Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제15권2호
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pp.83-96
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2011
This work proposes a binomial method for pricing the cliquet options, which provide a guaranteed minimum annual return. The proposed binomial tree algorithm simplifies the standard binomial approach, which is problematic for cliquet options in the computational point of view, or other recent methods, which may be of intricate algorithm or require pre- or post-processing computations. Our method is simple, efficient and reliable in a Black-Scholes framework with constant interest rates and volatilities.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.27-37
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2010
This article concerns the forecasting in binomial AR(p) models which is proposed by Wei$\ss$ (2009b) for time series of binomial counts. Our method extends to binomial AR(p) models a recent result by Jung and Tremayne (2006) for integer-valued autoregressive model of second order, INAR(2), with simple Poisson innovations. Forecasts are produced by conditional median which gives 'coherent' forecasts, and we estimate the forecast distributions of future values of binomial AR(p) models by means of a Monte Carlo method allowing for parameter uncertainty. Model parameters are estimated by the method of moments and estimated standard errors are calculated by means of block of block bootstrap. The method is fitted to log data set used in Wei$\ss$ (2009b).
In this paper we investigate how Newton discovered the generalized binomial theorem. Newton's binomial theorem, or binomial series can be found in Calculus text books as a special case of Taylor series. It can also be understood as a formal power series which was first conceived by Euler if convergence does not matter much. Discovered before Taylor or Euler, Newton's binomial theorem must have a good explanation of its birth and validity. Newton learned the interpolation method from Wallis' famous book ${\ll}$Arithmetica Infinitorum${\gg}$ and employed it to get the theorem. The interpolation method, which Wallis devised to find the areas under a family of curves, was by nature arithmetrical but not geometrical. Newton himself used the method as a way of finding areas under curves. He noticed certain patterns hidden in the integer binomial sequence appeared in relation with curves and then applied them to rationals, finally obtained the generalized binomial sequence and the generalized binomial theorem.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.255-261
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2014
Many studies have estimated a mixture of binomial distributions. This paper considers an extension, a mixture of shifted binomial distributions, and the estimation of the distribution. The range of each component binomial distribution is rst evaluated and then for each possible value of shifted parameters, the EM algorithm is employed to estimate those parameters. From a set of possible value of shifted parameters and corresponding estimated parameters of the distribution, the likelihood of given data is determined. The simulation results verify the performance of the proposed method.
본 연구는 무한급수와 멱급수의 발생 배경과 발달 과정의 인식론적 토대가 되었던 뉴턴의 이항정리(binomial theorem)의 개념을 살펴보고, 그 발달 과정에서 얻어진 제곱근의 근삿값 구하는 방법, 뉴턴의 역유율법을 이용한 정적분 구하는 방법, 그리고 메르카토어 급수와 그레고리 급수의 발견 과정을 알아보고자 한다. 이 과정을 통하여 뉴턴의 이항정리가 가지는 수학사의 교수법적 논의를 제시하고자 한다.
We present an improved binomial method for pricing financial deriva-tives by using cell averages. After non-overlapping cells are introduced around each node in the binomial tree, the proposed method calculates cell averages of payoffs at expiry and then performs the backward valuation process. The price of the derivative and its hedging parameters such as Greeks on the valuation date are then computed using the compact scheme and Richardson extrapolation. The simulation results for European and American barrier options show that the pro-posed method gives much more accurate price and Greeks than other recent lattice methods with less computational effort.
We propose an accurate approximation method via discrete Krawtchouk orthogonal polynomials to the distribution of a sum of independent but non-identically distributed binomial random variables. This approximation is a weighted binomial distribution with no need for continuity correction unlike commonly used density approximation methods such as saddlepoint, Gram-Charlier A type(GC), and Gaussian approximation methods. The accuracy obtained from the proposed approximation is compared with saddlepoint approximations applied by Eisinga et al. [4], which are the most accurate method among higher order asymptotic approximation methods. The numerical results show that the proposed approximation in general provide more accurate estimates over the entire range for the target probability mass function including the right-tail probabilities. In addition, the method is mathematically tractable and computationally easy to program.
We consider the problem of estimating binomial proportions in the presence of nonignorable nonresponse using the Bayesian selection approach. Inference is sampling based and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods are used to perform the computations. We apply our method to study doctor visits data from the Korean National Family Income and Expenditure Survey (NFIES). The ignorable and nonignorable models are compared to Stasny's method (1991) by measuring the variability from the Metropolis-Hastings (MH) sampler. The results show that both models work very well.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1327-1334
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2008
Mixed effect binomial regression models are widely used for analysis of correlated count data in which the response is the result of a series of one of two possible disjoint outcomes. In this paper, we consider kernel extensions with nonparametric fixed effects and parametric random effects. The estimation is through the penalized likelihood method based on kernel trick, and our focus is on the efficient computation and the effective hyperparameter selection. For the selection of hyperparameters, cross-validation techniques are employed. Examples illustrating usage and features of the proposed method are provided.
본 연구는 서울시에서 추진한 청계천 복원사업에 대한 경제적 가치를 평가하기 위해 심층출구면접조사 방식으로 수집된 자료를 바탕으로 여행비용법(Travel Cost Method, TCM)을 적용하였다. 가산자료의 특성을 감안하여 분석모형은 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Zero-truncated Poisson, ZTP), 그리고 절단된 음이항모형(Zero-truncated Negative Binomial, ZTNB)을 사용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났고 일반적인 소비자경제이론에 부합하는 결과가 도출되었다. 조사된 자료에서 과산포현상(Over-dispersion)이 발견되었으며 모형적합도검정을 통해서 절단된 음이항모형(Zero-truncated Negative Binomial, ZTNB)이 청계천 방문객의 수요를 추정하는 데 최적모형으로 선정되었다. 생태하천복원사업인 청계천복원사업의 경제적 가치를 추정하기 위해 방문객의 연평균 방문횟수와 최적모형에서 추정된 계수를 통해서 분석한 결과 청계천의 경제적 가치는 2013년 기준으로 연간 약 1,902 원으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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