Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.507-516
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2012
시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.
벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
본 연구는 도시특성 요소가 자연재해 피해액에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자연재해 피해액에 대한 공간적 자기상관성을 분석하고, 이를 고려한 공간회귀모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 연구 대상지는 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 전국의 227개 지방자치단체로 설정하였고, 수집할 수 있는 가장 최근의 자료가 2013년이라는 점을 고려하여 분석 시점을 2013년으로 설정하였다. 여기서 울릉군, 제주시, 서귀포시를 제외한 것은 해당 지역들이 육지와 원거리에 있어 공간적 자기상관성 분석에서의 오차 내지는 오류가 발생할 소지가 있기 때문이다. 공간적 자기상관성 분석 결과, 2013년의 전국 지자체에서 발생한 자연재해 피해액은 통계적으로 유의한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 도출되었다. 따라서 공간회귀모형을 활용하여 공간적 자기상관성을 통제할 필요가 있었고, 공간회귀모형과 OLS회귀모형의 비교를 통하여 공간회귀모형 중 공간시차모형이 최적합 모형인 것을 확인하였다. 공간회귀모형의 추정 결과를 살펴보면, 주거지역 면적이 증가할수록 자연재해 피해액이 감소하는 것으로 추정되었다. 반면에 녹지지역 및 하천 면적은 증가할수록 자연재해 피해액을 증가시키는 것으로 추정되었고, 통제변수로 활용된 연 강수량과 강우강도도 자연재해 피해액의 증가 요인으로 추정되었다. 실증분석 결과를 토대로 향후 자연재해 피해액 저감을 위하여 피해액 증가 요인에 대한 적절한 정책의 수립과 시행이 필요하다고 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1133-1146
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2016
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.
일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.
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.
최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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