• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.2 no.2
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• pp.1-64
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• 1995

이 논문은 자본시장이 무작위 행보를 운동법칙으로 삼고 있는가, 아니면 정상성의 시계열에 의하여 움직이고 있는가를 심도있게 분석한다. 주가가 무작위 행보를 따른다는 가설을 긍정적 입장에서, 부정적 측면에서, 그리고 이 양자가 공존하고 있다는 관점에서 각 측면에 합당한 방법론을 통한 실증적 분석에 의하여 검정한다. 여러 검증방법을 사용하여 종합주가지수 수익률을 분석하였는 바, 주가 시계열은 무작위 행보가 아니라 정상성의 확률과정(stationary precess) 임이 밝혀졌다. 이와 같은 결과는 우리나라의 증권시장의 성질 중의 하나가 평균회귀라는 것을 입증하는 증거이다. 그리고 평균회귀가 단기적으로 발생하여 그 속도가 매우 빠르다. 주가 시계열에 충격이 가해져 영향을 받을 때 3일 정도가 경과하면 그 충격이 거의 모두 소멸하고 있다. 우리나라 증권시장은 volatility가 높다. 주가는 상당히 높은 자기상관 관계를 갖고 있으며, 이 상관계수가 음수로서 약 -0.50이다. 무척 빠른 속도의 평균회귀와 높은 시계열 상관에 비추어 볼 때 우리나라의 자본시장이 효율적 시장이라는 가설에는 큰 의심이 든다. 뿐만 아니라 이 실증적 결과는 단기적 예측 가능성이 존재할 수 있음을 시사하고 있다. 주가 시계열은 이분산성(異分散性)이 꽤 높다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.02a
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• pp.268-286
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• 2005

본 연구에서는 OECD 주요 10개국을 대상으로 국가별 정보통신산업의 성장 추이를 각각 분석하고 국별 특성을 비교하는데 목적이 있다. 이를 바탕으로 각국의 정보통신산업이 경기순환 또는 단계별 발전 속성을 지니고 있는지를 파악하고 국가별 공통점과 특이점을 분석하고자 하였다. 방법론적으로 OECD 국가들의 정보통신산업 GDP 추이 및 성장률의 움직임을 국면전환 (regime change) 확산과정으로 묘사함으로써 각 국가별 정보통신산업 발전 양상의 특징 및 국면전환 시점 등을 포착해 내고자 하였다 추세를 갖는 대표적 확산과정인 GBM 모형과 평균회귀 성향을 갖는 대표적 확산과정인 Vasicek 모형에 각각 마코프 국면전환을 도입하여 국가별 정보통신산업 GDP 및 GDP 성장률의 추이에 있어 국면 전환 여부와 독특한 발전 특성을 비교 분석하였다. 실증분석 결과 정보통신산업 GDP의 성장률과 변동성 사이에는 높은 상관관계가 있었으며, 한국, 멕시코 등은 고성장, 고변동성을, 미국, 프랑스, 일본 등은 저성장, 저변동성의 특성을 보이는 것으로 나타났다 또한 한국의 경우 유일하게 성장률과 변동성 모두 국면전환이 일어나는 국가로 나타났다. 장기평균 성장률의 특성에 따라 분류한 결과, 한국, 일본, 미국, 멕시코, 뉴질랜드는 고성장에서 저성장으로의 국면전환, 핀란드와 덴마크는 경기 순환적 국면전환, 노르웨이, 프랑스, 캐나다는 단일 국면으로 분류할 수 있었다. 특히 한국의 경우 평균회귀 속도와 변동성이 타 국가에 비해 높은 특성을 보여주었다. 본 연구는 정보통신산업을 미시적 분석이나 세부 항목별 정량적 분석을 통해서가 아니라 산업의 발전 속성 및 경기 순환 등의 관점에서 분석함으로써 정보통신산업 정책의 수립 및 집행을 거시적 안목 하에 정립할 수 있게 한다는 데 의의를 가진다. 또한 경제변수를 묘사하는데 있어 국면전환 확산과정을 사용함으로써 향후 실물옵션 등을 통한 기술 및 무형자산의 가치평가에 있어 기초자산의 움직임을 보다 정확히 포착해 낼 수 있는 프로세스를 제공하였다는데 또 다른 의의를 갖는다고 하겠다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.27 no.4
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• pp.613-637
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• 2018

Fuel cell power plant which has advantages as a distributed generation is influenced by high cost of investment and uncertainty of electricity price. This study suggests the model of real options which considers the irreversibility of investment in the fuel cell plant and the uncertainty of electricity price. Most models of real options assume the geometric Brownian motion for convenience, but this study develops the model for the feasibility analysis considering the mean reverting process of electricity price, with the closed form solution on the value of investment option. The result of the empirical analysis considering the data related to the fuel cell generation with the scale of 20MW and the domestic RPS circumstance represents that the investment is feasible without the uncertainty, and is not feasible with the uncertainty. This result implies that the political support as well as the improvement of profit system including revenue and cost are necessary for the activation of the fuel cell power plant.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.23-23
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• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.3
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• pp.537-546
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• 2008

One of main goals of time series analysis is to estimate prediction of future values. In this paper, we investigate the bias problem when the transformation and back- transformation approach is applied in ARMA models and introduce a modified smearing estimation to reduce the bias. An empirical study on the returns of KOSDAQ index via Yeo-Johnson transformation was executed to compare the performance of existing methods and proposed methods and showed that proposed approaches provide a bias-reduced estimation of the prediction value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1985-1990
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• 2006

수문설계시 설계자들의 주된 관심사는 어떤 한 지점의 강우량보다는 유역 평균강우량에 있다. 그러나 우리가 얻을수 있는 강우량은 특정 지점에 설치된 관측소에서 관측되는 지점강우량이므로 이를 이용하여 유역에 대한 면적평균확률강우량을 산정해야 한다. 그러나 면적평균확률강우량을 산정하기 위해서는 복잡한 자료처리과정을 거쳐야 하며 수문분석시 마다 이러한 과정을 반복한다는 것은 매우 번잡스러운 일이다. 따라서 비교적 산정이 손쉬운 지점평균확률강우량을 사용하여 면적평균확률강우량으로 손쉽게 전환할 수 있는 면적감소계수가 대안이 될 수 있다. 현재 우리나라는 건설교통부에서 제시하고 있는 면적감소계수를 사용하고 있으나, 이는 한강유역의 강우관측소를 이용하여 산정하였기 때문에 이를 한강유역과 지형학적, 수문 기상학적 특징이 상이한 지역에 적용하기에는 많은 제약이 따른다고 생각된다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 대상으로 자료계열의 빈도해석을 통하여 기존의 지점평균확률강우량과 면적확률강우량을 산출한 후, 이를 이용하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 전환할수 있는 면적감소계수 회귀곡선식을 산정하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 면적감소계수는 낙동강 유역에 대하여 지점평균확률강우량을 면적확률강우량으로 손쉽게 환산할 수 있는 한 가지 방안이 될 것으로 생각된다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.35 no.3
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• pp.383-393
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• 2015

This study analyzed the 6th grade elementary science textbook 'Science stories' reading process of students by utilizing eye movement tracking techniques. Participants read 3 articles in the new experimental science textbooks and solved 9 problems about each article. By understanding and academic achievement results, participants were divided into high-groups, middle-groups, and low-groups. The results of eye movement characteristics of the high-groups and low-groups had the following differences. Number of fixations and number of regressions were higher in high-groups. Average fixation duration and average regressive fixation duration were longer in low-groups. Fixation time for the key sentence of the article was longer in high-groups. Analysis of a scan path and post-interview, high-groups had frequent regression between sentences and they knew where the core of the article is and paid much attention there. In contrast low-groups are sequentially read most articles and some of them had a leap of abnormal range. Problem-solving approach is also different between groups. In conclusion reading style is associated with the science stories comprehension and students who had more regressions, much core search process, effective attention distribution, high concentration showed better understanding results. Also words or sentences used in textbooks are associated with science stories comprehension.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.13 no.4
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• pp.405-415
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• 2000

Time series of wind-induced pressure on a structure are modeled using autoregressive moving average (ARMA) model. In an AR process, the current value of the time series is expressed in terms of a finite, linear combination of the previous values and a white noise. In a MA process, the value of the time series is linearly dependent on a finite number of the previous white noises. The ARMA process is a combination of the AR and MA processes. In this paper, the ARMA models with several different combinations of the AR and MA orders are fitted to the wind-induced pressure time series, and the procedure to select the most appropriate ARMA model to represent the data is described. The maximum likelihood method is used to estimate the model parameters, and the AICC model selection criterion is employed in the optimization of the model order, which is assumed to be a measure of the temporal complexity of the pressure time series. The goodness of fit of the model is examined using the LBP test. It is shown that AR processes adequately fit wind pressure time series.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.6
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• pp.909-922
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• 2019

In this paper, we study the adaptive least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) for the unstable autoregressive (AR) model. To identify the existence of the unit root, we apply the adaptive LASSO to the augmented Dickey-Fuller regression model, not the original AR model. We illustrate our method with simulations and a real data analysis. Simulation results show that the adaptive LASSO obtained by minimizing the Bayesian information criterion selects the order of the autoregressive model as well as the degree of differencing with high accuracy.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.4
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• pp.703-719
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• 2015

We propose an extension of the Lee and Jho (2015) mean reverting the two factor mortality model by incorporating a period-specific cohort effect. We found that the consideration of cohort effect improves the mortality fit of Korea male data above age 65. Parameters are estimated by the weighted least squares method and Metropolis algorithm. We also emphasize that the cohort effect is necessary to choose the base survival index to calculate longevity bond issue price. A key contribution of the article is the proposal and development of a method to calculate the longevity bond price to hedge the longevity risk exposed to Korea National Pension Services.