• 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.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.285-308
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• 1999

증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.

• 응용통계연구
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• 제12권1호
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• pp.109-124
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• 1999

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.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.267-277
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• 2016

본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.303-313
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• 2018

본 논문에서는 약품비 지출에 대한 예측을 수행하기 위하여 시계열 모형을 도입한다. 2012년 약가 일괄인하를 반영하기 위하여 구간별 모형을 토대로, 자기회귀오차모형과 전이함수모형을 고려하였다. 자기회귀오차모형에서는 예측의 편리성을 위하여 결정적 추세만을 고려하였으며, 전이함수모형에서는 주요한 외생변수와의 교차상관성을 이용하여 약품비 지출의 인과 메커니즘을 설명하였다. 각 모형에서 약가 일괄인하 이후 수준 변화가 유의하게 나타났으며, 전이함수모형에서는 의약품 사용자 수 및 노인환자 비중 시계열 변수가 유의하게 나타났다. 자기회귀오차모형은 약가 일괄인하로 의한 약품비 수준이동에 좌우되어 비교적 낮은 예측값이 도출되었으며, 전이함수모형은 약품비 지출에 영향을 미치는 외부 설명변수의 증가 추세가 적절히 반영되어 더 높은 예측값을 보였다. 설명변수를 포함하지 않을 경우, 약품비 수준이동만을 고려한 ARIMA 모형은 약품비 지출 추세를 가장 높이 예측하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.293-299
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• 2009

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.77-86
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• 2004

본 연구에서는 농업용 저수지에서 저수량 예측모형과 함께 저수지의 목표저수량 및 한계저수량을 유지하기 위한 저수지 운영방안을 제시하였다. 대상저수지인 금강저수지에서 1990년부터 200l년까지의 저수량 자료를 이용하여 갈수빈도해석을 적용하고, 2년빈도 한발저수량을 목표저수량(target storage)으로, 10년빈도 한발저수량을 한계저수량(critical storage)으로 설정하였다. 농업용 저수지의 운영의 효율화를 위해서는 우선 합리적인 방법을 통하여 장래 저수량을 예측하여야 한다. 예측된 저수량은 저수지 운영에 관한 계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있다. 본 연구에는 저수량 예측모형으로 ARIMA 모형과 자기회귀오차모형을 적용하였다. ARIMA 모형은 과거 저수량 자료만을 근거로 하여 저수량을 예측함으로서 예측정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 반면, 자기회귀오차모형은 저수량과 관련 있는 설명변수들을 이용함으로써 예측의 효과를 높일 수 있었다. 농업용 저수지의 저수량은 이전 저수량, 강수량, 평균온도, 최고온도, 관개면적, 풍속, 습도의 영향을 받으므로 자기회귀오차모형을 적용하여 저수량과 저수량에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하였다. 자기회귀오차모형에 의한 저수량 예측 관계식은 저수지의 연속방정식과 유사한 관계식으로 유도되어 실제 적용성이 높을 것으로 판단되며, 금광저수지에서 예측된 2002년도 저수량과 관측된 저수량을 비교한 결과, 양호한 예측결과를 보여 주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1164-1168
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• 2010

수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1117-1124
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• 2010

미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권3호
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• pp.535-542
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• 2012

소비자물가지수는 국가의 중요한 경제 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 4개 도시, 서울, 부산, 대구, 광주지역의 소비자물가지수를 연구하였다. 자료는 모두 통계청에서 발췌하였고, 기간은 1998년-2011년 월별자료이며, 시계열분석 기법인 자기회귀오차모형으로 분석하였다. 소비자물가 분석을 위한 설명변수는 9가지 경제변수인 경기동행지수, 미국환욜, 생산자물가지수, 원유수입단가, 원유수입물량, 국제경상수지, 수입물가지수, 실업율, 화폐통화량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 각 지역별 소비자물가지수를 46%-52% 정도 설명할 수 있다.