• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권1호
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• pp.97-108
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• 2020

This paper compares several methods for estimating parameters of normal inverse Gaussian distribution. Ordinary maximum likelihood estimation and the method of moment estimation often do not work properly due to restrictions on parameters. We examine the performance of adjusted estimation methods along with the ordinary maximum likelihood estimation and the method of moment estimation by simulation and real data application. We also see the effect of the initial value in estimation methods. The simulation results show that the ordinary maximum likelihood estimator is significantly affected by the initial value; in addition, the adjusted estimators have smaller root mean square error than ordinary estimators as well as less impact on the initial value. With real datasets, we obtain similar results to what we see in simulation studies. Based on the results of simulation and real data application, we suggest using adjusted maximum likelihood estimates with adjusted method of moment estimates as initial values to estimate the parameters of normal inverse Gaussian distribution.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.741-752
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• 2016

금융자산의 수익률 분포를 잘 설명할 수 있는 것으로 알려진 normal inverse Gaussian(NIG)분포는 모수의 조건에 의해 세 배의 초과첨도가 왜도 제곱의 5배보다 커야 하는데, 만약 관측된 초과첨도와 왜도의 관계가 이를 만족하지 못하거나 두 값이 매우 비슷하다면 모수를 안정적으로 추정하기 어렵게 된다. 이 논문에서 우리는 NIG분포의 모수추정에서 발생하는 이러한 문제점을 살펴보고 모의실험을 통해 이를 보정하는 방법을 찾아보았다. KOSPI, S&P500, FTSE와 HANG SENG의 실제 주가지수 자료에 적용하여 보정의 효과를 비교하고 VaR를 이용한 사후검증으로 보정된 추정방법의 성능을 평가해 보았다. 보정 방법을 이용하였을 때, 모수추정의 문제가 있던 구간을 포함한 모든 구간에서 안정적인 모수추정이 가능하였고 VaR를 통한 사후 검증에서도 분포의 성능이 떨어지지 않음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.37-47
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• 2013

Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.531-542
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• 2015

In this survey, we use the normal linear model to demonstrate the use of the linear Bayes method. The superiorities of linear Bayes estimator (LBE) over the classical UMVUE and MLE are established in terms of the mean squared error matrix (MSEM) criterion. Compared with the usual Bayes estimator (obtained by the MCMC method) the proposed LBE is simple and easy to use with numerical results presented to illustrate its performance. We also examine the applications of linear Bayes method to some other distributions including two-parameter exponential family, uniform distribution and inverse Gaussian distribution, and finally make some remarks.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.85-93
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• 2005

Tweedie (1957a) proposed a method for the analysis of residuals from an inverse Gaussian population paralleling the analysis of variance in normal theory. He called it the analysis of reciprocals. In this paper, we propose a Bayesian model selection procedure based on the fractional Bayes factor for the analysis of reciprocals. Using the proposed model procedures, we compare with the classical tests.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1167-1176
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• 2005

Tweedie (1957a) proposed a method for the analysis of residuals from an inverse Gaussian population paralleling the analysis of variance in normal theory. He called it the analysis of reciprocals. In this paper, we propose a Bayesian model selection procedure based on the fractional Bayes factor for the analysis of reciprocals. Using the proposed model selection procedures, we compare with the classical tests.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권1호
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• pp.59-79
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• 2021

Value at Risk (VaR) is one of the most common risk management tools in finance. Since a portfolio of several assets, rather than one asset portfolio, is advantageous in the risk diversification for investment, VaR for a portfolio of two or more assets is often used. In such cases, multivariate distributions of asset returns are considered to calculate VaR of the corresponding portfolio. Copulas are one way of generating a multivariate distribution by identifying the dependence structure of asset returns while allowing many different marginal distributions. However, they are used mainly for bivariate distributions and are not widely used in modeling joint distributions for many variables in finance. In this study, we would like to examine the performance of various copulas for high dimensional data and several different dependence structures. This paper compares copulas such as elliptical, vine, and hierarchical copulas in computing the VaR of portfolios to find appropriate copula functions in various dependence structures among asset return distributions. In the simulation studies under various dependence structures and real data analysis, the hierarchical Clayton copula shows the best performance in the VaR calculation using four assets. For marginal distributions of single asset returns, normal inverse Gaussian distribution was used to model asset return distributions, which are generally high-peaked and heavy-tailed.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.243-257
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• 2017

본 논문에서는 옵션의 가격을 결정하기 위해 사용될 수 있는 몇 가지 근사적인 방법들을 수치적으로 비교하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier 방법, C-type Gram-Charlier 방법, normal inverse gaussian (NIG) 분포를 이용하는 방법, 그리고 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 그것이다. 이 방법들을 위험중립 확률측도 하에서 수익률의 분포함수를 근사하여 옵션가격을 계산하는 방식과 옵션의 근사가격식을 먼저 구하고 모수를 추정하여 가격을 계산하는 두 가지 방식을 사용하여 비교하였다. 모의실험에서는 확률변동성 모형에서 많이 사용되는 Heston 모형과 레비확률과정에서 좋은 적합도를 보이는 NIG 모형을 이용하여 자료를 생성하였고, 실제 자료로는 KOSPI200 콜옵션을 이용하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 근사적 가격식을 먼저 구하는 방식이 좀 더 우수한 성능을 보였고 그 가운데 A-type Gram-Charlier와 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 좋은 성능을 보였으며, 분포함수를 추정하여 옵션가격을 계산하는 경우 NIG분포를 이용하는 것이 상대적으로 좋은 결과를 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권5호
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• pp.563-582
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• 2021

This paper deals with developing a general class of accelerated sequential procedures and obtaining the associated second-order approximations for the expected sample size and 'regret' (difference between the risks of the proposed accelerated sequential procedure and the optimum fixed sample size procedure) function. We establish that the estimation problems based on various lifetime distributions can be tackled with the help of the proposed class of accelerated sequential procedures. Extensive simulation analysis is presented in support of the accuracy of our proposed methodology using the Pareto distribution and a real data set on carbon fibers is also analyzed to demonstrate the practical utility. We also provide the brief details of some other inferential problems which can be seen as the applications of the proposed class of accelerated sequential procedures.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.181-192
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• 2016

옵션의 가격을 결정하는 문제에서 블랙-숄즈 모형이 가지는 단점을 보완하기 위해 블랙-숄즈 가격을 선도항으로 하여 보정항을 구하는 근사적 옵션가격의 결정방법을 고려하였다. 이러한 근사적 가격결정 방법들은 비교적 적은 자료를 가지고 간단한 계산으로 다양한 형태의 위험중립 확률분포에 의한 옵션가격을 계산할 수 있다. 이 논문에서는 일반적으로 관찰되는 시장상황을 모사한 모의실험과 실제 시장에서 관측되는 KOSPI200 옵션가격 자료를 통해 몇 가지 근사방법들의 적합성과를 비교, 평가하였다. 헤르미트 다항식 계열의 Edgeworth 확장과 A-type Gram-Charlier, C-type Gram-Charlier 방법, NIG 분포를 이용하는 방법, 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 고려되었다. 모의실험에서는 순수 점프 레비 확률과정 가운데 옵션가격이 닫힌 해의 형태로 존재하는 Variance gamma 과정을 가정하여 자료를 생성하였다. 모의실험과 실제 자료분석의 결과, 분포함수를 먼저 근사하여 가격을 계산하는 것보다 근사적 가격식을 유도하여 직접 가격을 근사하는 방법들의 성능이 좀 더 좋았으며, 그 가운데 비선형 회귀를 이용한 점근적 근사방법이 상대적으로 좋은 성능을 보였다.