• Title/Summary/Keyword: 모형분석

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기업부도예측을 위한 통합알고리즘

  • Bae Jae-Gwon;Kim Jin-Hwa
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.195-202
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    • 2006
  • 본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

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Stochastic Volatility Model vs. GARCH Model : A Comparative Study (확률적 변동성 모형과 자기회귀이분산 모형의 비교분석)

  • 이용흔;김삼용;황선영
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.16 no.2
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    • pp.217-224
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    • 2003
  • The volatility in the financial data is usually measured by conditional variance. Two main streams for gauging conditional variance are stochastic volatility (SV) model and autoregressive type approach (GARCH). This article is conducting comparative study between SV and GARCH through the Korean Stock Prices Index (KOSPI) data. It is seen that SV model is slightly better than GARCH(1,1) in analyzing KOSPI data.

Analysis of Flow Characteristics due to Bridge Installation using 1-D and 2-D Hydraulic Models at a Channel Junction (1.2차원 수리모형을 이용한 합류부에서의 교각설치에 따른 흐름특성 분석)

  • Park, Byung-Ky;Lee, Dae-Up;Jung, Kwan-Sue
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.144-149
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    • 2011
  • 합류부에서의 수공구조물의 설치는 수리학적으로는 매우 불리하며, 최근 심각해지고 있는 국지성 집중호우로 인한 과중한 유량이 합류부에 집적되어 홍수위를 상승시킴으로써 하천 범람 피해의 주원인이 된다. 본 연구에서는 1차원 HEC-RAS 및 2차원 수치모형 CCH2D을 이용하여 합류부에서의 교각설치에 따른 하천흐름 변화를 분석하고 각 모형의 성과를 비교 검토한다. 또한 2차원 모형인 CCHE2D 모형의 원형교각 배치에 대한 단점을 보완하고자 2차원 수리해석 모형인 FLUMEN모형과 함께 비교 분석하여 실제 교각의 배치, 형상 및 제원이 고려된 격자망을 이용하여 합류부 주변에 위치한 교량에 의한 흐름 유동특성을 평가한다.

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Analysis of Parameter Sensitivity using VfloTM Model (VfloTM 모형을 이용한 매개변수의 민감도 분석)

  • Joo, Hong-Jun;Lee, Myung-Jin;Kim, Jong-Sung;Hong, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.226-228
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    • 2016
  • 유출해석을 하기 위한 수문 모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. $Vflo^{TM}$와 같은 분포형 모형은 격자 기반의 유역 특성 및 강우자료로부터 초기 매개변수 값을 추정하기 때문에 모형보정시 민감하게 반응할 수 있다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수들의 특성과 민감도를 파악하여 유출해석을 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$모형을 이용하여 감천유역의 유출해석을 실시하였다. 그 후, 지표면 유출과 하도 추적에서 주요 매개변수가 미치는 영향을 분석하여 매개변수별 민감도를 평가하였다. 이 결과, 수리전도도는 유역전체 유출고에 관여하였고, 불투수율은 첨두유량에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 유출고 및 유출량에 영향을 미치는 매개변수와 이에 따른 민감도를 확인할 수 있었다.

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Accident Models of Rotary by Vehicle Type (차량유형별 로터리 사고모형)

  • Han, Su-San;Park, Byeong-Ho
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.29 no.6
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    • pp.67-74
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    • 2011
  • This study deals with the traffic accidents data from the Korean rotaries (circular intersections) to verify their characteristics affected by different vehicle types. This paper categorized the data into three groups based on vehicle types, and developed a set of accident models. The paper proposed two ZIP models and one negative binomial model through a statistical analysis for three vehicle types: automobile, truck and van, and others. The differences among those models were then statistically compared.

DD-Plot for ANCOVA Models (ANCOVA 모형을 위한 DD-plot)

  • Jang, Dae-Heung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.2
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    • pp.227-237
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    • 2014
  • We use the regression model with the indicator variables in the case that we use qualitative variables as some predictor variables in regression analysis. We use the ANCOVA(Analysis of Covariance) model when comparing the response variable among groups while statistically controlling for variation in the response variable caused by a variation in the covariate. DD-plot can be used as a graphical exploratory data analysis tool before the confirmatory data analysis. With the DD-plot, we can discriminate the difference of groups in the regression model with the indicator variables or the ANCOVA model at a glance. Making DD-plot does not demand the statistical model assumption about error terms in regression model. Several examples show the usefulness of DD-plots as a graphical exploratory data analysis tool for the regression analysis.

Comparison of Long-Term Runoff in Urban Area by Rainfall-Runoff Relationship (강우-유출관계에 의한 도시지역의 장기유출 특성 비교)

  • Kim, Nam Won;Won, Yoo Seung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.610-614
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    • 2004
  • 장기 유역 유출모형인 SWAT에 도시지역의 영향을 적절히 고려할 수 있도록 SWMM 모형을 포함시킨 SWAT-SWMM 결합모형을 테스트하기 위해 시험유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT 모형과 SWAT-SWMM 결합모형에 의한 수문순환요소(지표수, 지하수, 하천유출, 증발산 등)를 비교${\cdot}$분석하였다. 또한 각 모형이 수문순환요소를 모식하는 방법을 비교${\cdot}$분석하여 SWAT-SWMM 결합모형을 개선하였다.

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A Study of Effect on the Smoking Status using Multilevel Logistic Model (다수준 로지스틱 모형을 이용한 흡연 여부에 미치는 영향 분석)

  • Lee, Ji Hye;Heo, Tae-Young
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.1
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    • pp.89-102
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    • 2014
  • In this study, we analyze the effect on the smoking status in the Seoul Metropolitan area using a multilevel logistic model with Community Health Survey data from the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Intraclass correlation coefficient (ICC), profiling analysis and two types of predicted value were used to determine the appropriate multilevel analysis level. Sensitivity, specificity, percentage of correctly classified observations (PCC) and ROC curve evaluated model performance. We showed the applicability for multilevel analysis allowed for the possibility that different factors contribute to within group and between group variability using survey data.

Multi-Level Models for Activity Participation and Travel Behaviors (다수준 모형을 이용한 활동참여와 통행행태 분석)

  • 최연숙;정진혁;김성호
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.7
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    • pp.79-85
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    • 2002
  • In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.

시차종속변수(時差從屬變數)에 의한 우리 나라 원목수요분석(原木需要分析)

  • Kim, Jun-Sun
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.8 no.1
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    • pp.131-147
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    • 1998
  • 본 논문은 시차종속변수를 이용한 우리 나라 원목수요분석을 통해 장기원목수요의 변화를 예측하는 데 그 목적이 있다. 원목수요는 재화의 특성상 파생수요를 전제하여 분석하였다. 분석에서는 1970년부터 1996년까지 27년간의 원목수요 자료를 이용하였다. 원목수요는 1980년대 들어서면서 1970년대와 같은 빠른 증가는 아니지만 지속적으로 완만히 증가하다가 1991년을 정점으로 하향 안정세를 보이고 있다. 분석에서는 적응적 기대모형과 부분적 조정모형을 사용하였다. 1977년에서 1979년까지 원목수요량의 급격한 증가를 설명하기 위하여 모형내에 더미변수를 사용하였다. 설명변수는 원목가격, 더미변수, 파생재화(목재 및 나무제품)의 가격과 시차종속변수를 이용하였다. 분석 결과, 적응적 기대모형은 시차종속변수를 사용해야 할 만큼 유의한 결과를 얻을 수 없었다. 하지만 부분적 조정모형에서는 각 변수의 추정치가 전반적으로 유의하게 나타났다. 특히, 시차종속변수 추정치에 대한 t값이 2.07로 유의하게 나옴으로써 모형의 설명력을 높여 주었다. 부분적 조정모형의 수정계수는 0.74 정도로 나타났다. 부분적 조정모형의 가정하에 2010년까지 매년 원목가격지수 6.7%와 국내 목제품가격지수 5.8% 상승률에 근거한 방법과 원목가격지수 6.8%와 목제품가격지수 5.6%로 전제하여 원목수요를 전망하였다. 그 결과, 원목수요는 지속적으로 상승하는 것으로 나타났다. 일정한 가격상승률을 전제한 예측수요량이 일정한 가격지수의 상승을 전제한 경우보다 높게 나타났다.

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