Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.833-845
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2007
When X and Y have independent exponential distributions, we develop a Bayesian testing procedure for the ratio of two quantiles under reference prior. The noninformative prior such as reference prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we develop a Bayesian testing procedure based on fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. We show that the posterior density under the reference prior is proper and propose the Bayesian testing procedure for the ratio of two quantiles using fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. Simulation study and a real data example are provided.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.153-165
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2003
This paper considers the likelihood ratio test statistic based on nonlinear regression quantiles estimators in order to test of hypothesis about the regression parameter $\theta_o$ and derives asymptotic distribution of proposed test statistic under the null hypothesis and a sequence of local alternative hypothesis. The paper also investigates asymptotic relative efficiency of the proposed test to the test based on the least squares estimators or the least absolute deviation estimators and gives some examples to illustrate the application of the main result.
자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.
In this paper we consider the problem of testing statistical hypotheses for unknown parameters in nonlinear regression models and propose three asymptotically equivalent tests based on regression quantiles estimators, which are Wald test, Lagrange Multiplier test and Likelihood Ratio test. We also derive the asymptotic distributions of the three test statistics both under the null hypotheses and under a sequence of local alternatives and verify that the asymptotic relative efficiency of the proposed test statistics with classical test based on least squares depends on the error distributions of the regression models. We give some examples to illustrate that the test based on the regression quantiles estimators performs better than the test based on the least squares estimators of the least absolute deviation estimators when the disturbance has asymmetric and heavy-tailed distribution.
본 연구에서는 지역빈도해석 기법 중 하나인 FORGEX 기법을 이용하여 확률강우량을 추정하였다. 기존의 원형 네트워크와 1:1.5, 1:2의 비율을 갖는 타원형 네트워크가 한국의 강우자료에 적합한 방법인지를 판단하기 위해 3 가지 경우를 비교 분석하였다. 이 분석을 위해서 남한지역의 376개 지점의 연최대강우자료를 추출하고, 이 자료들을 연최대자료의 중간값으로 표준화하였다. 네트워크는 분석 대상 지점을 중심으로 형성되며, pooled points와 netmax 자료를 각 네트워크에서 매년 추출한다. 그리고 성장곡선(growth curve)을 유도하고 주어진 재현기간에 따른 확률강우량을 추정한다. 지점빈도해석과 지역빈도해석의 대표적인 기법인 홍수지수법(index flood method), FORGEX 기법이 적용되었고, 이를 통해 얻은 결과를 비교 분석하였다. 또한 36개 지점에 원형과 타원형 네트워크를 이용한 FORGEX 기법을 적용하였고, 그 결과를 비교 분석하였다. 결과적으로 대상지점의 지점빈도해석으로 구한 확률강우량과 지역빈도해석으로 구한 확률강우량의 차이가 적을 때 원형과 타원형 네트워크의 추정된 확률강우량의 차이도 적었다. 그러나 지점빈도해석의 결과와 홍수지수법 결과의 차이가 클 때 원형과 타원형 네트워크로 추정된 확률강우량의 차이도 컸다. 타원형 네트워크가 더 많은 지점을 포함할 때, 타원으로부터 추정된 확률강우량 값은 원으로 구해진 값보다 높은 정확도를 보였다. 그리고 타원의 비율이 1:2일 때가 1:1.5보다 홍수지수법으로 구한 확률강우량 값에 가까웠다. 그러므로 1:2 비율의 타원을 적용한 FORGEX 기법이 한국의 지역빈도해석에 적합한 방법이라 할 수 있다.
KHAN, Karamat;QU, Jing;SHAH, Muhammad Haroon;BAH, Kebba;KHAN, Irfan Ullah
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.61-72
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2020
The purpose of this study is to investigate the determinants of the capital structure of firms operating in a developing economy, Pakistan. The quantile regression method is applied on a sample of 183 non-financial companies listed on the Pakistan Stock Exchange during the period of 2008-2017. Specifically, the empirical analysis focuses on changes in the coefficients of the determinants according to the leverage ratio quantiles of the examined listed firms. The findings show that the capital structure of Pakistan listed firms differs between firms in different quantiles of leverage. These differences are significant with the sign of explanatory variables changes with the level of leverage. The research result found tangibility, profitability and age to be positively related to leverage among listed firms in Pakistan. However, size, liquidity and non-debt tax shield (NDTS) are negatively related to leverage. A firm's growth and risk are found to be insignificant predictors of capital structure in Pakistan listed firms. Moreover, the study also found a significant impact of industry characteristic on leverage. The findings of this study indicate that an individual firm's finance policy needs to be responsive to the firm's characteristics and should match with the different borrowing requirements of listed firms.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.119-130
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2017
다변량 분포에서의 VaR (Value at Risk)와 CTE (Conditional Tail Expectation)에 관한 많은 연구문헌에서는 특정한 포트폴리오 구성비를 이용하여 일변량 분포로 변환하여 추정하였다. 다변량 분포에서 분위수에 관한 많은 연구가 존재한다. 그러나 분위수가 유일하게 존재하지 않으므로, VaR와 CTE의 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다변량 분위 벡터를 이용한 대안적인 VaR와 통합적인 다변량 CTE의 연구를 확장하여, 여러 종류의 포트폴리오로 구성된 다양한 비율 조합에 따른 가중 CTE 벡터들을 제안한다. 일변량에 대한 CTE 관계식을 다차원의 관계식으로 확장하고, 일변량의 관계식과의 특징과 차이점에 대하여 토론한다. 정규분포로부터 추출한 자료와 실증 예제를 통하여 본 연구에서 제안한 가중 CTE를 탐색하면서 가중 CTE의 활용성과 장점을 유도한다.
Purpose: This paper proposes a density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model to reduce the computation time for large datasets without significant prediction accuracy loss. Methods: The proposed method utilizes the concept of the grid with centroid to reduce the number of reference data points so that the required computation time is much reduced. Since the grid generation process in this paper is based on quantiles of original variables, the proposed method can fully reflect the density information of the original reference data set. Results: Using five real-life datasets, the proposed k-NN regression model is compared with the original k-NN regression model. The results show that the proposed density adaptive grid-based k-NN regression model is superior to the original k-NN regression in terms of data reduction ratio and time efficiency ratio, and provides a similar prediction error if the appropriate number of grids is selected. Conclusion: The proposed density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model is a simple and effective model which can help avoid a large loss of prediction accuracy with faster execution speed and fewer memory requirements during the testing phase.
본 연구에서는 지표홍수 빈도곡선을 개발하여 미계측 지점에서의 확률 홍수량을 추정해 보았다. 홍수빈도 분석은 한강유역의 9개 지점에 대하여 연최대치 홍수량 자료를 이용하여 분석하였다. 홍수빈도 곡선을 작성한 후 각 지점별 연평균홍수량( $Q_{2.33}$)을 결정하였고, 각 지점별 재현기간에 따른 연평균 홍수량에 대한 비를 산정 후 평균하였다. 그 결과 재현기간별로 다른 홍수량비가 산정되었다. 연평균 홍수량과 유역의 지형인자와의 상관 분석을 통해 다중선형 회귀식을 도출하였다. 미계측 지점의 확률 홍수량은 그 지점의 유역면적과 하상경사를 이용하여 경험식에 의해 연평균 홍수량을 산정 한 후 재현기간에 따른 홍수량비를 곱하여 산정 할 수 있다. 본 연구의 검증을 위하여 하천정비 기본계획에 수록되어 있는 재현기간별 확률홍수량과 비교한 결과 유역면적 2,000k $m^2$ 이하의 유역에서는 유사한 값을 모의 할 수 있었다. 기존 강우-유출 해석을 기반으로 한 설계 홍수량 추정 방법에의 적용은 재평가되어야 한다. 왜냐하면, 수문자료와 강우-유출모형은 많은 불확실성이 내포하고 있기 때문이다.
본 논문은 도시유역에서의 강우-유출을 해석하기 위한 설계조건으로서 강우 공간분포와 소유역의 분할이 결과치에 미치는 영향을 9개 도시유역에 대하여 SWMM으로 평가한 것이다. 도시유역을 상류 2개 권역으로 구분하는 각각 Huff의 4개 분포형을 조합하여 적용한 결과는 기존의 Huff2 분포로 균일하게 적용한 경우보다 첨두유량에서 -54.68~18.77% 의 편차를 보여주었다. 따라서 설계홍수량산정에서는 공간분포의 고려는 홍수위험도의 경감에 기여할 것으로 판단된다. 또한 소유역의 분할에 따른 유출특성의 영향은 유역의 경사, 불투수면적비 등에 따라 다르게 나타나나 전반적으로 분할 수가 많을수록 실측치에 접근함을 보여주었다. 그러나, 왜곡도와 면적비를 고려한 소유역 폭의 산정방법을 적용함으로써 유역분할 수가 적어도 정확도의 개선에 상당한 기여를 기대할 수 있었다. 유역면적이 약 10$\textrm{km}^2$이내인 도시유역에서는 소유역 분할 수가 3개 이상이면 약 25% 이내에서 실측치에 근사할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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