• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.7
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• pp.1139-1149
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• 2014

Multivariate volatility is summarized through canonical correlation analysis (CCA). Along with the standard CCA, non-negative and sparse canonical correlation analysis (NSCCA) is introduced to make sure that volatility coefficients are non-negative and the number of coefficients in the volatility CCA is as small as possible. Various multivariate financial time series are analyzed to illustrate the main contribution of the paper.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.169-180
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• 2017

Multivariate GARCH models are interested in conditional variances (volatilities) as well as conditional correlations between return time series. This paper is concerned with high-frequency multivariate financial time series from which realized volatilities and realized conditional correlations of intra-day returns are calculated. Existing multivariate GARCH models are reviewed comparatively with the realized volatility via canonical correlations and value at risk (VaR). Korean stock prices are analysed for illustration.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.4
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• pp.567-578
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• 2017

Grouped multivariate data can be tested for differences between two or more groups using multivariate analysis of variance (MANOVA). However, this method cannot be used if several assumptions of MANOVA are violated. In this case, multidimensional scaling (MDS) and analysis of distance (AOD) can be applied to grouped dissimilarities based on the various distances. A permutation test is a non-parametric method that can also be used to test differences between groups. MDS is used to calculate the coordinates of observations from dissimilarities and AOD is useful for finding group structure using the coordinates. In particular, AOD is mathematically associated with MANOVA if using the Euclidean distance when computing dissimilarities. In this paper, we study the between and within group structure by applying MDS and AOD to the grouped dissimilarities. In addition, we propose a new test statistic using the group structure for the permutation test. Finally, we investigate the relationship between AOD and MANOVA from dissimilarities based on the Euclidean distance.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.3
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• pp.257-267
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• 2020

We introduce multivariate exponential smoothing models based on a vector innovations structural time series framework. The models enable us to exploit potential inter-series dependencies to improve the fit and forecasts of multivariate (vector) time series. Models are applied to forecast the exchange rates of the UK pound (UKP) and US dollar (USD) against the Korean won (KRW) observed on monthly basis; subseqently, we compare their performance with alternative models. We observe that the multivariate exponential smoothing models are superior to alternatives.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.223-231
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• 2001

다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.253-255
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• 2000

다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.1
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• pp.97-107
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• 1999

프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1591-1595
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• 2010

국내의 경우 매년 발생하는 홍수에 대해서는 많은 분석과 대비를 하고 있지만, 겨울철 강설에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 기상청 산하 57개 관측지점의 30년 이상의 강설 자료를 수집하고 다변량 분석을 실시하였다. 국내 지역의 강설 동질성을 검정하기 위하여 주성분분석과 군집분석을 실시하였으며 본 연구의 수행으로 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 지금까지 선행된 타 연구에 비하여 보다 많은 강설지점에 대한 다양한 강설특성자료를 이용함으로써 권역화 분석에 대한 타당성과 정확성을 확보할 수 있었다. 둘째, 주성분 및 군집분석으로 관측지점간의 수문학적 동질성 검정을 합리적이고 효율적으로 분석할 수 있었으며, 군집분석의 결과로부터 지형학적 영향을 고려한 강설의 권역화는 국내의 강설지역을 5개의 권역으로 분류하였다. 셋째, 각 강설성분의 권역별 평균값으로부터 각 권역별 강설의 양적 특성을 분석하였으며, 여러 가지 강설 성분을 종합적으로 이용하여 분석된 본 연구의 결과는 향후 재난방지 계획을 위한 강설의 수문학적 분석에 많은 도움을 주리라 사료된다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.298-298
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• 2009

미국의 DOE(Department of Energy)산하 EERE(Energy Efficiecy & Renewable Energy)에서 신재생 에너지 프로그램 평가를 하고 있다. 특히 General program evaluation Guide에는 많은 평가기관에서 제안되었던 5가지 방법 중 Outcome 평가는 프로그램의 목적을 얼마나 달성했는지를 측정하는 것으로 일정한 기간이 지난 후 프로그램의 목적을 달성함으로써 얻어지는 결과를 추산함으로써 그 기간 동안 프로그램이 의도했던 목적을 얼마나 잘 수행했는지를 보여준다. 한국에서 시행되고 있는 신재생에너지 보급 프로그램의 성과를 정량화 분석을 통하여 평가할 수 있어 국내 적용성이 크다. 본 연구에서는 미국 에너지부 EERE로부터 지원받아 NREL(National Renewable Energy Laboratory)에서 실행한 Utility Green Pricing 프로그램을 사례 분석하였다. Utility Green Pricing 프로그램은 1993년 시작되었으며 2002년 말 미국 전역의 300여개 시설을 통한 90개의 프로그램을 발전시킴으로써 소비자가 자발적으로 재생에너지 발전을 지원하기 위한 한 방법으로 최근 이런 프로그램 수는 증가하고 있다. 2002년 말 기준으로 국가 전기 사용자의 20%, 대략 270,000명의 소비자가 선택하였고 2002년 290MW급 재생에너지 설비용량과 2003년 140MW급 시설을 담당하였으며 미국 이외에 캐나다, 일본, 호주, 12개 유럽 국가들이 시행하고 있다. 이 프로그램 목표는 어떤 프로그램이 green pricing 프로그램의 소비자 참가와 재생에너지 구매의 최대화를 돕는지를 제공하는 것으로 Data Pool은 90개 프로그램 중 더 이상 실행하지 않는 4개를 제외한 86개로 응답률은 77%였다. 분석대상은 거주자와 비거주자로써 자료는 2003년 초 66개의 green pricing 프로그램의 질문서를 토대로 도출되었다. Green Pricing 프로그램 질문서는 참여, 지난해 판매, 재생에너지 공급, 할 증금(초과 구매력), 프로그램 디자인과 실행, 마케팅, 소비자를 위한 부가서비스 이렇게 총 7부분으로 나누어져있다. 특히 거주자와 비거주자와 참여, 재생에너지 판매량, 프로그램 수명, 사용하는 재생에너지의 종류, 프로그램 가격, 비용 할증료, 프로그램 평가의 종류, 프로그램 마케팅 노력, 참여자에게 제공되는 부수적 가치와 관련된 자료를 모으기 위해 실행되었다. 종속적 변수로 프로그램 유효성 측정과 관련된 비/거주자 참여와 재생에너지 구매를 선택하였으며 독립적 변수로 프로그램 디자인과 마케팅 특징을 들었다. 분석방법으로는 이변성과 다변성 통계적 분석을 이용하였다. 이변성 분석은 쉽게 개별적 독립 변수와 종속변수와의 직접적 관계를 보여주며 다변성 분석은 보다 정확한 영향 산정을 위해 선택한 복합적 독립변수를 이용하였다. 프로그램 유효성 측정을 위해 비/거주자 참여 퍼센트와 재생에너지 구매 퍼센트를 구하였다. 그러나 이 분석에 몇 가지 제한점이 있었다. 소비자 중 국외자의 영향으로 분석에 많은 영향을 주지 않지만 single utility 프로그램은 비거주자참여율과 재생에너지 구매율에 영향을 끼칠 가능성이 있으며 독립/설병변수를 프로그램성공을 위해 거듭 강조하지만 빠지거나 무딘 변수는 여전히 존재한다. 분석 대상이 2002년까지를 대상으로 하기 때문에 시간상의 지체 역시 문제가 될 수 있다. 다중공산성 역시 독립변수간의 상관관계가 나타나면서 발생된다. 하지만 몇 가지 재미있는 결과를 얻어냈다. 프로그램 기간이 소비자 응답에 영향을 미치며 초기 거주고객의 높은 구매력이 지속된다는 것이다. 가격 할증료와 최소 월사용료는 프로그램 성공 초기 결정요인이 되지 않는다. 작은 시설이 성공 달성가능성이 더 큰 것으로 나타났으며 비거주자의 사적 이득 제공 역시 성공 강화에 영향을 끼쳤다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.6
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• pp.703-724
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• 2022

Although longitudinal studies mainly produce multivariate longitudinal data, most of existing statistical models analyze univariate longitudinal data and there is a limitation to explain complex correlations properly. Therefore, this paper describes various methods of modeling the covariance matrix to explain the complex correlations. Among them, modified Cholesky decomposition, modified Cholesky block decomposition, and hypersphere decomposition are reviewed. In this paper, we review these methods and analyze Korean children and youth panel (KCYP) data are analyzed using the Bayesian method. The KCYP data are multivariate longitudinal data that have response variables: School adaptation, academic achievement, and dependence on mobile phones. Assuming that the correlation structure and the innovation standard deviation structure are different, several models are compared. For the most suitable model, all explanatory variables are significant for school adaptation, and academic achievement and only household income appears as insignificant variables when cell phone dependence is a response variable.