• Title/Summary/Keyword: 비선형 회귀

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정상 비모수 자기상관 오차항을 갖는 회귀분석에 대한 비교 연구 (A comparison study on regression with stationary nonparametric autoregressive errors)

  • 유규상
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.157-169
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    • 2016
  • 이 논문에서는 비선형 자기회귀 과정을 따르는 오차항을 포함한 회귀모형에서 계수추정법의 비교를 다룬다. 비교를 위해 통상적 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량, 모수적 회귀오차 수정법, 비모수적 회귀오차 추정법을 비교하였다. 본 논문에서는 또한 비선형 자기회귀모형의 성질을 전형적인 몇가지 비선형자기회귀 모형을 예를 들어 설명한다. 비교연구의 결과 네 가지 추정량 중에 모든 상황에서 최선인 추정량은 존재하지 않았으나 비모수 회귀오차 수정 방법이 일반적으로 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

비선형 회귀분석을 위한 소프트웨어 NLIN90의 소개 (Introduction of NLIN90, a software for nonlinear regression analysis)

  • 강근석
    • 응용통계연구
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    • 제6권1호
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    • pp.163-172
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    • 1993
  • 기존의 몇몇 통계 ?키지들(SAS, SPSS)에서 제공하는 비선형 회귀분석을 위한 프로그램들은 그 사용방법이 불편하고, 최근에 개발된 중요한 통계치는 계산을 해주지 못하고 있다. 여기서 소개하고자 하는 비선형 회귀분석을 위한 소프트웨어 NLIN90은 비선형 회귀모형들의 데이터베이스화로 사용이 편리하고, 기본 통계치외에 모형 전체와 모수 개개에 대한 곡률분석, 변환된 모수에 관한 곡률분석, 실험계획분석등 정확한 분석에 필요한 많은 통계치를 제공하는 소프트웨어로 개발되었다.

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비선형 회귀모형을 이용한 학년별 학생수 추계 (Estimations of the student numbers by nonlinear regression model)

  • 윤용화;김종태
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권1호
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    • pp.71-77
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    • 2012
  • 본 연구는 코호트 조성법에 의해 구성된 진학률들을 사용한 비선형 회귀모형을 이용하여 장래 초등과 중등, 고등학교의 학년별 학생수를 추계 하는데 목적이 있다. 이러한 진학률들의 모형을 분석하기 위하여 경향-외삽법 중 하나인 비선형 회귀모형의 로그모형과 거듭제곱 모형을 이용하였다. 그 결과 로그모형에 의한 예측이 거듭제곱모형에 의한 예측보다 조금 더 신뢰할 수 있고, 학생수도 적게 예측됨을 알 수 있었다.

비선형회귀분석을 위한 통계소프트웨어 NLIN2000 (Introduction of a Nonlinear Regression Analysis System NLIN2000)

  • 강근석;심규호
    • 응용통계연구
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    • 제17권1호
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    • pp.173-184
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    • 2004
  • Window환경 하에서 사용이 간편하면서도 다양한 통계량을 제공하는 비선형회귀분석을 위 한 통계소프트웨어 NLIN2000을 소개한다. 기존의 DOS용 프로그램을 업그레이드한 것으로 다른 통계 팩키지들에 비하여 모형식의 설정 및 적합과정이 간편하고, 모형식 저장 및 삭제, 모형식 형태 보기 등의 기능을 제공한다. NLIN2000은 비선형회귀분석에 대한 통계적 이론을 연구하는 통계전공자들에게 필수적인 각종 통계량을 제공해줄 뿐만 아니라, 실제 현장에서 비선형모형을 사용하여 분석하는 다른 학문분야의 연구자들에게도 유용하게 사용될 수 있다.

回歸分析에 있어서의 多共線性과 名稱을 保全시키는 資料變換 技法

  • 兪浣
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제8권2호
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    • pp.109-116
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    • 1979
  • 두 개의 변수의 대체효과(substitution effect)를 연구하기 위하여 수요 또는 공급의 모형을 만들었을 경우 이에 관련된 변수들의 이름이 중요시 된다. 실제 관측 자료를 사용하였을 경우 흔히 일어나는 다공선성(multicollinearity) 문제를 다루기 위한 대안으로써 선형회귀선을 예로 들어 능형회귀기법(ridge regression technique)과 요인분석기법(factor analytic technique)을 소개하였으며 이에서 얻어지는 계수(coefficient)를 OLS 추정치로 설명하기 위하여 원래의 자료를 변환하였다. 실지 수요와 공급의 모형이 비선형일 경우 일반적으로 능형회귀나 요인분석을 쓰지 못한다는 점을 감안, 이러한 방법을 자료의 변환방법으로 설명함으로써 비선형모형에서도 다공선성문제를 위하여 능형회귀분석법이나 요인분석기법을 사용할 수 있도록 하였다.

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비선형시계열 오차를 갖는 회귀모형에 관한 연구 (A study on a regression model with nonlinear time series errors)

  • 황선영
    • 응용통계연구
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    • 제8권2호
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    • pp.187-200
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    • 1995
  • 본 논문에서는 회귀모형에서의 오차항이 비선형시계열(nonlinear time series)을 따르는 경우에 오차항이 선형인지를 검정하는 방법에 대해서 연구하고 있다. 이를 위해서 회귀계수의 대표본 성질을 규명하고 잔차를 이용한 오차항의 선형성 검정통계량을 유도하고 그 성질을 연구해 보았다.

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비선형회귀모형에서의 불안정성 (Instability in nonlinear regression model)

  • 박병무;김영일;장대흥
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.195-202
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    • 2017
  • 가끔 비선형회귀분석에서 수치해를 사용시 불안정성을 보게 된다. 비선형회귀분석에서 모든 반복처리 방법들은 초기추정값을 요구한다. 그러나, 오차제곱합에 복수 개의 국소최소값이 존재하면 잘못된 초기추정값은 원하지 않는 정상점에 수렴하게 된다. 이런 경우 초기추정값은 카오스 현상을 일으킨다.

장부가치와 주당 이익을 이용한 선형회귀모형과 신경망모형의 주가예측 (Predicting Stock Prices using Book Values and Earnings-per-Share Based on Linear Regression Model and Neural Network Model)

  • 최성섭;구형건;김영권
    • 재무관리연구
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    • 제17권1호
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    • pp.161-180
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    • 2000
  • 본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

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비선형 혼합효과모형에서의 로버스트 능형회귀 방법과 정량적 고속 대량 스크리닝 자료에의 응용 (Robust ridge regression for nonlinear mixed effects models with applications to quantitative high throughput screening assay data)

  • 유지선;임창원
    • 응용통계연구
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    • 제31권1호
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    • pp.123-137
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    • 2018
  • 비선형 혼합효과 모형은 다양한 분야에서 반복 측정 자료를 분석할 때 주로 사용된다. 비선형 혼합효과 모형은 개체 내 변동(intra-individual variation)에 대해 고려하는 제 1단계 개별수준모델(individual-level model)과 개체간 변동(inter-individual variation)에 대해 고려하는 제 2단계 개체군모델(population model)의 두 단계로 구성되어 있다. 비선형 혼합효과 모형의 첫 번째 단계인 개별수준모델은 비선형 회귀모형의 모수를 추정하는 것으로 일반적인 비선형 회귀모형과 같고, 주로 보통최소제곱추정 방법을 사용하여 모수를 추정한다. 그러나 최소제곱추정방법은 가정된 비선형 함수가 자료에 의해 명시적으로 드러나지 않는 경우 모수의 추정값과 그 표준오차가 극단적으로 커지는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 비선형 회귀모형에서 제안된 능형회귀(ridge regression) 방법을 비선형 혼합효과 모형의 제 1단계 개별수준모델에 도입함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 추정방법을 제안하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 정량적 대량고속 스크리닝(quantitative high throughput screening) 실제 자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.

일반 자기회귀 이분산 모형을 이용한 시계열 자료 분석 (Analyzing financial time series data using the GARCH model)

  • 김삼용;김진아
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권3호
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    • pp.475-483
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    • 2009
  • 본 연구에서는 한국종합주가지수 데이터를 이용하여 다양한 비선형 시계열 모형들을 소개하였다. 조건부 평균의 선형 모형으로는 상수항 모형, 자기회귀 모형을 살펴보았으며, 비선형 모형으로는 분계점 자기회귀 모형, 지수적 자기회귀 모형을 살펴보았다. 조건부 분산 모형으로는 일반 자기회귀 이분산 모형과 지수적 일반 자기회귀 이분산 모형, Glosten 등 (1993)의 모형 그리고 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형을 살펴보았다. 한편, 일반화 이항멱변환 분계점 일반 자기회귀 이분산 모형은 대표적 비대칭성 이분산성 모형인 Zakoian (1993) 모형과 Li와 Li (1996) 모형을 효과적으로 통합할 수 있는 변형된 모형이다. 본 연구에서는, 한국종합주가지수 데이터를 분석하여 새로운 모형의 효율성을 증명하였다.

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