• 제목/요약/키워드: non-stationarity

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Asian Stock Markets Analysis: The New Evidence from Time-Varying Coefficient Autoregressive Model

  • HONGSAKULVASU, Napon;LIAMMUKDA, Asama
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제7권9호
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    • pp.95-104
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    • 2020
  • In financial economics studies, the autoregressive model has been a workhorse for a long time. However, the model has a fixed value on every parameter and requires the stationarity assumptions. Time-varying coefficient autoregressive model that we use in this paper offers some desirable benefits over the traditional model such as the parameters are allowed to be varied over-time and can be applies to non-stationary financial data. This paper provides the Monte Carlo simulation studies which show that the model can capture the dynamic movement of parameters very well, even though, there are some sudden changes or jumps. For the daily data from January 1, 2015 to February 12, 2020, our paper provides the empirical studies that Thailand, Taiwan and Tokyo Stock market Index can be explained very well by the time-varying coefficient autoregressive model with lag order one while South Korea's stock index can be explained by the model with lag order three. We show that the model can unveil the non-linear shape of the estimated mean. We employ GJR-GARCH in the condition variance equation and found the evidences that the negative shocks have more impact on market's volatility than the positive shock in the case of South Korea and Tokyo.

ARIMA 모형을 이용한 한육우 사육두수 추정 (Estimation of the Number of Korean Cattle Using ARIMA Model)

  • 전상곤;박한울
    • 농업생명과학연구
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    • 제45권5호
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    • pp.115-126
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    • 2011
  • 이 논문은 국내 한육우 사육두수를 시계열 모형인 ARIMA 모형을 이용하여 추정하였다. 소의 생리학적 특성을 반영하기 위하여 한육우 사육두수를 총 여섯 개의 범주(4개의 도축률과 2개의 출생률)로 나누었다. 이 여섯 가지 범주에 대해 ARIMA 모형을 적용하여 Box-Jenkins 절차에 따라 그 값들을 추정하고 예측하였다. 큰암소도축률과 큰수소도축률은 단위근을 갖는 불안정시계열로 나타나 차분하여 안정화시키고 나머지 4개의 변수들은 안정시계열로 나타나 그대로 모형의 식별, 추정 그리고 예측에 사용하였다. 분석결과, 한육우 사육두수는 2012년을 최고점으로 점점 감소하다가 2018년을 최저점으로 다시 증가할 것으로 분석되었다.

천해환경에서 선-백색화 정합필터의 성능 분석 (Performance Analysis of the Pre-Whitening Matched Filter in Shallow Water Environment)

  • 유석근;김정구;주언경
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제45권12호
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    • pp.152-158
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    • 2008
  • 천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.

잔차시계열 분석을 통한 비정상성 강우빈도해석 (Non-stationary Rainfall Frequency Analysis Based on Residual Analysis)

  • 장선우;서린;김태웅;안재현
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권5B호
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    • pp.449-457
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    • 2011
  • 최근 기후변화/변동으로 인한 집중호우가 증가하여 수문기상재해에 따른 피해가 증가하고 있다. 미래의 발생가능한 극한 강우사상에 대응하기 위해, 일반적으로 수문학적 빈도해석을 이용하여 목표연도의 설계 강우량을 산정한다. 이것은 수문빈도 해석에 적용된 강우자료가 정상성임을 가정하여 설계 강우량을 산정하는 것이다. 하지만, 최근 관측된 강우자료를 살펴보면, 통계적 특성이 시간에 따라 변하는 경우가 있다. 본 연구는 연최대강우량의 회귀직선에 대한 잔차의 수문학적 빈도해석을 바탕으로, 가까운 미래로 설정된 목표연도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. 현재까지의 관측자료를 기초로 선형회귀식의 추세선을 이용하여 잔차 시계열을 생성하고, 잔차에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 추세선의 증가 및 감소 경향을 고려하여 확률강우량을 산정하였다. 14개의 강우관측지점에 적용한 결과, 증가경향을 보이는 경우에는 현시점까지의 자료에 대한 선형회귀식을 산정한 후, 목표연도까지 연장했을 때의 추세요소를 산정한 방법이 보다 적합한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정상성을 바탕으로 추정한 확률강우량과 비교했을 때, 5-25%의 예측편차가 1-22% 정도로 감소하였다.

CHAIN DEPENDENCE AND STATIONARITY TEST FOR TRANSITION PROBABILITIES OF MARKOV CHAIN UNDER LOGISTIC REGRESSION MODEL

  • Sinha Narayan Chandra;Islam M. Ataharul;Ahmed Kazi Saleh
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제35권4호
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    • pp.355-376
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    • 2006
  • To identify whether the sequence of observations follows a chain dependent process and whether the chain dependent or repeated observations follow stationary process or not, alternative procedures are suggested in this paper. These test procedures are formulated on the basis of logistic regression model under the likelihood ratio test criterion and applied to the daily rainfall occurrence data of Bangladesh for selected stations. These test procedures indicate that the daily rainfall occurrences follow a chain dependent process, and the different types of transition probabilities and overall transition probabilities of Markov chain for the occurrences of rainfall follow a stationary process in the Mymensingh and Rajshahi areas, and non-stationary process in the Chittagong, Faridpur and Satkhira areas.

SOME RESULTS ON CONDITIONALLY UNIFORMLY STRONG MIXING SEQUENCES OF RANDOM VARIABLES

  • Yuan, De-Mei;Hu, Xue-Mei;Tao, Bao
    • 대한수학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.609-633
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    • 2014
  • From the ordinary notion of uniformly strong mixing for a sequence of random variables, a new concept called conditionally uniformly strong mixing is proposed and the relation between uniformly strong mixing and conditionally uniformly strong mixing is answered by examples, that is, uniformly strong mixing neither implies nor is implied by conditionally uniformly strong mixing. A couple of equivalent definitions and some of basic properties of conditionally uniformly strong mixing random variables are derived, and several conditional covariance inequalities are obtained. By means of these properties and conditional covariance inequalities, a conditional central limit theorem stated in terms of conditional characteristic functions is established, which is a conditional version of the earlier result under the non-conditional case.

월강우량의 모의발생에 관한 연구 (Study on the Sequential Generation of Monthly Rainfall Amounts)

  • 이근후;류한열
    • 한국농공학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.4232-4241
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    • 1976
  • This study was carried out to clarify the stochastic characteristics of monthly rainfalls and to select a proper model for generating the sequential monthly rainfall amounts. The results abtained are as follows: 1. Log-Normal distribution function is the best fit theoretical distribution function to the empirical distribution of monthly rainfall amounts. 2. Seasonal and random components are found to exist in the time series of monthly rainfall amounts and non-stationarity is shown from the correlograms. 3. The Monte Carlo model shows a tendency to underestimate the mean values and standard deviations of monthly rainfall amounts. 4. The 1st order Markov model reproduces means, standard deviations, and coefficient of skewness with an error of ten percent or less. 5. A correlogram derived from the data generated by 1st order Markov model shows the charaterstics of historical data exactly. 6. It is concluded that the 1st order Markov model is superior to the Monte Carlo model in their reproducing ability of stochastic properties of monthly rainfall amounts.

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Bending and buckling of a rectangular porous plate

  • Magnucki, K.;Malinowski, M.;Kasprzak, J.
    • Steel and Composite Structures
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    • 제6권4호
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    • pp.319-333
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    • 2006
  • A rectangular plate made of a porous material is the subject of the work. Its mechanical properties vary continuously on the thickness of a plate. A mathematical model of this plate, which bases on nonlinear displacement functions taking into account shearing deformations, is presented. The assumed displacement field, linear geometrical and physical relationships permit to describe the total potential energy of a plate. Using the principle of stationarity of the total potential energy the set of five equilibrium equations for transversely and in-plane loaded plates is obtained. The derived equations are used for solving a problem of a bending simply supported plate loaded with transverse pressure. Moreover, the critical load of a bi-axially in-plane compressed plate is found. In both cases influence of parameters on obtained solutions such as a porosity coefficient or thickness ratio is analysed. In order to compare analytical results a finite element model of a porous plate is built using system ANSYS. Obtained numerical results are in agreement with analytical ones.

미호천 유역의 시단위 연최대치 강우계열의 경향성 및 기후변동을 고려한 비정상성 빈도분석 (Non-stationarity Analysis with Trend and Climate Variability for Annual Maximum of Hourly Rainfall in Miho watershed)

  • 이정기;김병식;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.345-345
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    • 2012
  • 정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어왔다. 따라서 강우의 빈도분석 시 매개변수의 시간에 따른 변화를 반영한 비정상성 빈도분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 미호천 유역의 강우관측소 중 기상청에서 관리하는 청주 관측소 및 국토해양부에서 관리하는 가덕, 병천, 증평, 진천 관측소의 24시간 연최대치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였다. 또한 자료의 경향성을 고려하여 비정상성 빈도분석을 하였고 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.

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대규모 외생 변수와 Deep Neural Network를 사용한 금융 시장 예측의 성능 향상에 관한 연구 (A Study on Improving the Performance of Financial Market Forecasting Using Large Exogenous Variables and Deep Neural Network)

  • 천성길;이주홍;최범기;송재원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.435-438
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    • 2020
  • 시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.