The long-term effect of ambient temperature on bridge strain is an important and challenging problem. To investigate this issue, one year data of strain and ambient temperature of a long-span cable-stayed bridge is studied in this paper. The measured strain-time history is decomposed into two parts to obtain the strains due to vehicle load and temperature alone. A linear regression model between the temperature and the strain due to temperature is established. It is shown that for every $1^{\circ}C$ increase in temperature, the stress is increased by 0.148 MPa. Furthmore, the extreme value distributions of the strains due to vehicle load, temperature and the combination effect of them during the remaining service period are estimated by the average conditional exceedance rate approach. This approach avoids the problem of declustering of data to ensure independence. The estimated results demonstrate that the 95% quantile of the extreme strain distribution due to temperature is up to $1.488{\times}10^{-4}$ which is 2.38 times larger than that due to vehicle load. The study also indicates that the estimated extreme strain can reflect the long-term effect of temperature on bridge strain state, which has reference significance for the reliability estimation and safety assessment.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권6호
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pp.627-641
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2021
An asymmetric least squares estimation method has been employed to estimate linear models for percentile regression. An asymmetric maximum likelihood estimation (AMLE) has been developed for the estimation of Poisson percentile linear models. In this study, we propose generalized nonlinear percentile regression using the AMLE, and the use of the parametric bootstrap method to obtain confidence intervals for the estimates of parameters of interest and smoothing functions of estimates. We consider three conditional distributions of response variables given covariates such as normal, exponential, and Poisson for three mean functions with one linear and two nonlinear models in the simulation studies. The proposed method provides reasonable estimates and confidence interval estimates of parameters, and comparable Monte Carlo asymptotic performance along with the sample size and quantiles. We illustrate applications of the proposed method using real-life data from chemical and radiation epidemiological studies.
본 연구는 주택지의 가격결정모형을 추정하여 신도시 주거용 토지의 가격 결정요인 알아보고자 하였다. 이를 위해서 경상남도 김해시 장유신도시 지역에서 택지개발사업으로 조성된 주택지 1,000여 필지의 실거래 가격자료를 대상으로 헤도닉 특성이 주택지 가격에 미치는 영향을 GLS 분석방법과 분위수 회귀분석방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 주택지 가격과 그 오차가 정규분포를 가질 때 조건부 평균을 추정하는 GLS 추정결과와 비교하기 위해 주택지 가격이 대칭적이지 않고 정규분포를 가지지 아니할 때 조건부 분위수별 추정을 위해 분위수 회귀분석 모형을 사용하였다. 그 결과 가격 분위수별로 해당 특성이 미치는 영향의 차이를 확인할 수 있었다. 경과 연수변수는 음의 영향을 보였지만 일정기간을 경과하면 다시 양의 영향을 보이는 것으로 나타났으며, 그 반전기간은 고가주택지 분위수에서 좀 더 높은 값을 보였다. 신도시 주택지 중에서 점포 겸용택지의 긍정적인 영향이 가장 크게 나타났으며, 주택지의 수요자는 도로에 한면만 접한 토지보다 두면이상 접한 각지의 토지, 부정형토지보다는 사각형의 토지를 선호하는 것으로 나타났다. 각지는 주택지의 일조권 개선에 긍정적이며, 인접대지 경계로부터의 이격거리로 인한 건축면적의 감소가 적기 때문에 이 같은 결과를 보인 것으로 판단된다. 점포겸용택지 변수는 저가 주택용 토지에서 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 저가의 주거용 토지가 대부분 임대형 주택 건부지로 사용되는 경향이 많아 자가 거주용 주택 건부지와 다른 특성을 가지기 때문으로 보인다. 주거용 토지가격은 가격 수준에 따라 다른 특성을 지니며, 담보가지의 평가와 부동산 정책의 입안에 있어서 이를 고려하여야 할 것으로 보인다.
본 연구의 주된 수행 동기는 국내,외 기업재무 분야에서 현재 학문적 관심이 점증되고 있는 현금유보 수준의 결정요인에 대한 기존의 유사주제 연구들에 대한 추가적인 실증분석이다. 연구설정 기준과 관련하여, 국제금융위기 이후의 표본기간 (2009-2013)과 국내 재벌기업들의 표본을 대상으로 구도화되었으며, 본문에 설명되었듯이 2가지의 주요가설들이 검정되었다. 첫 번째 가설 검정에서는 조건부 분위회기모형을 응용한, 현금유동성 분위 (계층) 수준별 유의성있는 재무변수들을 계량적으로 측정하는 것이었으며, 두 번째 검정에서는 다중로지스틱 모형을 활용한 국제금융위기 이후 기업들의 현금 유동성 수준 증감과 관련된 비교그룹들 상호 간에 대한 비교연구가 수행되었다, 결과적으로, 전자에서는 유동성, 대리인비용, 그리고 현금전환기간과 관련된 변수들이 유의성있는 재무변수로서 판명되었으며, 후자에서는 현금보유 수준의 변화가 상대적으로 큰 재벌계열사들이, 비교그룹 (즉, 기준그룹)에 속하는 계열사들 보다 유동성, 기업규모, 그리고 배당수익률 등의 측면에서 유의성 있는 통계적 차별성을 보이는 것으로 판명되었다.
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.
본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.
본 연구에서는 현대 재무적 측면에서 이론적 혹은 실무적으로 주요 이슈가 되고 있는 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열기업들의 성장성관련 결정요인들에 대한 분석을 수행하였다. 2가지의 가설들이 실증적인 방법론에 의하여 검정되었는 바, 첫번째 가설관련 동 재벌기업들의 국제금융위기 이후의 표본기간 동안, 성장률에 대한 재무적 결정요인들을 동적패널분석과 정적패널분석의 방법론을 응용하여 다음과 같이 규명하였다. 즉, 장부가 기준의 성장률에 영향을 주는 요인들은 부채비율, 전 기간의 성장률, 기업규모, 그리고 외국인지분율 등이었으며, 이와 더불어 시장가 기준의 성장률에 대한 분석도 수반되었다, 두번째 가설은 조건부 분위회귀모형을 응용하여 4개의 구간별로 각 성장률관련 통제변수들에 대한 영향력을 분석하였으며, 그 결과로서 총자산수익률, 유가증권시장 유형, 2010년과 2011년의 거시경제 더미변수들, 그리고 산업더미들 중 화학업종과 유통업종의 변수들이 통계적으로 유의한 특징을 나타내었다. 국내 자본시장에서 상대적으로 높은 비중을 차지하고 있는 재벌기업들의 재무적 측면에서의 상호 비교관점을 기준으로, 금융위기 이후 현재까지 지속, 심화되고 있는 주요 재무지표들의 소수 재벌기업들 중심으로의 분포상 편중 가능성을 연구결과의 활용을 통하여 재균형 혹은 개선시킬 수 있다는 점등이 본 연구의 기여점이라고 판단된다.
현대 기업재무와 관련된 관심 주제들 중. 본 연구에서는 학문적, 실무적인 측면에서 추가 연구가 지속적으로 요구된다고 판단되는 연구개발비 지출에 관한 내용이 분석되었다. 즉, 뉴욕증권거래소와 국내 유가증권시장에 상장된 기업들을 표본자료로 활용하여 연구개발비의 재무적 결정요인에 대한 실증적 분석이 시행되었다. 설정된 3가지의 가설 관련하여, 첫 번째 가설에서는 한국과 미국의 기업들을 포함하는 표본자료들 기준, 전기의 연구개발비 비중, 부채비율, 수익성 그리고 현금유동성 등의 설명변수들이 동 연구개발비 비중에 유의한 영향을 주는 재무적 요인들로서 판명되었다. 두 번째 가설검정에서는 한국과 미국 기업들간의 상대적인 관점에서의 실증분석이 시행되어 비선형 형태의 전기의 연구개발비 비중, 고성장성 기업, 비이자성법인세감면효과, 성장성 그리고 한,미 간의 연구개발비의 회계 처리 방법 등이 양국 간의 표본기업들의 재무적 차이를 나타내는 요인들로 판명되었다. 추가적으로 분위회귀모형을 활용한 (연구개발비 관련 변수들을 포함한) 설명변수들과 기업 성장성과의 관계에서 뉴욕증권거래소에 상장된 기업들의 경우 낮은 분위들에서만 전기의 연구개발비 비중과 성장성 간에 통계적인 유의성을 나타내었다. 본 연구결과에서 판명된 미국의 선진자본시장과 한국의 신흥자본시장 간의 연구개발비 결정요인 상 유사점과 상이점은 주주 측면에서 적정 연구개발비 비중에 도달하기 위한 새로운 발견을 제시할 수 있다고 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.423-436
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2011
정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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