• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.31 no.3
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• pp.39-54
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• 2015

To assess an economic value of Cheonggyecheon river restoration project, an in-depth exit survey data was collected to apply travel cost method in this study. Poisson model, Negative Binomial, Zero-truncated Poisson, and Zero-truncated Negative Binomial model were executed due to the nature of count data. Empirical results showed that regressors were statistically significant and corresponded to general consumer theory. Since our survey data showed over-dispersion, Zero-truncated Negative Binomial was selected as an optimal one to analyze travel demand of Cheonggyecheon by model goodness of fit test among those aforementioned empirical models. Estimating an economic value of Cheonggyecheon river restoration project, which is known as an ecological river restoration project, we used annual visit of individual traveler and an optimal model. Suffice to say that the annual economic value of Cheonggyecheon river restoration project was estimated as 193.4 billion won in 2013.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.27 no.3
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• pp.545-567
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• 2018

This study applied and compared Poisson model, negative binomial model, zero inflated Poisson model, and zero inflated negative binomial model to estimate determinants of employed labour quantity. To estimate each of models, this study used fisheries census data which were obtained at microdata integrated service running by Statistics Korea. The study selected zero inflated negative binomial model according to the Vuong test and Likelihood-ratio test. In addition, the study estimated fishing village's practical changes on employed labour quantity as analyzing changes from 2010 to 2015. The results showed that the household with fishing vessels and high selling price had a significant effect on decrease of the labour quantities. Meanwhile, the longer work experience of the household, the more significant the increase in the labour quantities. In conclusion, this study presented that capitalized fishing household and the acceleration of aging had a significant impact on the change in the labour quantities.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.4
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• pp.433-443
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• 2011

We consider a compound Poisson risk model in which the premiums may depend on the state of the surplus process. By using the overflow probability of the workload process in the corresponding M/G/1 queueing model, we obtain the probability that the ruin occurs before the surplus reaches a given large value in the risk model. We also examplify the ruin probability in case of exponential claims.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.1
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• pp.22-31
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• 1995

본 논문에서는 포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 붙스트랩 방법을 이용하여, 여러가지 통계적 추론을 위한 유용한 확률적 결과들을 연구.소개하고, 모의실험을 통한 소표본 성질들을 다양하게 제시하고자 한다. 특히 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우 추정량 $\hat{\beta_n}$ 및 정보행렬 I(${\beta}_0$)의 추정량들 $I_1(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$와 $I_2(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$에 대한 일치성 및 정규성등의 확률적 성질들, 그리고 붙스트랩 방법을 적용한 대표본 성질들과 관련하여 여러가지 모의실험 결과들을 분석.연구하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.287-301
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• 2018

It is common to encounter count data with excess zeros in various research fields such as the social sciences, natural sciences, medical science or engineering. Such count data have been explained mainly by zero-inflated Poisson model and extended models. Zero-inflated count data are also often correlated or clustered, in which random effects should be taken into account in the model. Frequentist approaches have been commonly used to fit such data. However, a Bayesian approach has advantages of prior information, avoidance of asymptotic approximations and practical estimation of the functions of parameters. We consider a Bayesian zero-inflated Poisson regression model with random effects for correlated zero-inflated count data. We conducted simulation studies to check the performance of the proposed model. We also applied the proposed model to smoking behavior data from the Regional Health Survey (2015) of the Korea Centers for disease control and prevention.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.583-592
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• 2015

Zero-inflation has recently attracted much attention in integer-valued time series. This article deals with conditional variance (volatility) modeling for the zero-inflated count time series. We incorporate zero-inflation property into integer-valued GARCH (INGARCH) via conditional Poisson and negative binomial marginals. The Cholera frequency time series is analyzed as a data application. Estimation is carried out using EM-algorithm as suggested by Zhu (2012).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1337-1347
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• 2016

This study investigates factors affecting the number of insurance solicitor's turnovers of life insurance companies based on questionnaire about them. Since the response variable which is the number of insurance solicitor's turnovers is count data, it is analyzed by Poisson regression which is one of generalized regression. When work year in current company, which is direct influential factor on the number of insurance solicitor's turnovers, is controlled, affiliated corporation has been found to be the most influential factor. In addition, age, motivation to work as financial planner, monthly income, a number of average new contract per month, and final education have been identified to be important factors. If insurance solicitor's occupant organization is large company, the number of turnovers becomes small, but if the organization is general agent(GA), it becomes larger. When insurance solicitor's age is high, the number of insurance solicitor's turnovers are reduced. If the motivation to become a financial planner is due to acquaintance such as family and relatives, the number of turnovers becomes small.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.14 no.2
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• pp.177-186
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• 2003

The Zero-Inflated Poisson regression is a model for count data with exess zeros. When the correlated response variables are intrested, we have to extend the univariate zero-inflated regression model to multivariate model. In this paper, we study and simulate the multivariate zero-inflated regression model. A real example was applied to this model. Regression parameters are estimated by using MLE's. We also compare the fitness of multivariate zero-inflated Poisson regression model with the decision tree model.