• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.73-94
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• 2003

일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.677-692
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• 2018

최근 2017년 우리나라 합계출산율은 1.05명로 2005년 1.08명 수준으로 회귀하는 현상을 보이고 있다. 1.05명은 인구대체선(2.1명), 안전선(1.5명)과도 거리가 먼 초저출산 수준이고 마치 초저출산 덫에 빠질 우려가 있다. 이에 합계출산율의 합리적인 예측과 이를 통한 출산정책에 유용한 자료를 제공하는 것은 그 어느 때 보다도 중요하다. 그 동안 다양한 통계적 방법으로 합계출산율 추이를 예측하였는데, 데이터 완비성이 높고 품질이 좋은 경우 모형 접근인 모수적 방법, 데이터 추이가 단절되거나 변동이 심한 경우 평활과 가중치를 적용한 비모수적 방법, 데이터 부족과 품질 등으로 선진국의 출산율 3단계 전이현상을 참고하여 이들의 사전분포를 활용하는 베이지안 방법 등이 적용되어 왔다. 본 연구는 최근 변동이 심한 우리나라 출산율에 모수, 비모수, 그리고 베이지안 방법을 적용하여 추정과 예측을 실시하고 도출된 결과 비교를 통해 적합성과 타당성 측면에서 어떤 방법이 합리적인지 모색하고자 한다. 분석결과 합계출산율 예측값 순위는 통계청 합계출산율이 가장 높고, 베이지안, 모수, 비모수 순으로 나타났다. 2017년 TFR 1.05명 수준을 감안할 때 모수, 비모수모형으로 도출된 합계출산율 예측값이 합리적이다. 또한 출산율 자료완비성이 높고 품질이 우수할 경우 계산 효율성과 적합도 관점에서 모수적 추정과 예측 접근 방법이 타 방법보다 우수한 것으로 도출되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.42-54
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• 2019

작물 생육모델이 요구하는 다양한 모수들 중 품종의 유전적 특성을 나타내기 위한 품종모수는 개별 품종별로 추정되어야 한다. 모수 추정을 위해 상당한 비용과 노력이 요구되는 고품질의 상세한 생육자료를 사용하여 하나, 자료의 가용성이 대체로 낮기 때문에, 품질이 낮더라도 쉽게 얻을 수 있는 자료를 이용하여 품종모수를 추정하는 방식의 가능성과 문제점을 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신품종개발 공동연구 보고서로부터 2005년부터 2016년까지 신동진 벼에 대한 자료들을 수집하고, 이를 사용하여 신동진 벼의 품종모수를 추정하였다. 또한, 추정된 모수를 사용한 생육모의 결과들을 활용하여 개별 항목에 대한 신뢰도를 평가하였다. 출수기에 대해서는 RMSE가 대부분 3일 이하로, 비교적 정확하게 모의할 수 있는 모수가 추정되었다. 수량에 대해서는 RMSE가 대부분 700 kg/ha 이하로 작게 나타났으나, 결정계수가 대부분 0.1 이하로 나타나, 신뢰도 높은 모수가 추정된 것으로 판단하기 어려웠다. 이러한 결과는 작물이 자라는 중간 단계의 생육 관측자료를 비교하지 못하였기 때문일 것으로 사료되었다. 따라서, 모수의 신뢰도를 높이기 위해 시기별 생육자료의 측정이 필요할 것이며, 이를 위한 시간과 비용을 절감하기 위한 기법이 개발되어야 할 것이다. 기상자료와 실제 기상과의 차이로 인한 오차를 줄이기 위해서는 방재기상자료와 같은 가까운 기상자료를 사용하거나, 공간내삽 등의 방법을 활용하여야 할 것이다. 또한, 자연재해와 같이 모델에서 고려할 수 없는 요인으로 인해 영향을 받은 자료는 제외하는 것이 모수의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 본 연구에서 제시한 출수기와 수량 추정치의 오차가 작았던 모수들의 범위는 이후 연구에서 신동진과 유사한 품종의 모수를 추정할 때 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2001

주가가 장기기억과정에 의하여 생성되면 주가과정에 가해진 충격은 쌍곡선감소율로 소멸한다. 따라서 충격의 영향이 대단히 느리게 감소하여 충격이 지속성을 가진다. 반면 주가가 단기 기억과정을 따르면 지수율로 감소하여 소멸한다. 지수율감소는 충격의 영향을 급속히 소멸시키므로 충격의 영향이 조만간 소멸한다. 따라서 충격으로 변화된 주가는 평균으로 회귀한다. 충격의 영향이 영원히 존재하는 과정도 존재한다. 장기기억과정은 쪽거리차분과정 또는 분수차분과정이다. 차분모수가 분수일 것이 요구되는 시계열은 장기기억과정이다. 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있는지의 여부를 검정하였다. 장기기억과정을 형성시키는 차분모수는 분수차분모수이다. 일별 주가지수의 수익률을 사용하여 차분모수를 추정하였는 바 그 값이 0에 근접하고 있음이 밝혀졌다. 그러나 Kospi, Nasdaq과 Mib30은 장기기억모수가 0에 접근하고 있으나 0이 아니다. 따라서 이 지수들은 장기기억과정에 의하여 생성된다고 할 수 있다. 반면 Dow Jones, S&P 500와 Dax는 장기기억모수가 0이라는 가설이 기각되지 않고 있어 이 지수들은 단기기억과정을 따르고 있다. 따라서 평균회귀과정에 의하여 생성되고 있음을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.71-79
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• 2013

지역 또는 도메인에 작은 크기의 표본이 배정되어 추정의 정도가 나쁜 경우에 사용되는 준모수적 또는 비모수적 소지역 추정법은 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 커널을 이용한 국소다항 혼합모형 소지역 추정법과 벌점 스플라인을 이용한 혼합모형 소지역 추정법이 연구되었다. 이 두 방법과 소지역추정에 흔히 사용되고 있는 선형 혼합모형을 모의실험을 통해 그 우수성을 비교하였다.

• 재무관리논총
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• 제10권1호
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• pp.1-44
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• 2004

연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권2호
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• pp.283-292
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• 2008

커널밀도함수의 추정을 이용한 분류 문제에서 평활모수(smoothing parameter, bandwidth)의 선택은 핵심적으로 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 분류에서 베이즈 리스크를 최적화하기 위한 평활모수의 선택이 각 개별 확률밀도함수를 추정하기 위한 최적의 평활모수와 어떤 관계가 있는지 살펴보았다. 실제 상황에서 사용할 수 있는 평활모수의 선택 방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 교차확인법(cross-validation)을 이용하는 것을 비교한 결과, 붓스트랩 방법은 Hall과 Kang (2005)에서 밝혀진 이론적인 성질에 부합하는 반면 교차확인법은 그렇지 못함을 확인하였다. 또한, 각 방법으로 정한 평활모수를 사용하여 오분류율을 조사해 본 결과에서도 붓스트랩 방법이 우월함을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.553-560
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• 2014

본 논문은 고정효과의 선형모형에서 모수 또는 모수들의 선형함수로 추정가능한 함수를 다루고 있다. 추정할 수 있는 모수들의 수보다 더 많은 모수를 갖는 고정효과모형의 가정에서 관심모수가 추정가능한 모수가 아닌 경우에 최소제곱해는 유일하지 않다. 모형내 모수추정법으로 최소제곱법의 이용은 자료의 벡터공간에서 사영을 구하는 방법과 동일하므로 최소제곱해에 불변인 성질의 추정량을 갖는 추정가능함수의 형태를 사영의 관점에서 파악하고 구성하는 방법을 다루고 있다. 또한, 선형적으로 독립인 추정가능함수들의 기저집합을 구성하는 방법으로 사영공간의 고유벡터들을 활용할 수 있음을 논의하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.343-352
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• 2018

설명변수가 주어졌을 때 반응변수의 평균적인 추세뿐만 아니라 극단적인 지역에서의 추세에 대해서 추정하고 싶거나 반응변수 분포의 일반적인 탐색을 위해서는 분위수 회귀분석과 평률 회귀분석을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 평률 회귀모형의 추정을 위한 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해 각 추정 방법을 소개하고 여러 상황의 모의실험 및 실제자료에의 적용을 통해 비교 분석을 실시하였다. 모형에 따라 성능 차이가 있는데 자료의 형태가 복잡하여 변수 간의 관계를 유추하기 힘들 경우 비모수적으로 추정한 평률 회귀분석모형이 더욱 좋은 결과를 보였다. 일반적인 회귀분석의 경우와 달리 평률의 경우 후보가 되는 모수 모형을 상정하기 어렵다는 측면에서 볼 때, 비모수적 방법의 사용이 추천될 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.37-44
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• 2007

EWMA(지수가중평균)을 사용한 제어 방법은 반도체 제조 공정의 런투런 제어 환경에서 사용되는 대표적인 제어 방법이다. EWMA 제어에서는 제어 모수 값의 선택이 제어 결과에 주된 영향을 미치기 때문에, 공정 상황에 적합한 제어 모수 값을 사용하는 것이 중요하다. 불안정적인 공정 상황에서는 변화하는 공정 상황에 적합한 값으로 EWMA 제어 모수를 동적으로 변경하면서 제어해 주는 것이 고정된 모수 값을 사용하는 EWMA 제어에 비해 효율적이다. 본 연구에서는 동적인 EWMA 제어 모수를 사용한 기존 연구들을 살펴보고 이들의 단점을 보완한 새로운 알고리즘을 제시하며, 시뮬레이션을 통해 우수한 수행 결과를 확인하였다.