• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.43-53
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• 1998

본 연구에서는 승법 시계열모형에 있어서 계절성 존재에 대한 대표본 검정통계량으로 서 Wald, 우도비, Rao 통계량을 제안했다. 그리고 세 통계량의 극한분포를 유도하였다. 모의실험을 통하여 세 검정통계량의 경험적 유의수준과 극한분포를 구하고, 세 검정통계량의 검정력을 비교하였다.