• 제목/요약/키워드: trivariate normal distribution

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Multivariate confidence region using quantile vectors

  • Hong, Chong Sun;Kim, Hong Il
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권6호
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    • pp.641-649
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    • 2017
  • Multivariate confidence regions were defined using a chi-square distribution function under a normal assumption and were represented with ellipse and ellipsoid types of bivariate and trivariate normal distribution functions. In this work, an alternative confidence region using the multivariate quantile vectors is proposed to define the normal distribution as well as any other distributions. These lower and upper bounds could be obtained using quantile vectors, and then the appropriate region between two bounds is referred to as the quantile confidence region. It notes that the upper and lower bounds of the bivariate and trivariate quantile confidence regions are represented as a curve and surface shapes, respectively. The quantile confidence region is obtained for various types of distribution functions that are both symmetric and asymmetric distribution functions. Then, its coverage rate is also calculated and compared. Therefore, we conclude that the quantile confidence region will be useful for the analysis of multivariate data, since it is found to have better coverage rates, even for asymmetric distributions.

A JOINT DISTRIBUTION OF TWO-DIMENSIONAL BROWNIAN MOTION WITH AN APPLICATION TO AN OUTSIDE BARRIER OPTION

  • Lee, Hang-Suck
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권2호
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    • pp.245-254
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    • 2004
  • This paper derives a distribution function of the terminal value and running maximum of two-dimensional Brownian motion {X($\tau$) = (X$_1$($\tau$), X$_2$ ($\tau$))', $\tau$ 〉0}. One random variable of the joint distribution is the terminal time value, X$_1$ (T). The other random variable is the maximum of the Brownian motion {X$_2$($\tau$), $\tau$〉} between time s and time t. With this distribution function, this paper also derives an explicit pricing formula for an outside barrier option whose monitoring period starts at an arbitrary date and ends at another arbitrary date before maturity.

인터프레임 확률분포분석에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현 (Video Surveillance System Design and Realization with Interframe Probability Distribution Analyzation)

  • 류광렬;김자환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.1064-1069
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    • 2008
  • 본 논문은 인터프레임 확률분포에 의한 비디오 감시 시스템 설계 구현에 관한 것이다. 시스템은 비디오 분석 알고리즘과 표준 JPEG 압축 알고리즘을 처리하기 위해 고성능 DSP 프로세서 기반으로 구현된다. 비디오 분석은 가중치, 평균, 분산의 3변량정규분포에 의한 인터프레임 확률분포 분석을 이용하여 특정 영역에 물체를 검출하는 알고리즘을 사용한다. 실험 결과, 시스템 처리시간이 D1$(720{\times}480)$ 영상 프레임 당 85ms 소요되었고 초당 12프레임 정도 처리한다. 규칙에 따른 특정영역 물체감시는 움직임 빠르지 않는 물체에 대해 100% 검출되었다.

다변량 경험분포함수와 시각적인 표현방법 (Multivariate empirical distribution functions and descriptive methods)

  • 홍종선;박준;박용호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권1호
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    • pp.87-98
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    • 2017
  • 일변량 이상의 다변량 경험분포함수의 정의를 새롭게 제안하고, 경험분포함수의 기대값과 분산을 유도하면서 다변량 경험분포함수가 실제의 분포함수로 수렴함을 확인한다. 그리고 다양한 상관계수의 이변량 표준정규분포에서 추출한 확률표본을 바탕으로 이변량 경험분포함수를 구하고 이를 이차원 평면에 시각적으로 표현하는 두 종류의 그래픽적인 방법을 제안한다. 하나는 계단으로 표현하여 계단식 함수와 유사한 성격을 갖고 있는 방법이고, 다른 하나는 이변량 분위벡터로 설명되는 그림 방법이다. 두 종류의 시각적인 표현 방법은 삼차원으로 표현할 수 있으나 이차원 평면으로도 쉽게 구현이 가능하며, 일반적으로 이변량 누적분포함수의 모든 특징을 충분히 설명할 수 있다. 따라서 삼변량 경험분포함수를 시각적 표현이 가능함을 보인다. 이변량과 사변량의 실증 예제를 통하여 본 연구에서 제안한 다변량 경험분포함수와 이차원 평면에 표현하는 시각적인 표현 방법들을 구현하고 탐색한다.

다변량 조건부 꼬리 기대값 (Multivariate conditional tail expectations)

  • 홍종선;김태우
    • 응용통계연구
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    • 제29권7호
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    • pp.1201-1212
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    • 2016
  • 시장위험 관리를 위한 Value at Risk(VaR)는 금융기관들이 선호하는 기법이지만, 투자가 실패한 경우에 손실금액에 대하여는 설명할 수 없다는 문제점이 있다. VaR의 한계를 보완하는 대안적인 위험측정도구인 Conditional Tail Expectation(CTE)는 VaR를 초과하는 조건부 기대값으로 정의된다. 포트폴리오에 대한 CTE를 추정하는 실제금융시장에서는. 일반적으로는 다변량 손실률을 일변량 분포로 변환하여 VaR을 추정하고 CTE를 구하지만, 본 연구에서는 다차원 분위벡터를 이용하여 다변량 CTE들을 제안한다. 그리고 일변량 CTE들의 관계를 확장하여 다변량 CTE들의 관계식을 유도하였다. 다양한 분산-공분산행렬을 갖는 이변량과 삼변량의 정규분포로부터 다변량 CTE들을 구하고 CTE들의 관계식을 구현하면서 고차원 분포로의 확장 가능성을 설명하였다. 이변량과 삼변량의 실증 예제를 통해 제안한 이론을 탐색하고, 기존의 CTE와 비교하였다. 다변량 변수들의 분산-공분산행렬과 다변량 분위벡터를 사용한 다변량 CTE가 일변량으로 변환하여 구한 CTE보다 작은 값을 갖는 것을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 다변량 CTE는 보다 적은 위험성을 나타내는 추정량이며, 포트폴리오를 구성하는 여러 기업을 동시에 고려하는 분산 투자 전략을 세우는 경우에 이런 다변량 CTE를 사용하는 적극적인 투자가 가능하다는 장점이 있다.