• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.147-157
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• 2017

패널 마코프 체인의 구조를 소개하고 우도함수를 도출하여 전이확률을 추정하였다. 패널 마코프 체인의 전이확률의 동질성 검정통계량으로 LR 통계량을 제안하고 그 극한분포를 제시하였다. 동질성 검정통계량의 극한분포를 패널의 수를 달리하여 모의실험하였으며 패널의 수가 50개 이상인 경우 동질성 검정통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였다. 정상적인 경우 검정통계량이 우수한 검정력을 가지는 것을 보였고, 확률보행과정과 같이 비정상적인 경우 검정통계량이 전이확률의 비동질성을 잘 반영하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.547-556
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• 2004

본 논문에서는 불균형 패널회귀모형에서 장애모수가 존재하는 경우 오차성분의 존재유무를 검정하기 위하여 Lagrange Multiplier 검정통계량을 제안하였다 이러한 LM통계량은 그룹변환에 대한 불변성의 성질을 이용하여 유도된 통계량으로 모의실험 결과, 제안된 LM검정은 명목유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 LR검정에 비하여 검정력에 있어서도 높게 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권2호
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• pp.219-227
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• 2011

본 연구에서는 두 반응변수의 이질적 산포를 허용하는 좀 더 일반적인 형태의 이변량 음이항 회귀모형을 삼각소거법(trivariate reduction technique)을 이용하여 제안하였다. 이 분포에서 산포의 동일성에 대한 스코어 검정과 LR 검정을 유도하고 모의실험을 통하여 각 검정법의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과 스코어 검정과 LR 검정 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 산포의 동일성을 검정하는데 효율적인 검정법으로 나타났다. 하지만 스코어 검정은 LR 검정에 비하여 계산이 간편하다는 장점이 존재하고 모의실험을 통하여 스코어 검정이 LR 검정보다 약간 나은 효율을 보였으므로 산포의 동일성에 대한 검정에서 스코어 검정의 사용을 제안하고자 한다. 더불어 실제 사례에 두 검정법을 적용하고 그 결과를 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제28권4호
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• pp.93-108
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• 2009

본 연구는 변동성의 비대칭적 반응과 관련하여 주식시장에 비하여 상대적으로 많은 연구가 이루어지지 않은 채권시장에 대해서 살펴보았다. 이를 위하여 국채시장과 유가증권시장을 대상으로 분석을 실시하였으며, 분석모형은 가장 일반적인 대칭모형인 GARCH모형과 비대칭모형으로는 GJR-GARCH모형을 이용하였다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. KOSPI수익률의 경우에는 변동성의 비대칭성을 나타내는 계수와 모형의 적합성을 나타내는 우도비(LR) 통계량이 유의수준 1%에서 유의한 것으로 나타나고 있어서, 기존의 선행연구들과 같이, 주식시장에 비대칭적 변동성이 존재한다는 것을 재확인할 수 있다. 반면에 국고채수익률의 경우에는 비대칭적 변동성을 나타내는 계수가 통계적으로 유의하지 않고 모형의 적합성을 검정하는 우도비(LR) 통계량 또한 유의하지 않은 것으로 나타나고 있다. 이는 국고채수익률의 경우에는 비대칭적 변동성이 존재하지 않으며, 변동성의 군집화현상과 시간 가변적인 특성을 포착하기 위해서 대칭모형인 GARCH(1,1)모형을 이용하는 것만으로 충분하다는 것을 보여주고 있다. 이러한 결과는 미 재무성채권을 대상으로 한 연구에서 채권시장에는 비대칭적 변동성이 존재하지 않는다는 Hoti, Maasoumi, McAleer & Slottje(2005)와 Cappiello, Engle & Sheppard(2006)의 연구결과와도 일치하는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.153-160
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• 2020

산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1039-1050
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• 2014

본 연구에서는 전지구 기후모델의 성능을 평가함에 있어 기후 요소와 평가 지표에 따른 분석 결과의 다양성에 대해 살펴보고자 하였다. 미국 남동부 지역을 대상으로 17개의 CMIP5 GCM의 강우량, 일 최대 최저기온, 풍속에 대한 과거기간(1950~2000)의 모의 결과를 같은 기간의 관측치와 비교한 오차와 상관도를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 기후 모델 산출물을 효과적으로 분석하기 위해 격자 단위 관측 자료를 평가기준으로 사용하였으며 다양한 형태의 기상 특성에 대한 모의 성능을 다각적으로 진단하기 위해 기후 정보(평균적 기후 통계량, 시간 변동성, 극한 사상 빈도 등)를 16개 지표로 정의하여 평가에 적용하였다. 또한 산정된 오차와 상관도를 기반으로 대상지역에 대한 기후요소별 GCM 성능 순위를 도출하여 비교하였다. 연구 결과, 기온에 대한 기후 특성에 대한 모델 재현성은 전반적으로 뛰어난 반면 강우량 및 풍속에 대한 모델 성능은 일 변동성을 제외한 대부분 지표들에 대해 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더불어 모델의 정확도 순위는 기후 요소, 평가 지표, 그리고 오차 산정 방법에 따라 다양하게 나타남을 확인하였다. 특히 IPSL-CM5A-LR 모델은 대상지역에 대한 적용성이 현저히 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 다양한 기후변화 영향 연구에 적합한 모델 선정과 기후 모델의 불확실성을 고려한 합리적 미래 예측을 위해서는 다각적이고 면밀한 모델 평가가 선행되어야 함을 시사한다.