• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.73-79
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• 2010

Missing values for unit root processes are imputed by the most recent observations. Treating the imputed observations as if they are complete ones, semiparametric unit root tests are extended to missing value situations. Also, an invariance principle for the partial sum process of the imputed observations is established under some mild conditions, which shows that the extended tests have the same limiting null distributions as those based on complete observations. The proposed tests are illustrated by analyzing an unequally spaced real data set.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.257-265
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• 1996

We consider nonstationary autoregressive autoregressive process with infinite variance of error. In the case of infinite cariance, the limiting distribution of the estimated coefficient is different from that under the finite cariance assumption. In this paper we show that the bootstrap method can be used to approximate the distribution of ordinary least squares estimator of the coefficient in the first order random walk process with infinite variance through some empirical studies and we suggest a test procedure based on bootstrap method for the unit root test.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.363-387
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• 2010

본 연구는 중국을 여행하는 아시아를 비롯하여 6개 대륙별 국제관광객의 수($TOU_i$)와 서비스 산업 GDP(SGDP)간의 인과관계 및 효과를 파악하기 위함이며, 분석기간은 1980년부터 2008년까지의 2개 변수에 대한 연도별 자료를 사용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 첫째, 모형에 포함된 6개 대륙 2개 변수에 대해 단위근 검정을 실시한 결과 대부분의 수준변수는 단위근이 존재하는 것으로 나타난 반면 차분변수는 단위근이 존재하지 않아 안정적인 시계열로 입증되었다. 둘째,Granger 인과관계 검정결과 6개 대륙 모두 국제관광객 수는 서비스 산업에 영향을 미치지 않은 것으로 나타난 반면 라틴아메리카모형을 제외하고는 모든 모형에서 서비스 산업이 국제관광에 영향을 미치는 것으로 나타나 서비스 산업 변수가 원인변수로 나타나고 있다. 이는 중국이 서비스 산업에 투자가 증가되면서 관광지의 접근체계와 각종 편익시설이 개선되면서 최근 국제관광객이 증가하고 있기 때문으로 판단된다. 셋째, 공적분 검정에서는 6개 대륙 모든 모형에서 변수간 관계에서 모두 공적분이 존재하는 것으로 나타나 VECM을 적용하여 그 영향도를 파악할 수 있다는 결과를 얻었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권5호
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• pp.719-726
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• 2008

In this paper we consider a joint test for seasonal cointegrating(CI) ranks that enables us to simultaneously model cointegrated structures across seasonal unit roots in seasonal cointegration. A CI rank test for a single seasonal unit root is constructed and extended to a joint test for multiple seasonal unit roots. Their asymptotic distributions and selected critical values for the joint test are obtained. Through a small Monte Carlo simulation study, we evaluate performances of the tests.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권1호
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• pp.45-55
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• 1999

Knowing the number of unit roots is important in the analysis of k-dimensional multivariate autoregressive process. In this paper we suggest simple multiple unit roots test statistics based on least squares estimator for the multivariate AR(1) process in which some eigenvalues are one and the rest are less than one in magnitude. The empirical distributions are tabulated for suggested test statistics. We have small Monte-Calro studies to compare the powers of the test statistics suggested by Johansen(1988) and in this paper.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.289-302
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• 2019

시계열의 구조 변화란, 전체 시계열 자료를 구성하는 기간에서 관측치들의 분포가 상대적으로 안정적이다가, 특정 시점에서 분포 특성의 급격한 변화를 보이는 것을 의미한다. 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 단위근 검정법을 기반으로 한 검정 결과를 시각화함으로써, 의사결정자가 시계열의 구조 변화를 손쉽게 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 특히 시계열을 분할한 후 검정하는 방법을 통해, 장기 시계열일 때에도 단기 구조 변화를 파악할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권2호
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• pp.171-180
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• 1997

Effects of order misspecification on statistical behavior of unit root tests are studied. We derive the limiting distributions of the Dickey-Fuller test statistics whose numerators are of the form c .int. W dW + .kappa. where W is a standard Brownian motion on [0, 1] and c is a real number. The term .kappa. is a major consequence of order misspecification and its explict expression is derived. Based on an analysis of .kappa., effects of order misspecification on unit root tests for AR(2), ARMA(1, 1), and AR(3) models are investigated.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권2호
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• pp.149-157
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• 2004

The stationarity is one of the most important properties of a time series. We propose robust sign tests for seasonal autoregressive processes to determine whether or not a time series is stationary. The proposed tests are robust to the outliers and the heteroscedastic errors, and they have an exact binomial null distribution regardless of the period of seasonality and types of median adjustments. A Monte-Carlo simulation shows that the sign test is locally more powerful than the tests based on ordinary least squares estimator (OLSE) for heavy-tailed and/or heteroscedastic error distributions.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.281-286
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• 2003

The stationarity is one of the most important properties of a time series. We propose robust sign tests for seasonal autoregressive process to determine whether or not a time series is stationary. The tests have an exact binomial null distribution and are robust to the outliers and the heteroscedastic errors. Monte-Carlo simulation shows that the sign test is locally more powerful than the OLSE-based tests for heavy-tailed and/or heteroscedastic error distributions.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.183-189
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• 2003

A momentum threshold autoregressive (MTAR) model, a nonlinear autoregressive model, is analyzed in a Bayesian framework. Parameter estimation in the presence of missing data is done by using Markov chain Monte Carlo methods. We also propose simple Bayesian test procedures for asymmetry and unit roots. The proposed method is applied to a set of Korea unemployment rate data and reveals evidence for asymmetry and a unit root.