본 연구는 가구의 사교육비 지출에 있어서 공간적 맥락이 중요하게 다루어져야하며, 사교육비에 관한 정책을 위해서는 지역의 교육환경과 여건을 고려해야 할 필요가 있음을 실증하고자 하였다. 이를 위해 분위회귀모형(quantile regression model)을 이용하여 사교육비 지출이 높은 계층에 영향을 주는 '지역 교육열 요인'의 영향력이, 상대적으로 사교육비 지출이 낮은 계층과는 매우 다르다는 가설을 검증하였다. 분석 결과, 수도권 거주여부가 사교육비 증가액에 미치는 영향력은 사교육비 지출 분위가 높을수록 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 또한, 지역의 교육열의 심화에 따른 추가적 교육비 지출은, 기존에도 많이 지출하고 있던 계층에서 더욱 크게 증가고 있음을 알 수 있었다. 지역적 영향력에 관한 이러한 두 가지 결과는, 지역의 경쟁적 환경이 사교육비 지출에 매우 큰 영향을 줄 수 있음을 의미하고 있다.
농촌지역의 인구감소와 고령화로 인해 이용자가 감소함에 따라 서비스수준이 매우 낮아지고 있는 시내버스의 대체수단으로서 수요응답형교통(DRT)의 이용 만족도에 영향을 미치는 요소를 분위회귀모형을 통해 분석한다. 분위회귀분석은 DRT 이용자 만족도에 영향을 주는 평가요소를 종속변수의 수준별로 독립변수의 영향력이 다르게 나타날 때 유익한 분석방법이다. 2015년 전라북도는 전국에서 최초로 버스형 DRT를 완주군 동상면과 정읍시 산내면에 차량 1대씩 시범운영하였다. 기초통계분석 결과 완주군의 DRT 만족도가 정읍시보다 높게 나왔으며, 분위회귀분석결과에서도 완주군 이용자의 하위분위와 상위분위간 만족도 편차가 크지 않으며 통상최소자승법(Ordinary Least Squares : OLS)의 값도 상위 분위수에 근접한 높은 만족도를 보이고 있어 지속사업으로 진행되는 환경임을 알 수 있었다.
OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.715-725
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2014
본 연구는 분위수회귀분석을 이용하여 한국의 세대 간 경제적 이동성을 분석한다. 분석에는 1998년부터 2008년까지의 한국노동패널조사 (KLIPS) 자료가 이용되었다. 분석결과, (1) 부모 소득영향력은 자녀소득의 조건부분포의 하위 분위수에서는 상대적으로 작고 상위 분위수로 갈수록 더 커지는 것으로 나타났다. 이것은 자녀소득 분포의 상위분위수로 갈수록 세대 간 경제적 이동성은 떨어지며 가구별 경제적 신분이 세대에 걸쳐 고착될 가능성이 높아지는 것을 의미한다. (2) 한편 교육효과를 제어하면 이러한 부모 소득 영향력은 감소하였다. (3) 대학교육 효과는 소득분포의 상위 분위수로 갈수록 더 높아져서 자녀의 대학교육이 세대 간에 소득이 이전되는 중요한 통로인 것으로 나타났다. (4) 마지막으로 분위수회귀분석결과로부터 자녀소득의 조건부분포를 비모수적으로 추정하고 추정된 곡선 그림을 이용하여 추가적인 시각적 특징들을 도출하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
손실기피(limited down side risk) 선호를 가진 투자자의 경우 통상적으로 사용하는 위험도의 척도인 분산 혹은 표준편차 대신에 하방 위험성에 더 관심을 가지게 되는데, 이러한 경우 평균-VaR 모형이 평균-분산 모형보다 더 적합한 모형일 수 있다. 이 논문에서는 두 모형을 이용하여 최적자산배분 문제를 실증분석하고 그 결과의 차이를 비교하였다. 수익률의 분포에 정규분포 가정이 아닌 두터운 꼬리(fat tail) 분포 가정을 도입하여 극단적인 위험을 고려한 최적자산배분 문제를 분석을 하였다. 각 이론이나 가정들의 강건성(robustness)을 살펴보기 위하여 역사적 분포를 이용한 분석을 비교 기준으로 하였다. 경험적 혹은 역사적 분포를 이용한 분석을 통해서, 극단적인 위험을 고려하는 손실기피적인 선호체계에서의 최적화 행위는 정규분포의 가정이나 평균-분산 모형이 적절하지 않은 것으로 확인되었다. 일상적인 수준을 능가하는 극단적인 손실 위험성을 고려하기에 적합한 모형은 수익률의 두터운 꼬리를 반영하는 분포 가정에 기초한 평균-VaR 모형인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 남한강 유역내 충주댐 직하류부터 양평 수위관측소 지점까지 댐의 영향을 받는 지역에 대해 저류함수모형을 이용하여 댐에 의해서 조절되지 않은 자연상태의 홍수량을 모의하고, 이를 근거로 홍수빈도분석을 실시하여 기본홍수량의 거동 특성을 분석하였다. 충주댐 하류부 6지점에 대한 지점빈도해석을 통해 산정한 재현기간에 따른 분위수의 변화는 지점별로 서로 유사하였고, 이의 평균적인 거동은 지역빈도분석 결과와 거의 일치하였다. 충주댐 하류지역 자연홍수량에 대해 계산된 분위수 및 빈도홍수량의 평균치는 충주댐 상류에서 기 도출된 결과와 유사한 특성을 나타내었다. 충주댐 하류지역의 분위수와 빈도홍수량의 평균치는 댐 유무에 따라 큰 차이를 나타내었으며, 특히 분위수는 재현기간이 커짐에 따라 더욱 큰 편차를 보였고, 통제된 경우 빈도홍수량의 평균치는 댐 하류로 갈수록 기본홍수량에 점차 근접해가는 형태를 나타내었다.
심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.
적절한 확률분포형을 결정하고 그에 따른 확률수문량을 산정하는 것은 빈도해석에서 가장 중요한 절차이며, 이를 수행하기 위해서는 경험적 확률분포에서 얻어지는 자료와 가정한 확률분포에서 얻어지는 자료의 일치 정도를 판별하는 적합도 검정을 거쳐야 한다. 지금까지 일반적으로 적용된 적합도 검정 방법은 분포형의 전체적인 적합정도를 판별하여 최근의 기상이변으로 인한 극치 사상에 대하여는 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분포형의 극치 사상에 가중치를 주는 modified Anderson-Darling(AD) 검정 방법을 3변수 Weibull 분포형에 적용하여 검정통계량 한계값과 기각력을 살펴보았으며 이를 실제자료에 적용한 결과, modified AD 검정 방법이 다른 기존의 적합도 검정보다 더 우수한 기각력을 가지고 있음을 확인하였다. 이는 앞으로 3변수 Weibull 분포형을 이용한 극치 수문량 선정에 있어 modified AD 방법이 하나의 기준으로 작용할 수 있을 것이라 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.361-369
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2017
본 논문은 국제원유가격에 대한 환율의 인과관계를 분석하였다. 두 변수의 인과관계에 대해서는 많은 선행연구들이 있지만 인과관계의 유무에 대해서는 결과들이 일치하지 않고 있다. 본 연구는 이러한 상반된 결과들이 경제상황에 따라 각기 다른 인과관계가 분석되었을 가능성에 착안해서 분위수별로 인과관계를 분석하며 이 점에서 지금까지 평균 인과관계를 분석한 선행연구들과 차별화된다. 자료는 Brent 원유의 국제가격과 미국의 주요국 환율의 가중평균 (major currencies dollar index; MCDI)의 1987년 5월부터 2013년 7월까지 기간의 월별자료를 이용하였다. 분석방법으로서 분위수 인과관계 개념에 대해 비모수 커널방법을 적용한 Jeong 등 (2012) 방법을 사용하였다. 분석결과, 전통적인 평균 인과관계에서는 달러 환율이 원인이고 Brent 원유가격이 결과인 인과관계가 존재하는 반면에, 비모수분위수검정에서는 중앙값인 0.5 분위수 근방의 분위수에서는 인과관계가 존재하고 대부분 분위수에서 인과관계는 존재하지 않는 것으로 나타나서 평균인과 검정결과를 해석할 때 주의가 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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