회귀식 사용에 따른 불확도 계산의 정확성을 조사하기 위하여, 수정된 방법의 최소제곱법(Modified Least Square Method, MLS)과 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 처리 과정을 각각 1차 식에 적용하고 비교하였다. 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 처리 과정에서, 대부분의 경우 불확도 값이 크게 계산되고 있어 확률적으로 안전한 범위를 표기할 수 있는 것으로 평가되었다. 그러나, 표준시료 농도의 상대 표준불확도가 클 때 (교정점이 우발적으로 흩어지는 정도의 표준 편차가 5% 수준, 표준시료 농도의 상대 표준불확도가 7% 수준) 회귀식에서 일반적으로 적용되는 불확도 계산 방법으로 얻은 값이 고 농도 측정에서 매우 작게 평가되고 있어 확률적으로 매우 위험한 것으로 평가되었다. 이 경우, 통계학적으로 불확도를 정확히 계산하기 위하여, 수정된 방법의 최소제곱법이 유리하다고 판단하였다.
This paper deals with a feedback system for the estimation of geotechnical parameters in underground construction works. The Ordinary Least Square (OLS) Optimization Method is utilized and combined with Finite Element Program so that optimum values of ground properties can be estimated. The preperties that can be estimated are Young's and Brown's failure criteria is proposed.
This study adopts diffusion of innovation theory and analyses product life cycle on two different information communication technology (ICT) products. One is telematics located on introduction and the other one is MP3 located on maturity. The analytical results were mixed. ordinary least square (OLS) result showed that adoption of MP3 player is affected by white noise error ($\varepsilon$) and telematics is influenced by innovation effect (p coefficient) rather than imitation effect (q coefficient) or white noise error. However, nonlinear least square (NLS) result showed that adoption of MP3 player is affected by imitation effect (q coefficient) rather than innovation effect (p coefficient). In addition, the ratio of imitation effect/innovation effect of MP3 player is larger than that of telematics.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권3호
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pp.19-29
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2018
This research examined the alternatives of Jensen's alpha (α) estimation models in the Capital Asset Pricing Model, discussed by Treynor (1961), Sharpe (1964), and Lintner (1965), using the robust maximum likelihood type m-estimator (MM estimator) and Bayes estimator with conjugate prior. According to finance literature and practices, alpha has often been estimated using ordinary least square (OLS) regression method and monthly return data set. A sample of 50 securities is randomly selected from the list of the S&P 500 index. Their daily and monthly returns were collected over a period of the last five years. This research showed that the robust MM estimator performed well better than the OLS and Bayes estimators in terms of efficiency. The Bayes estimator did not perform better than the OLS estimator as expected. Interestingly, we also found that daily return data set would give more accurate alpha estimation than monthly return data set in all three MM, OLS, and Bayes estimators. We also proposed an alternative market efficiency test with the hypothesis testing Ho: α = 0 and was able to prove the S&P 500 index is efficient, but not perfect. More important, those findings above are checked with and validated by Jackknife resampling results.
본 논문은 한국의 중소기업을 대상으로 기업가정신 및 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility: CSR)과 기업의 경영성과와의 관계를 규명할 목적으로 진행되었다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary least Square) 및 분위회귀 분석(Conditional Quantile Regression)을 사용하여 전국에 있는 중소기업을 대상으로 표본 300개를 분석하였다. 첫째, 기업가정신 변수는 전반적으로 경영성과에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 분위마다 그 영향이 달랐다. 둘째, 중소기업의 CSR변수 또한 경영성과에 전반적으로 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 리더쉽에 범주에 있는 기업가정신의 혁신성, 위험감수성, 진취성이 중소기업에서도 실무적으로 매우 필요한 부분으로 인지되었다. 둘째, 이전 선행연구에서 CSR은 대부분 대기업중심으로 기업의 이미지 및 대외적인 부분으로 인지되었으며, 실질적인 경영성과에서 효과는 미미할 것이라고 보았으나 중소기업의 성장에 필요한 성장 동력으로 향후 더욱 더 확장적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 분위회귀를 이용하여 1993~2016년 동안의 한반도 조위 자료의 장주기 선형 추세를 분석하였다. 일반 선형회귀(OLS: Ordinary Least Square)와 50% 중간 분위 회귀 결과를 비교했을 때 특히 황해에서 약 2~3 mm/year의 회귀 결과의 차이를 발견하였으며, 이는 극한 값 변화에 기인함을 확인할 수 있었다. 또한 해역별로 하위(1%) 분위와 중간(50%) 분위, 상위(99%) 분위의 값이 모두 다르게 나타났다. 황해의 대부분 지역에서는 상위 분위와 하위 분위가 모두 증가하는 경향을 나타냈으나, 유의미한 "상향 발산형" 회귀 결과를 보였다. 이는 상위 분위가 중간 분위에 비해 유의미하게 크게 나타나는 경향을 의미한다. 대한민국 남해안에서는 상위 분위가 하위 분위보다 더 작은 증가 값을 가지는 "상향 수렴형" 회귀 결과가 특징적으로 나타났다. 이러한 경향은 조화 분석을 통해 알려진 조석 분조들을 제거한 결과에서는 없어지는 것을 확인하였다. 그러므로 분위 회귀의 지역적 특성은 조석 세기의 장주기 변동과 연관이 있다고 추측된다.
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
국내 홍수빈도해석 지침서 제공을 위한 기초 연구로서 미국 홍수빈도해석 지침서인 Bulletin 17B과 같이 국내 적합한 홍수빈도해석 기법을 제시하고자 하였다. 홍수빈도해석 지침서의 핵심은 확률분포형과 매개변수 추정법을 제시하는 것이며 이에 GEV(Generalized Extreme Value), GLO(Generalized Logistic) 분포, B-GLS(Bayesian Generalized Least Square) 기법을 대상으로 다양한 연구를 수행하였다. B-GLS 기법을 이용하여, 국내 대유역에 골고루 위치하며 댐의 영향을 받지 않는 31개 지점의 연최대 일유량 시계열의 L-변동계수(L-moment coefficient variation)와 L-왜도계수(L-moment coefficient skewness)를 추정할 수 있는 회귀모형을 제안하였다. 위 회귀모형을 구성하기 위한 유역특성으로는 유역면적, 유역경사, 유역평균강우 등을 사용하였다. Bayesian-GLS(B-GLS) 적용 결과를 OLS(Ordinary Least Square) 및 B-GLS 기법에서 지점간의 상관관계를 고려하지 않는 Bayesian-WLS(Weighted Least Square)와 비교 평가하여 그 우수성을 입증하였다. 따라서 본 연구에서 제안된 B-GLS에 의한 지역회귀모형은 국내의 미계측유역이나 또는 관측 길이가 짧은 계측유역의 홍수빈도분석을 위해 매우 유용할 것으로 기대된다. 또한 수행된 연구의 내용을 공론화하는 노력이 계속된다면 공감대가 형성된 가이드라인을 제정되는데 일조를 하리라 확신한다.
제 3상 임상시험에서 치료효과가 여러 반응변수(endpoints)로 측정될 때, 이들 반응 변수가 대둥하게 중요하여 주요 반응변수(primary endpoint)를 선택할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. O'Brion (1984)은 이들 반응변수 모두를 종합하여 치료효과에 대한 단축검정(one-tailed testing) 통계량으로서 반응변수가 연속형(continuous) 자료로 측정되었을 때 Ordinary Least Square(OLS)와 Generalized Least Square(GLS) 검정 통계량을 제시하였다. Pocock 등 (1987)은 여러 형태, 즉 연속형, 이산형(binary), 생존(survival) 자료의 반응변수를 함께 분석할 수 있음을 언급하고 있으나 실제로 이와 같이 여러 형태의 반응변수 병합에 대한 문제점을 설명하거나 구체적으로 모의 실험으로서 이러한 경우의 OLS와 GLS통계량의 효율성을 알아보지는 않았다. 본 논문에서는 특히 여러 형태의 반응변수를 종합하여 치료효과에 대한 결론을 내리는데 P값의 병합 통계량을 제안하며, 이때 각 반응변수의 치료효과에 대한 검정 결과인 P값은 서로 상관성이 존재하는 P값이다. OLS 및 GLS 검정 통계량보다 장점을 지닌 P값의 병합방법 중, 방법 F와 G는 제 1종 오류가 유의수준보다 커서 검정의 결론이 잘못 내려질 수 있는 경우가 있고 방법 B는 제 1종의 오류가 잘 통계되고 또한 효율성이 높은 것으로 나타났다.
주택시장 분석에 널리 사용되는 헤도닉 방법은 OLS(ordinary least squares) 모형을 이용하는데, 이는 오차가 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하다는 가정에 기초한다. 그러나 공간 자기상관이 존재할 경우에는 이러한 가정에 위배되며, 공간효과를 제대로 반영하지 않으면 왜곡된 추정결과를 가져오게 된다. 최근 이에 대한 대안으로 공간계량모형이 도입되고 있는데, 이 연구에서는 OLS 모형과 공간계량모형의 적합도를 비교 평가하고자 한다. 부산시 실거래 주택매매 가격자료를 이용하여 분석한 결과, OLS를 이용한 기존의 헤도닉 모형보다는 공간자기상관을 고려한 공간계량모형들이 보다 설명력이 높았다. Dubin이 제시한 기준과 Log Likelihood 기준을 통해 볼 때 공간계량모형 중에서는 공간자기회귀모형(spatial autoregressive model: SAR)모형의 적합도가 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 주택가격에 있어서의 공간효과를 확인할 수 있었으며, 재건축 추진여부가 아파트 매매가격에 매우 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한 적절한 공간계량모형의 선택은 정부의 주택정책에 있어서도 매우 중요하다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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