• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.521-529
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• 2013

패널 시계열자료 분석에서 모수축약의 원칙에 충실하기 위해서 동질성 검정을 수행한다. 본 논문에서는 독립적인 중선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 수행하기 위하여 먼저 중선형 시계열 모형의 정상성 조건을 구하고 최우추정량과 동질성 검정통계량과 극한 분포를 이끌어내며, 실증분석으로 우리나라 8도의 Mumps 패널자료를 이용해 8개 지역의 발병 추이에 대한 동질성 검정을 수행한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.261-266
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• 2014

시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 ${\chi}^2$ 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.129-142
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• 2006

본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.11-20
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• 2017

시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측 오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.91-102
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• 2007

본 논문은 공간시계열 자기회귀 이동평균(STARMA) 모형과 공간 시계열 중선형(STBL) 모형에 대해 식별, 추정, 예측 등의 통계적 절차와 특징들을 논하고, 두 모형을 비교하는데 목적이 있다. 사례 연구를 위 해 2001년부터 2006년까지 8개 지역으로부터 보고된 월별 Mumps 자료를 사용했고, 예측오차제곱합(SSF)을 활용하여 두 모형의 적합도를 비교하였다.