• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.327-340
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• 2008

본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.21-29
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• 2009

Engle과 Russell (1998)의 ACD 모형은 재무학에서 가격과 거래 시간의 밀접한 관계에 대한 관심을 불러 일으켰다. ACD 모형은 GARCH 모형과의 유사성을 바탕으로 Box-Cox 변환과 충격 함수 곡선(shocks impact curve)을 적용시켜 Log ACD, Power ACD, Box-Cox ACD 등과 같은 보다 유연한 모형으로 일반화될 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 일반화된 ACD 모형들을 국내 주식시장에서 거래되고 있는 주식의 price duration에 적용시켜 그 성능을 비교해보고자 한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권3호
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• pp.173-183
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• 2005

The Box-Cox power transformation is generally used for variance stabilization. Recently, Shin and Kang (2001) showed, under the Box-Cox transformation, invariant properties to the original model under the large mean and relatively small variance assumptions in time series analysis. In this paper we obtain some invariant properties in spatial statistics. Spatial statistics, Invariant Property, Variogram, Box-Cox power Transformation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권1호
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• pp.189-196
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• 2004

The sensitivity of the multivariate Box-Cox transformation model to simultaneous perturbations of all the data based on the likelihood displacement is studied in order to detect outliers. An example is given for illustration.

• 한국수학사학회지
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• 제11권2호
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• pp.63-76
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• 1998

When teaching the linear regression analysis in the class, the power transformation must be introduced to fit the linear regression model for nonlinear data. Box and Cox (1964) proposed the attractive power transformation technique which is so called Box-Cox transformation. In this paper, an effective algorithm selecting an appropriate value for Box-Cox transformation is developed which is considered to find a value minimizing error sum of squares. When the proposed algorithm is used to find a value for transformation, the number of iterations needs to be considered. Thus, the number of iterations is examined through simulation study. Since SAS is one of most widely used packages and does not provide the procedure that performs iterative Box-Cox transformation, a SAS program automatically choosing the value for transformation is developed. Hence, the students could learn how the Box-Cox transformation works, moreover, researchers can use this for analysis of data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.967-976
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• 2011

The Box-Cox transformation is a well known family of power transformations that brings a set of data into agreement with the normality assumption of the residuals and hence the response variable of a postulated model in regression analysis. Normalization (studentization) of the regressors is a common practice in analyzing microarray data. Here, we implement Box-Cox transformation in normalizing regressors in microarray data. Pridictabilty of the model can be improved using data transformation compared to studentization.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제29권3호
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• pp.335-362
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• 2020

본 논문은 Box-Cox 전환을 이용한 헤도닉가격모형을 통해 수도권매립지로부터 유발되는 비효용(악취)이 주택가격에 미치는 영향(잠재가격)과 수도권매립지로부터의 거리 조건의 변화에 대한 지불의사액을 추정하였다. 본 논문은 수도권매립지에서의 이격거리를 환경변수로 활용하고, 이를 포함한 다양한 주택특성변수가 매립지에서 반경 5km 이내 아파트 매매 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 악취는 종류도 다양하고, 다양한 기상·환경적 영향에 따라 변동하며, 피해 정도나 표현방식도 개인별로 차이가 발생할 수 있는 이질성을 갖고 있기 때문에, 일반적인 진술선호법 대신 현시선호법 방법론 중 헤도닉가격모형을 선택하였으며, 발생지역별 이질성을 고려하여 Box-Cox 전환을 통해 다양한 함수형태를 검증하여 적용하였다. 추정결과 악취원으로부터 이격거리에 대한 한계가치(잠재가격)는 추정모형의 함수형태에 따라 0.227~0.533으로 나타났다. 또한 다른 주택특성요인이 동일할 때, 악취원에서부터 이격거리가 1km 떨어지는 것에 대한 추가 지불의사액은 함수형태에 따라 20,143천 원~ 62,092천 원으로 계산되었으며, 일반적 Box-Cox 모형을 기준으로 했을 때는 지불의사액은 연간 3,874천 원 정도로 추정되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6B호
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• pp.390-401
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• 2007

본 연구는 2000년 1월부터 2005년 12월까지의 월별 시계열 자료를 이용하여 통화수요의 요금탄력성을 추정하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에 사용된 데이터는 M발신통화량, M발신요금지수, L발신요금지수, 소득수준, 가입자수 등의 자료가 이용되었다. 본 연구에서는 요금탄력성의 추정을 위하여 크게 두가지 계량적 방법을 사용하였다. 첫번째는 설명변수에 종속변수의 시차를 고려한 동태적인 로그선형모형을 일반화된 적률추정법(GMM)을 이용하여 장 단기 탄력성을 추정하였다. 두번째는 Box-Cox변환모형을 응용하여 시간의 변화에 따른 요금탄력성의 변화추이를 추정하였다. 연구결과 L발신요금지수는 요금탄력성의 중요한 변수로서 포함하지 않은 경우 과대추정될 수 있음을 알 수 있었다. Box-Cox변환모형을 이용한 추정결과 요금탄력성은 시간의 경과에 따라 감소하는 추세를 나타내고 있었으며, 이는 이동통신서비스가 점점 더 필수재로 전환을 하고 있는 것을 나타내는 것으로 분석된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권1호
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• pp.143-150
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• 2006

Box-Cox model and T-factor method have been widely used to measure economic depreciations for industrial property. The Box-Cox model which combines economic efficiency with depreciation pattern is here extended to the reliability function. To do so a Rayleigh distribution which has been used to estimate the reliability of current assets was chosen as an efficiency curve of marginal productivity. Such an approach provides the possibility to classify the efficiency curves into four categories. It is also possible to analyze the types of depreciation curves. Therefore, the power family of a non-linear Box-Cox model could be set at certain constant values, then the model can be transformed into a linear model to estimate the economic depreciation rates by utilizing the reliability function. Estimating the resultant linear regression equation requires minimal number of observations, while at the same time facilitating the test of hypothesis on depreciation rates.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.399-411
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• 2003

Nash의 관측평균순간단위도의 신뢰구간을 결정하는 기법을 개발하였다. 이 방법은 두 매개변수를 Box-Cox 변환과 유역의 상사성관계식을 이용하여 이변수정규분포의 확률변수화하고 이들의 선형 상관관계를 이용한 통계적 추정과정과 더불어 parametric bootstrap 방법을 이용한 단위도의 신뢰구간 산정 등으로 구성된다. 또한 이 방법은 미계측유역에 대한 단위도 추정에도 이용이 가능한 특징을 갖고 있다. 위천유역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 제시된 방법론은 단위도의 불확실성을 평가하고 그리고 미계측 유역에 대한 매개변수 추정에 있어서 적절한 대안임을 확인할 수 있었다.