimp as standard future commodity. We use unit root test, Johansen cointegration test, Granger causality test, Vector autoregressive analysis and Impulse response analysis. However, considering the long - term relationships between the level variables of frozen shrimp spot and futures, we introduced Vector Error Correction Model. We find that the price change of frozen shrimp futures with next 1, 2, 3, 4, 5 month maturity have a strong predictive power to the change of frozen shrimp spot and the change of frozen shrimp spot also have a predictive power to the change of frozen shrimp with next 1, 2, 3 month maturity. But, the explanatory power of the frozen shrimp futures is relatively greater than that of frozen shrimp spot.

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Learning the Covariance Dynamics of a Large-Scale Environment for Informative Path Planning of Unmanned Aerial Vehicle Sensors

  • Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
    • International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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    • 제11권4호
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    • pp.326-337
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    • 2010
  • This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.

아파트매매가격지수와 거시경제변수에 관한 시계열모형 연구 (Time series models on trading price index of apartment and some macroeconomic variables)

  • 이훈자
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권6호
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    • pp.1471-1479
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    • 2017
  • 아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

전이함수모형에 의한 여수연안 표면수온 예측 (Transfer Function Model Forecasting of Sea Surface Temperature at Yeosu in Korean Coastal Waters)

  • 성기탁;최양호;구준호;이미진
    • 해양환경안전학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.526-534
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    • 2014
  • 본 연구는 단일 입력 전이함수모형(Single-input transfer function model)을 적용하여 여수연안 2010년의 월평균 표면수온의 예측을 시도하였다. 전이함수모형을 수립하기 위한 입력시계열과 출력시계열은 각각 여수지방의 10년(2000-2009년)간의 월평균 기온자료와 표면수온자료를 이용하였다. 전이함수모형을 수립하기 위하여 입 출력 시계열을 사전백색화하고, 입 출력 시계열간의 각 시차에 대한 교차상관함수를 결정하였다. 교차상관함수는 음의 모든 시차에서 유의한 값을 갖지 않아 기온과 표면수온사이는 일방적 인과관계를 보였다. 또한 교차상관함수의 시차 0과 1에서 유의한 값을 보였다. 이러한 교차상관함수의 특징에 따라 입 출력시계열간 전이함수의 시차와 분모 및 분자의 차수(b, r, s)는 (0, 1, 0)으로 식별되었다. 구축된 전이함수모형에 따르면 기온과 표면수온 사이의 시차는 존재하지 않았다. 여기서 현재의 표면수온은 1개월 전의 표면수온과 선형관계가 있음을 보였으며, 잡음모형은 $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$로 식별되었다. 전이함수모형에 의한 월평균 표면수온의 예측치는 실측치에 비하여 전반적으로 $0.3-1.3^{\circ}C$ 높은 경향을 보였으며, 6.4 %의 평균절대백분율 오차를 포함하였다. 이러한 결과는 8.3 %의 평균절대백분율오차를 보인 ARIMA 모형에 비하여 향상된 예측성능을 보이는 것이며, 표면수온의 시계열적 예측을 시도할 경우, ARIMA 모형보다 전이함수모형의 적용을 통하여 그 예측성능의 개선 가능성을 기대할 수 있음을 시사하고 있다.

Causal Links among Stock Market Development Determinants: Evidence from Jordan

  • MUGABLEH, Mohamed Ibrahim
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제8권5호
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    • pp.543-549
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    • 2021
  • The stock market plays a crucial role in the growth of industry and trade, which eventually affects the economy. This paper studies the determinants of stock market development in Jordan using yearly time-series data (1978-2019). The autoregressive distributed lag approach is applied to examine co-integration, while the vector error correction model is employed to estimate (long-run and short-run) causal relationships. The results show that macroeconomic determinants such as gross domestic product, gross domestic savings, investment rate, credit to the private sector, broadest money supply, stock market liquidity, and inflation rate are important determinants of stock market development. These findings provide vital implications for policymakers in developed and emerging stock markets. First, economic development plays an imperative role in stock market development. Second, developing the banking sector is mandatory because it can significantly promote stock market development. Third, domestic investment is a significant determinant of stock market development, especially in emerging countries. However, it is vital to launch policies that lead to encourage investment and promote stock market development, and this could be done through (1) encouraging competition, (2) improving the institutional framework, and (3) removing trade blocks by establishing a mutual connection between foreign private investment entities and government authorities.

A Study on the Causal Relationship between Logistics Infrastructure and Economic Growth: Empirical Evidence in Korea

  • Wang, Chao;Kim, Yul-Seong;Wang, Chong;Kim, Chi Yeol
    • Journal of Korea Trade
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    • 제25권1호
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    • pp.18-33
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    • 2021
  • Purpose - This paper investigates the causal relationship between logistics infrastructure development and the economic growth of Korea. Considering the industrial and economic structure of Korea, it is likely that logistics infrastructure is positively associated with the economic growth of the country. Design/methodology - The causal relationship between logistics infrastructure and economic development is estimated using Vector Autoregressive (VAR) and Vector Error Correction Model (VECM) considering long-run equilibrium between the two factors. To this end, a dataset consisting of 7 logistics infrastructure proxies and 5 economic growth indicators covering the period of 1990-2017 is used. Findings - It was found that causality, in general, runs from logistics infrastructure development to economic growth. Specifically, the results indicate that maritime transport is positively associated with the economic growth of Korea in terms of GDP and international trade. In addition, other modes of transport also have a positive impact on either the GDP or international trade of Korea. Originality/value - While existing studies in this area are based on either regional observations or a specific mode of transport, this study presents empirical evidence on causality between logistics infrastructure and the economic growth of Korea using a more comprehensive dataset. In addition, the findings in this paper can provide valuable implications for transport infrastructure development policies.