• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.5
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• pp.813-822
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• 2010

We investigate a possible achievement in dimension reduction of time series via partially quantified principal component. Partial quantification technique allows us in modeling to accommodate artificial variable(s) of practical importance which is defined subjectively by the data analyst. Suggested procedures are described and in turn illustrated in detail by analyzing monthly unemployment rates in Korea.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.1
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• pp.1-29
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• 1994

재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.232-232
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• 2016

주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1178-1182
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• 2004

시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.2
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• pp.135-161
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• 1998

본 논문은 Beveridge와 Nelson의 시계열분리 기법을 사용해 순이익을 영구부분과 일시부분으로 분리하여 널리 알려진 순이익 발표 후 주가의 표류가 투자자들이 순이익의 일시부분을 불완전하게 고려하는 데서 온다는 Rendleman, Jones, 및 Latane(1987)(RJL)와 Bernard와 Thomas(BT)의 주장에 대한 추가적인 증거를 제시하고 있다. 특히 주식시장에 대한 전통적인 관점은 투자자들이 순이익의 일시부분도 완전하게 고려한다고 보는 반면 RJL와 BT는 투자자들이 순이익의 일시부분을 전혀 고려하지 않는다고 보고 있다. 그러나 본 논문에서는 투자자들이 순이익의 일시부분에 어느 정도의 비중을 부여할 가능성이 있다는 포괄적인 관점을 검증하고 또 투자자들이 규모가 작은 기업의 일시부분에 대해 규모가 큰 기업의 경우보다 더 작은 비중을 부여한다는 가설을 추가로 검증하고 있다. 본 논문의 결과는 예상과 대체로 일치하고 있다. 본 논문의 결과는 미국 주식시장에서 널리 알려진 변칙현상인 순이익 발표 후 지속적인 주가의 변동에 대한 우리의 이해를 증진시키며, 아울러 본 논문에서 사용하고 있는 순이익의 시계열분리를 통한 분석은 우리나라 주식시장 자료에도 적용될 수 있다고 전망된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.12
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• pp.981-993
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• 2015

The analysis of hydrologic time series data is crucial for the effective management of water resources. Therefore, it has been widely used for the long-term forecasting of hydrologic variables. In tradition, time series analysis has been used to predict a time series without considering exogenous variables. However, many studies using decomposition have been widely carried out with the assumption that one data series could be mixed with several frequent factors. In this study, the empirical mode decomposition method was performed for decomposing a hydrologic time series data into several components, and each component was applied to the time series models, autoregressive moving average (ARMA). After constructing the time series models, the forecasting values are added to compare the results with traditional time series model. Finally, the forecasted estimates from ARMA model with empirical mode decomposition method showed better performance than sole traditional ARMA model indicated from comparing the root mean square errors of the two methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.655-657
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• 2010

현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.807-817
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• 2014

This paper considers multivariate time series modelling of PM10 data in Korea collected from 2008 to 2011. We consider both temporal and spatial dependencies of PM10 by applying the sparse vector autoregressive (sVAR) modelling proposed by Davis et al. (2013). It utilizes the partial spectral coherence to measure cross correlation between different regions, in turn provides the sparsity in the model while balancing the parsimony of model and the goodness of fit. It is also shown that sVAR performs better than usual vector autoregressive model (VAR) in forecasting.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.599-603
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• 2012

본 연구에서는 부정류 계산 모형을 이용한 확률 홍수량 및 홍수위 산정 방법을 개발하고, 이를 한강 살리기 사업이 진행 중인 남한강 구간에 적용하였다. 우선 한강 살리기 사업 전과 후의 하도에 대하여 부정류 계산 모형을 각각 수립하였으며, 과거 발생한 홍수사상을 조사하였다. 사업 전 모형과 최근에 발생한 홍수사상을 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시하고, 추정된 매개변수를 사업 후의 하도에 대한 모형에 적용하였다. 대상 유역에 과거 발생한 홍수사상을 사업 후 모형으로 모의하여 각 홍수사상 별로 최대 홍수량 및 홍수위를 계산하였다. 이때 최대 홍수량 모의 결과들을 빈도해석 대상 자료군으로 사용하여, 연최대치 계열이나 부분 시계열에 대하여 빈도해석을 통하여 확률 홍수량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 장기간의 관측자료의 확보가 어려운 국내의 현실을 고려하여, 부분 시계열의 빈도해석 방법을 사용하여 확률 홍수량을 산정하였다. 다음으로 부정류 계산모형의 모의 결과인 최대 홍수량 및 홍수위 자료를 회귀분석하여 수위-유량 관계식을 유도하고, 각 빈도별 확률 홍수량을 관계식에 대입하여 확률 홍수량에 대응하는 확률 홍수위를 산정하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.177-207
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• 1992

이 논문(論文)에서는 선도환시장(先渡換市場)에서의 위험(危險)프리미엄의 존재가설(存在假說)을 실증분석(實證分析)하기 위해 분석시간대(分析時間帶), 분석통화(分析通貨), 시계열(時系列) 자료(資料)들을 블럭처리(處理) 하고 시계열분석(時系列分析), 제한(制限) cointegration분석, 회귀모형분석(回歸模型分析) 등의 3가지 큰 범주(範疇)하의 12 가지 분석기법(分析技法)의 반복측정분석(反復測定分析)을 하였다. 검증결과(檢證結果) 각 통화(通貨)마다 분석기법(分析技法)에 대한 위험(危險)프리미엄의 민감도(敏感度)는 상당한 차이(差異)가 발견(發見)되었다. 위험(危險)프리미엄의 분석방법(分析方法)에 따른 결과치(結果値)의 변동리유(變動理由)는 크게 계량추정(計量推定)의 변동(變動)에 기인(基因)한 부분(部分)과 위험(危險)프리미엄 측정(測定)의 이론적(理論的) 모형(模型)의 상이(相異)에 의한 부분, 분석기법(分析技法)의 위험(危險)프리미엄 조건(條件)의 차이(差異)에 의한 변동(變動)부분으로 나누어 짐을 알 수 있었다. 이상의 발견점(發見点)이 시사(示唆)하는 바는 위험(危險)프리미험의 연구(硏究)에 있어서 상기(上記) 세가지 방향(方向)으로 더욱 깊은 연구(硏究)가 행하여 질수 있음을 알 수 있다. 각 연구(硏究) 방법(方法)의 비교(比較) 평가(評價)에서는 구체적인 실증분석(實證分析) 후 각 연구방법(硏究方法)들의 장단점(長短點)들이 논의(論議)되어진 바, 이들 방법(方法)이 서로 상호대체적(相互對替的)이 아니고 상호보완적(相互補完的)임을 알 수 있었다.