• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.957-981
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• 2017

관측되지 않는 효과 또는 고정효과로 설명할 수 없는 분산 구조가 포함되어 정확한 모수 추정이 어려운 경우 체계적인 분석을 위해 일반화 선형 모형은 임의효과가 포함된 일반화 선형 혼합 모형으로 확장되었다. 본 연구에서는 일반화 선형 모형 중에서도 이분적인 반응변수를 다루는 로지스틱 회귀모형에 임의효과를 포함한 최대 우도 추정 방법을 설명한다. 그중에서도 라플라스 근사법, 가우스-에르미트 구적법, 적응 가우스-에르미트 구적법 그리고 유사가능도 우도에 대한 최대우도 추정법을 자세히 알아본다. 또한 제안한 방법을 사용하여 한국 복지 패널 데이터에서 정신건강과 생활만족도가 자원봉사활동에 미치는 영향에 대해 분석한다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.31-47
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• 2012

1999년 유로존(Eurozone)은 단일통화 출현을 목표로 출범하였다. 유로화(Euro)의 사용은 회원국들에게 있어 GDP의 약 1%에 이르는 환전비용과 환위험 관리비용을 제거하였다. 또한 안정적인 역내 물가수준을 유지할 수 있었고 저금리 기조를 유지하며 투자와 고용의 촉진이 이루어졌다. 유로화의 국제적 위상에서도 세계 외환보유고 비중이 2010년 기준 26.9%로 제2위의 기축통화국으로 자리매김하였다. 역내 회원국들 간에도 환율 고정에 따른 환율 위험을 떨어드려 투자와 경제성장을 유도하였다. 특히나 금융시장에서는 거래비용의 감소로 유로화의 수요가 증가하였고 교역에서도 대금지급수단으로 유로화가 사용됨으로써 교역증가로 인한 단일시장 효과를 유발하고 있다. 본 연구에서는 EU내 단일통화 사용이 회원국들 간의 수출과 수입에 미치는 파급효과에 대해 임의효과모형(random effect estimation)과 고정효과모형(fixed effect estimation)으로 분석해 보았다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권3호
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• pp.161-177
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• 2011

오늘날 글로벌 금융환경에서는 국가 간 자본이동이 확대되고 금융시스템의 밀접한 연계가 이루어진다. 따라서 어느 특정 국가의 금융위기는 지역 및 글로벌 금융위기로 전이될 소지가 매우 높다. 최근 미국발 글로벌 금융위기(global financial crisis)는 과거 1997~1998년 동아시아 금융위기 이후 동아시아 역내 국가들이 추진하였던 지역 금융협력 및 통합의 필요성을 각인시키는 계기가 되었다. 동아시아 지역 내 금융위기의 재발을 방지하기 위해 역내 국가들은 독자적인 유동성 공급을 위한 치앙마이합의(CMI)와 치앙마이합의 다자화(CMIM)를 실현하였다. CMI와 CMIM에 따른 역내국들 간 통화스왑협정(bilateral swap arrangement)의 확대는 역내 금융위기 발생 시 외화유동성 부족 해결, 지나친 외환보유고 축적에 따른 기회비용 제거, 그리고 견고한 금융협력을 통한 금융통합 추진 및 상호무역의 촉진에 목적이 있다. 동아시아는 특유의 생산네트워크 체제(production sharing system)구축으로 역내교역 비중이 대단히 높다. 금융 통합의 사전적 단계인 긴밀화된 금융협력이 지속적으로 확대되고 있는 상황에서 동아시아 국가들의 금융협력이 역내 수출입 물류에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 임의효과모형 (random effect estimation)과 고정효과모형(fixed effect estimation)을 통해 분석하였다.

• 국제지역연구
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• 제14권1호
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• pp.203-219
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• 2010

최근 글로벌 금융위기로 미 달러의 신인도 하락에 따른 환율의 불안정성은 많은 다른 국가들에게 경기침체와 교역 감소 등 많은 경제적 피해를 주고 있다. 하지만 유로화를 사용하고 있는 유로존(eurozone) 회원국들은 제2위의 기축통화국에 따른 유로존 우산효과로 경제적 손실이 비교적 작았다. 이런 이유로 1999년 1월 12개국으로 출범한 유로존은 2009년 슬로바키아의 가입과 함께 덴마크, 스웨덴, 영국 등이 회원국 가입을 희망하고 있고 갈수록 확대될 전망이다. 국가들 간 통화통합에 따른 단일통화 사용은 동종 상품의 가격비교가 용의해져 경쟁효과 발생에 따른 소비자의 후생증진이 이루어진다. 또한 통화교환비용과 환리스크 제거로 국가 간 교역의 역기능적 요소가 사라져 교역 증대가 이루어진다. 따라서 유럽 국가들이 유로화 도입으로 어느 정도의 교역효과가 유발되는지 분석해 보기 위해 임의효과모형(random effect estimation)과 고정효과모형(fixed effect estimation)을 사용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제1권1호
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• pp.33-40
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• 1994

The conditional expectation of a random variable in a multivariate normal random vector is a multiple linear regression on its predecessors. Using this fact, the least median of squares estimation method developed in a multiple linear regression is adapted to a multivariate data to identify influential observations. The resulting method clearly detect outliers and it avoids the masking effect.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.281-285
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• 2002

The observation fuzzy data in random effect and balanced designs for one way classification by using a the matrix formulation, we can estimate the fuzzy variance components for the ozone depletion example and test by the agreement index.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권4호
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• pp.523-542
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• 2007

In this paper we consider semiparametric random effect panel models that contain AR(p) disturbances. We derive the efficient score function and the information bound for estimating the slope parameters. We make minimal assumptions on the distribution of the random errors, effects, and the regressors, and provide semiparametric efficient estimates of the slope parameters. The present paper extends the previous work of Park et al.(2003) where AR(1) errors were considered.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.755-762
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• 2015

One of the main objectives of the U.S. Census Bureau is the proper estimation of median household income for small areas. These estimates have an important role in the formulation of various governmental decisions and policies. Since direct survey estimates are available annually for each state or county, it is desirable to exploit the longitudinal trend in income observations in the estimation procedure. In this study, we consider Fay-Herriot type small area models which include time-specific random effect to accommodate any unspecified time varying income pattern. Analysis is carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. We have evaluated our estimates by comparing those with the corresponding census estimates of 1999 using some commonly used comparison measures. It turns out that among three types of time-specific random effects the small area model with a time series random walk component provides estimates which are superior to both direct estimates and the Census Bureau estimates.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.177-191
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• 2022

This paper addresses the use of machine learning methods for causal estimation of treatment effects from observational data. Even though conducting randomized experimental trials is a gold standard to reveal potential causal relationships, observational study is another rich source for investigation of exposure effects, for example, in the research of comparative effectiveness and safety of treatments, where the causal effect can be identified if covariates contain all confounding variables. In this context, statistical regression models for the expected outcome and the probability of treatment are often imposed, which can be combined in a clever way to yield more efficient and robust causal estimators. Recently, targeted maximum likelihood estimation and causal random forest is proposed and extensively studied for the use of data-adaptive regression in estimation of causal inference parameters. Machine learning methods are a natural choice in these settings to improve the quality of the final estimate of the treatment effect. We explore how we can adapt the design and training of several machine learning algorithms for causal inference and study their finite-sample performance through simulation experiments under various scenarios. Application to the percutaneous coronary intervention (PCI) data shows that these adaptations can improve simple linear regression-based methods.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권3호
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• pp.302-308
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• 2014

In this paper, a detailed investigation of the random vibration test is presented for strapdown inertial navigation systems (INS). The effect of the random vibration test has been studied from the point of view of navigation performance. The role of distribution functions and RMS value is represented to determine a feasible method to reject or reduce vibration related error in position and velocity estimation in inertial navigation. According to a survey conducted by the authors, this is the first time that the effect of the distribution function in vibration related error has been investigated in random vibration testing of INS. Recorded data of navigation grade INS is used in offline static navigation to examine the effect of different characteristics of random vibration tests on navigation error.