• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.857-860
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• 1993

In this paper, we apply the self generating neuro fuzzy model (SGNFM) to the dimension analysis of the chaotic time series. Firstly, we formulate a nonlinear time series identification problem with nonlinear autoregressive (NARMAX) model. Secondly, we propose an identification algorithm using SGNFM. We apply this method to the estimation of embedding dimension for chaotic time series, since the embedding dimension plays an essential role for the identification and the prediction of chaotic time series. In this estimation method, identification problems with gradually increasing embedding dimension are solved, and the identified result is used for computing correlation coefficients between the predicted time series and the observed one. We apply this method to the dimension estimation of a chaotic pulsation in a finger's capillary vessels.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.907-920
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• 2016

본 논문의 목표는 분위수 자기회귀모형을 활용하여 시계열 자료에서 특이치를 발견하는 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법들과 그 성능을 비교하여 실제 주가 조작 사례에 적용해 보는 것이다. 지금까지의 특이치 발견 연구는 대부분 일반적인 데이터 형태에서만 있어왔기 때문에 시계열 데이터에서의 연구는 미미한 편이다. 또한 모수적인 방법에만 제한되었는데, 모수적 모형은 복잡할 뿐만 아니라 소요되는 분석 시간도 길기 때문에 편리하지 않다. 따라서 본 연구에서는 분위수 자기회귀모형을 활용한 특이치 발견 알고리즘을 새롭게 제시하고, 다양한 경우의 모의실험을 통해 기존 알고리즘과 비교하도록 한다. 특히 시계열 자료에서의 특이치 발견은 주가 조작을 적발하는 데에 유용하게 활용될 수 있다. 시간에 따라 관측되던 주가가 갑자기 그 동안의 흐름에서 벗어나 특이치로 발견되었다면 혹시 인위적인 개입으로 조작된 것은 아닌지 의심해 볼 수 있기 때문이다. 따라서 실제 주가 조작 사례에 적용해 봄으로써 얼마나 빠른 시일 내에 주가 조작을 적발해 낼 수 있는지 살펴보았다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권2호
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• pp.183-200
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• 2007

We consider a nonlinear autoregressive moving average model with nonlinear GARCH errors, and find sufficient conditions for the existence of a strictly stationary solution of three related time series equations. We also consider a geometric ergodicity and functional central limit theorem for a nonlinear autoregressive model with nonlinear ARCH errors. The given model includes broad classes of nonlinear models. New results are obtained, and known results are shown to emerge as special cases.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제17권1호
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• pp.3-22
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• 2008

본 논문은 평활 전이 자기회귀모형(Smooth Transition Autoregressive Model : STAR)을 이용하여 우리나라 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열의 비선형성과 주기적 행태에 대하여 설명한다. 비선형 검정 결과 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열 모두 선형성을 기각하며, 주기적인 국면전환을 보이고 있다. 또한 STAR 모형에 근거한 비선형 그랜저 인과관계 검정에서는 선형의 검정 결과와 달리 이산화탄소 배출량과 경제성장률 시계열이 상호간에 유의적이고 강한 영향을 주고 있는 것으로 나타났다.

• International Journal of Safety
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• 제3권1호
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• pp.1-5
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• 2004

This study discusses frequency analysis based on autoregressive (AR) time series model, and the characterization of surface quality in orthogonal cutting of a fiber-matrix composite materials. A sparsely distributed idealized composite material, namely a glass reinforced polyester (GFRP) was used as workpiece. Analysis method employs a force sensor and the signals from the sensor are processed using AR time series model. The experimental correlations between the fiber pull-out and AR model coefficients are then established.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제17권2호
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• pp.101-120
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• 1988

A time series model with Laplacian (double-exponential) marginal distribution, NLAR(2), was proposed by Dewald and Lewis (1985). The special cases of NLAR(2) process and their properties are considered. Extensions to the NLAR(p) is discussed. It is shown that the NLAR(1) satisfies the strong-mixing conditions, hence the model-free prediction interval using the sample quantiles can be obtained.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.807-817
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• 2014

본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.

• 한국농공학회지
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• 제34권1호
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• pp.100-106
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• 1992

The objective of this study is to develop a real-time runoff forecasting model considering stochastic component. The model is composed of deterministic and stochastic components. Simplified tank model was selected as a deterministic runoff forecasting model. The time series of estimation residual resulting from the tank model simulation was analyzed and was best suited to the second-order autoregressive model. ARTANK model which combined the tank model with the autoregressive process was developed. And it was applied to a BANWEOL basin for validation. The simulation results showed a good agreement with the observed field data.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.49-62
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• 2022

실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.783-791
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• 2004

In this paper we review recent developments in nonlinear time series modeling on both conditional mean and conditional variance. Traditional linear model in conditional mean is referred to as ARMA(autoregressive moving average) process investigated by Box and Jenkins(1976). Nonlinear mean models such as threshold, exponential and random coefficient models are reviewed and their characteristics are explained. In terms of conditional variances, ARCH(autoregressive conditional heteroscedasticity) class is considered as typical linear models. As nonlinear variants of ARCH, diverse nonlinear models appearing in recent literature including threshold ARCH, beta-ARCH and Box-Cox ARCH models are remarked. Also, a class of unified nonlinear models are considered and parameter estimation for that class is briefly discussed.