• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권4호
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• pp.427-440
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• 2024

The problem addressed is that of sequentially estimating the difference between the means of two populations with respect to the squared error loss, where each population distribution is a member of the one-parameter exponential family. A Bayesian approach is adopted in which the population means are estimated by the posterior means at each stage of the sampling process and the prior distributions are not specified but have twice continuously differentiable density functions. The main result determines an asymptotic second-order lower bound, as t → ∞, for the Bayes risk of a sequential procedure that takes M observations from the first population and t - M from the second population, where M is determined according to a sequential design, and t denotes the total number of observations sampled from both populations.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.163-175
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• 1998

위험률 변화점모형에서 특별한 함수형이나 분포함수에 대한 가정을 하지 않는 일반적인 모형을 고려하였다. 이러한 모형은 지금까지 주로 다루어 왔던 상수항 위험률의 변화점모형뿐만 아니라 여러 유형의 변화점모형을 내포한다. 중도절단된 자료하에서 위험률 변화점에 관한 모수적 모형을 가정하지 않고 변화점 이전과 이후의 넬슨(Nelson) 누적위험함수 추정량의 기울기 차를 이용하여 추정량을 제안하고, 그의 점근적 성질을 규명한다. 붓스트랩 추정량의 일치성과 점근분포를 유도하고, 몇가지 분포함수의 경우에 몬테칼로 모의실험을 통해 제안된 방법의 경험적 성질을 살펴보았다. 또한, 심장병 이석환자의 생존시간 자료를 통해 변화점을 추정하고 추정량의 붓스트랩 분포를 구하였다.

• 대한수학회보
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• 제47권3호
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• pp.467-482
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• 2010

For a double array of random elements {$V_{mn};m{\geq}1,\;n{\geq}1$} in a real separable Banach space, some mean convergence theorems and weak laws of large numbers are established. For the mean convergence results, conditions are provided under which $k_{mn}^{-\frac{1}{r}}\sum{{u_m}\atop{i=1}}\sum{{u_n}\atop{i=1}}(V_{ij}-E(V_{ij}|F_{ij})){\rightarrow}0$ in $L_r$ (0 < r < 2). The weak law results provide conditions for $k_{mn}^{-\frac{1}{r}}\sum{{T_m}\atop{i=1}}\sum{{\tau}_n\atop{j=1}}(V_{ij}-E(V_{ij}|F_{ij})){\rightarrow}0$ in probability where {$T_m;m\;{\geq}1$} and {${\tau}_n;n\;{\geq}1$} are sequences of positive integer-valued random variables, {$k_{mn};m{{\geq}}1,\;n{\geq}1$} is an array of positive integers. The sharpness of the results is illustrated by examples.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.233-250
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• 2002

Cox의 비례위험모형(proportional hazards model)은 생존자료(survival data)에 대한 회귀모형으로 경제학 및 의·공학을 비롯한 여러 응용 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 모형 중 하나이다. 그러나, 이 모형은 일반선헝모형에 비해 잔차 분석을 통한 회귀 진단의 연구가 널리 알려져 있지 않아, 국내의 실제 자료 분석에서는 잔차 분석에 대한 활용이 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 그 동안 제안된 여러 잔차들을 비교 분석하고, S-plus 프로그램을 이용한 PBC(primary biliary cirrhosis) 자료분석을 통해 각 잔차들의 의미를 고찰하고자 한다.

• 대한수학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.117-126
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• 2003

Let {$X_{nk}$\mid$1\;{\leq}\;k\;{\leq}\;n,\;n\;{\geq}\;1$} be an array of row negatively associated (NA) random variables which satisfy $P($\mid$X_{nk}$\mid$\;>\;x)\;{\leq}\;P($\mid$X$\mid$\;>\;x)$. For weighed sums ${{\Sigma}_{k=1}}^{Tn}\;a_kX_{nk}$ indexed by random variables {$T_n$\mid$n\;{\geq}$1$}, we establish a general weak law of large numbers (WLLN) of the form $({{\Sigma}_{k=1}}^{Tn}\;a_kX_{nk}\;-\;v_{[nk]})\;/b_{[an]}$ under some suitable conditions, where $\{a_n$\mid$n\;\geq\;1\},\; \{b_n$\mid$n\;\geq\;1\}$ are sequences of constants with $a_n\;>\;0,\;0\;<\;b_n\;\rightarrow \;\infty,\;n\;{\geq}\;1$, and {$v_{an}$\mid$n\;{\geq}\;1$} is an array of random variables, and the symbol [x] denotes the greatest integer in x.

• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.211-233
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• 2004

본 연구는 기초자산의 수익률이 정규분포가 아닌 급첨분포(leptokurtic distribution)를 따른다고 가정할 경우 옵션의 가격식을 도출한다. 두 정규분포의 확률밀도함수의 선형 결합으로 첨도가 3이 아닌 급첨분포의 확률밀도함수를 모델링하고 이를 이용하여 Black- Scholes 공식의 확장된 형태인 옵션 가격 공식을 유도한다. 본 논문에서 제시한 급첨분포에 의한 옵션가격모형은 변동성 스마일 성질을 설명할 뿐만 아니라 기존의 실증연구에서 제기된 Black-Scholes 옵션가격의 과대 및 과소평가 현상을 설명한다. 마지막으로 본 가격식의 모델적합성을 검증하기 위하여 KOSOI 200 지수옵션의 시장가격으로부터 내재변동성과 내재첨도를 추정한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.751-759
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• 2018

Cho 등 (Communications for Statistical Applications and Methods, 23, 423-432, 2016)은 잉여금이 적정수준에 이르면 연속적으로 투자가 이루어지는 보험상품 리스크 모형을 소개하고, 잉여금 과정의 정상분포함수를 연구하였다. 본 논문에서는 잉여금이 적정수준을 넘어 또 다른 충분한 수준에 이르게 되면 추가로 즉시 투자가 이루어진다고 가정하고 기존의 연구를 확장한다. 잉여금 과정의 정상분포함수를 명확히 구하고, 보험청구액의 분포가 지수분포인 경우를 예제로 다룬다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1165-1172
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• 2016

보험 상품의 잉여금은 보험료 수입에 의해 증가하며 고객이 보험료를 청구할 때 감소한다. 보험회사는 잉여금이 충분히 많아지면 잉여금의 일부를 재투자하는 것을 통해 이익을 창출한다. 본 연구에서는 보험료 수입과 청구를 고려하여 잉여금의 수준을 나타낸 기존의 잉여금 모형을 소개하고 기존의 모형에 재투자의 개념과 운용비용을 도입하여 장시간에 걸친 단위시간당 평균비용을 구하고, 이를 최소화하는 재투자 수준과 목표 잉여금을 구한다.