• 제목/요약/키워드: Saddlepoint Approximation

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The Use of Generalized Gamma-Polynomial Approximation for Hazard Functions

  • Ha, Hyung-Tae
    • 응용통계연구
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    • 제22권6호
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    • pp.1345-1353
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    • 2009
  • We introduce a simple methodology, so-called generalized gamma-polynomial approximation, based on moment-matching technique to approximate survival and hazard functions in the context of parametric survival analysis. We use the generalized gamma-polynomial approximation to approximate the density and distribution functions of convolutions and finite mixtures of random variables, from which the approximated survival and hazard functions are obtained. This technique provides very accurate approximation to the target functions, in addition to their being computationally efficient and easy to implement. In addition, the generalized gamma-polynomial approximations are very stable in middle range of the target distributions, whereas saddlepoint approximations are often unstable in a neighborhood of the mean.

곱 정규확률변수의 합에 대한 소표본 점근분표와 FSK 통신에의 응용 (Small Sample Asymptotic Distribution for the Sum of Product of Normal Variables with Application to FSK Communication)

  • 나종화;김정미
    • 응용통계연구
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    • 제22권1호
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    • pp.171-179
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    • 2009
  • 본 논문에서는 정규확률변수의 곱과 그의 합으로 표현되는 통계량의 분포에 대한 효과적인 근사법을 다루었다. 이차 형식에 대한 안장점근사에 기초한 이 방법은 기존의 정규근사에 비해 매우 정확한 결과를 제공한다. 또한 이에 대한 응용으로 FSK 통신에서 발생하는 문제를 제시하고, 그 해결책으로 본 논문에서 제안한 안장점근사법을 사용하였다. 모의실험을 통해 제안된 근사법이 중심영역은 물론, 통신이론에서 주요 관심 영역인, 극단 꼬리부분의 확률 근사에도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.

Applications of Saddlepoint Method to Stress-Strength Model

  • Na, Jong-Hwa;Kim, Woo-Chul
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권2호
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    • pp.336-346
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    • 1995
  • In many problems concerned with statistical inferences, it will be of interest to compute tail areas rather than densities. But, it is often hard to calculate the exact tail probability. Saddlepoint approximation formula to the tail probability of a smooth function of random cector is developed by DiCiccio and Martin(1991). Applications of this method to stress-strength model are considered in this paper. To obtain the generalized p-values suggested by Tsui and Weerahandi(1989), we need to calculate complicated multiple integration. However, DiCiccio and Martin's(1991) results offer a convenient method to approximate these very accurately. For many artificial data sets, we access the accuracy of DiCiccio and Martin's by comparing the approximate value with the exact one.

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일반화 쌍곡분포 기반 선형 포트폴리오 위험측도에 대한 안장점근사 (Saddlepoint approximations for the risk measures of linear portfolios based on generalized hyperbolic distributions)

  • 나종화
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권4호
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    • pp.959-967
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    • 2016
  • 자산의 수익에 대한 분포 가정은 파생 상품의 가치 평가에 매우 중요한 역할을 한다. Elberlein과 Keller (1995)는 오랜 기간에 걸친 주식 자료를 바탕으로 혼합 자산의 분포에 대한 다양한 검정을 수행한 결과, 정규성 가정이 만족되지 않음을 확인한 바 있으며, 일반화 쌍곡분포가 보다 현실을 잘 반영하는 모형임을 확인하였다. 또한, Hu와 Kercheval (2007)은 6년간의 S&P500 지수의 분석에서 정규분포는 VaR (value at risk)을 과소 추정하는 반면, 일반화 쌍곡분포는 잘 적합함을 확인하였다. 일반화 쌍곡분포는, Barndorff-Nielsen (1977)이 처음 소개한 분포로, 첨도가 큰 특징을 가지는 금융 자료의 적합에 유용한 분포이다. 본 연구에서는 일반화 쌍곡분포를 모분포로 하는 선형 포트폴리오의 위험측도를 추정한다. 위험측도로는 VaR과 ES (expected shortfall)를 고려하였으며, 추정 방법으로는 안장점근사를 사용하였다. 안장점근사는 소표본에서도 정확한 근사를 제공하는 근사법으로 알려져 있다. 모의실험을 통해 위험측도에 대한 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.

평균 벡터의 평활함수모형에 대한 안부점근사 -스튜던트화 분산을 중심으로- (Saddlepoint Approximation to the Smooth Functions of Means Model)

  • 나종화;김주성
    • 응용통계연구
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    • 제14권2호
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    • pp.333-344
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    • 2001
  • 통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.

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표본분산 및 $\hat{C}_p$의 분포함수에 대한 새로운 근사 (New Approximations to the Distributions of Sample Variance and (equation omitted))

  • 나종화
    • 품질경영학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.46-58
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    • 1999
  • The exact distributions of the sample variance $(S^2_n)$ and the estimator ($\hat{C}_p$) of the process capability index are not easily obtained in general. In this paper, the approximations using saddlepoint techniques to the distributions of these statistics are suggested and compared with the other approximation methods. For comparisons, the exact values obtained by extensive Monte-Carlo (simulation) studies are also given. As a result, the suggested approximation methods are very accurate even in moderate or small sample sizes and are easy to use. Also, the suggested methods can be adapted to approximate the distributions of more complicated statistics, including $\hat{C}_pk$ ,$\hat{C}_pm$, etc.

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