OECD (2015)과 UN (2017)에 따르면 한국은 입국의 나라로 분류되고 있다. 입국의 나라는 순이동(net migration)이 양으로 유지된다는 것을 뜻하며, 동시에 국제이동이 인구증가에 영향을 미칠 가능성이 높음을 의미한다. 통계청 (2011)은 이전 추계와는 달리 인구이동요인을 고려한 Wilson (2010)모형을 기반으로 성별 및 입 출국을 구분하여 모수가 15개 이상인 모형을 이용하였다. 그리고 5년 뒤 2016년 추계에서는 최근 5년간의 내국인 순이동률 평균치와 외국인 정부정책을 반영한 값을 가정하였다. 하지만 이 두 결과 모두 국제이동이 보수적으로 추정되어 입국의 나라로 추정하는 OECD, UN의 분류와는 다른 결과를 제공한다. 따라서 본 연구는 입국, 출국 그리고 순이동의 국제이동추이가 선형이 아닌 비선형임을 착안하여 우리나라 2000-2017년 국제이동 자료에 함수적 자료모형을 활용한 비모수 모형 (Hyndman과 Ullah (2007)이 제안한 FDM, Hyndman 등 (2013)가 제안한 Coherent FDM)을 적용하여 확률론적 추계방식으로 향후 추이를 예측하였다. 분석결과 입국률은 2018년 인구천명당 1.098명(남자), 1.026명(여자), 2025년 1.228명(남자), 1.152명(여자) 그리고 출국률은 2018년 인구천명당 0.907명(남자), 0.879명(여자), 2025년 0.987명(남자), 0.959명(여자)으로 나타났다. 따라서 순이동률은 인구천명당 2018년 0.191명(남자), 0.148명(여자), 2025년 0.241명(남자), 0.192명(여자)으로 증가하는 결과가 도출되었다.
이 논문은 비모수 자료를 활용하는 컨조인트 모형에서 속성의 유의성을 평가하기 위한 새로운 카이제곱 검증법을 제안한다. 이 검증법의 가장 핵심적 아이디어는 수집한 서열을 몇 개씩 묶어 하위집합들로 분류한 다음, 이 서열의 하위집합들과 속성별 수준들과 상호 통계적으로 독립적인지를 검증한다는 것이다. 이 검증은 프로파일들의 서열이 검증하는 속성의 수준에 대해 무작위로 분포되어 있다라는 명제를 귀무가설로 제시한다. 이 논문에서 새롭게 제시하는 검증방법은 매우 단순하고, 이해하기 쉬우며 사용하기도 쉽다. 이 방법은 총괄적 자료뿐 아니라 개인별 자료로도 검증이 가능하다. 또한 전체프로파일 법에서도 적용 가능하지만 더 나아가 트레이드오프 법에서도 적용이 가능하여, 현재로는 트레이드오프 법에 적용 가능한 유일한 통계적 검증방법이라 할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.335-351
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2011
오경주와 김태윤 (2007) 등은 위기 관련 데이터의 희귀성 에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 과거 금융시장이 안정적이었던 구간을 기준 구간으로 설정하고 기준 구간의 금융시장 움직임을 점 근 자기회귀 모형으로 적합한 후 현재의 금융시장 상황과 비교하여 불안정 지수를 도출할 것을 제안하였다. 그러나 비모수 기법인 신경망을 사용하여 도출된 불안정 지수가 기준 구간의 데이터에 지나치게 의존하는 관계로 불안정 지수가 종종 실제 경제상황을 제대로 반영하지 못하는 것으로 관찰되고 있다. 본 연구에서는 비모수 기법인 신경망과 모수 기법인 선형모형을 이용하여 기준구간에 대한 적합을 독립적으로 수행하여 두 종류의 불안정성 지수들을 도출한 후 이 둘을 결합한 통합 불안정성 지수를 사용할 것을 제안한다. 두 지수의 적절한 통합을 위해 신경망과 선형모형을 통해 도출된 두 지수의 최적 결합비율을 부여하는 방법을 제안하며 제안기법의 타당성을 국내 주식시장 대상으로 검증하였다.
본 연구는 임금함수의 비모수적 추정을 통해 근속급 및 경력급의 근로자집단별 특징을 비교해 보고, 2000년대 후반의 변화를 분석하였다. 근속 프리미엄이 가장 높은 집단은 대기업 고졸 숙련직으로 나타났으며, 비정규직, 영세업체 근로자는 근속급과 경력급이 미미하였다. 노조 유무는 근속급과 경력급에 큰 영향을 미치지 않았다. 또한 대기업 중심으로 경력에 대한 보상이 전반적으로 강화되었다. 한편, 비모수 모형설절 검정 결과 Mincer 임금함수의 설정 오류로 인한 편의는 근속 30년차 근속급 추정치의 경우 -25~29%, 경력급 추정치는 -42~6%였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권1호
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pp.29-36
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1998
본 논문은 Eubank (1994, 1997)에 의해 이론적으로 제안된 선형 평활스플라인 추정량에 대한 알고리즘을 개발함으로 선형 스플라인의 추정을 보다 쉽고 효율적으로 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 이 알고리즘을 이용하여 여러가지 모형의 예들에 대하여 추정량의 적합성을 조사하였고, 제시된 선형 평활스플라인 추정량이 비모수 함수 추정의 도구로서 잘 적합됨을 알 수 있었다.
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.
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
비모수 회귀모형에 있어서의 오차분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법(difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 목적이 있다. 특히 점근적인 최적 이차차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS 추정량, Rice 추정량에 대하여 모의실험을 이용하여 모수에 대한 수렴속도를 비교 분석하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
When we apply parametric models to the movement of stock prices, we don't know whether they are really correct specifications. In the paper, any prior conditional mean structure is not assumed. By applying the nonparametric model, we see if it better performs (than the random walk model) in terms of out-of-sample prediction. An interesting finding is that the random walk model is still the best. There doesn't seem to exist any form of nonlinearity (not to mention linearity) in stock prices that can be exploitable in terms of point prediction.
공변량(covariate)이 존재하는 경우, 각 처리군 간 효과의 차이를 검정하기 위한 대표적인 비모수적 방법에는 Quade (1967)가 제안한 검정법이 있다. 또한 반응변수에 대해 공변량으로 단순선형회귀분석을 실시하여 얻은 잔차에 대해 일원배치분산분석과 Kruskal Wallis가 제안한 방법을 적용하는 방법, 그리고 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 비모수적 도구인 위치(placement)를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 공분산분석 모형에서 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 방법을 확장하여 공분산분석에서의 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 통하여 기존의 검정법들과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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