• KDI Journal of Economic Policy
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• 제16권4호
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• pp.27-45
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• 1994

경기변동(景氣變動)에 대한 중요한 판단자료인 산업생산지수(産業生産指數)는 음력에 따르는 구정, 추석 등의 기간 및 시점변동으로 계절적 요인이 불규칙하게 나타나게 되고, 이로 인하여 지수(指數)의 분석에 혼란이 야기되고 있다. 산업생산지수(産業生産指數)의 계절변동(季節變動)은 일차적으로 근로일수(勤勞日數)에 그 원인이 있는 것으로 판단된다. 본고(本稿)에서는 통상의 계절조정방법 대신에 근로일수를 고려하여 1일당 생산을 기준으로 산업생산을 분석하였다. 근로일수(勤勞日數)는 확정적(確定的)(deterministic)인 성격을 가지고 있어 계절성(季節性)의 변동에 대한 예측(豫測)이 가능할 뿐 아니라, 1일당 생산을 고려할 경우 각 관측치의 시간적 길이를 동일하게 함으로써 생산과 재고의 관계를 설정하는 것이 용이해진다. 생산(生産)과 재고변화(在庫變化)만을 이용한 간단한 오차수정모형(error correction model)을 설정하여 생산의 표본외구간(標本外區間) 예측(豫測)(out of sample forecasting)을 수행한 결과, 근로일수(勤勞日數)로 조정하였을 경우 예측력이 현저히 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.429-442
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• 2015

변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.323-334
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• 2017

실현변동성(RVs)이 지속적인 장기기억성과 상당히 큰 이상치의 존재로 인해 정상계열과 비정상계열의 경계에 위치한다는 것에 주목하였다. 실현변동성을 예측하기 위해 실현변동성 이상치 관측 유무에 따라 heterogeneous autoregressive (HAR) 모형과 integrated HAR (IHAR) 모형을 번갈아 사용하는 새로운 방법을 제안하였고, 이 방법을 IHAR-O-HAR라 칭하였다. 예측력 비교는 주요 지수인 S&P 500, Nasdaq과 Nikkei 225의 실현변동성 데이터를 이용하였으며 표본 외 예측력 비교에서 새로운 IHAR-O-HAR 방법은 RW 방법, HAR 방법이나 IHAR 방법의 예측력보다 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.74-81
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• 2003

본 연구에서는 음성인식 엔진과 데이터베이스에 필요한 메모리 규모를 최소화시킨 실시간 임베디드 음성인식 시스템을 구현하였다. 실험을 위해 PCS 전화기에서 사용하는 40가지의 명령어와 10개의 숫자음으로 구성된 단어 목록을 만들고, 이들 단어들을 남,여 화자가 발성하여 음성 시료를 구했다. 채록된 음성을 대상으로 창크기 256표본외 단기 분석을 통해 선형 예측 계수를 구한다. 이때 고역강조를 통해 직류 성분을 제거하고 성문 등의 저역 필터효과를 제거하였다. 선형 예측 계수는 Levinson-Durbin 알고리즘을 사용해 구했고 이를 다시 켑스트럼 계수로 변환하여 인식을 위한 특징 벡터열로 구축하였다. 각 단어의 특징 벡터 열에 대해 Baum-Welch 추정법을 이용하여 HMM을 훈련시킨 다음, 기능성 계산을 통해 각 단어에 대한 인식을 수행하도록 하였다. 단어 인식을 위해 ARM CPU코어가 장착된 보드에 음성인식 엔진과 데이터 베이스를 포팅하여 실험용 임베디드 시스템을 구축하였다 5가지 인식 계수집단에 대한 인식 실험을 실시하여 인식률이 좋은 계수 집단을 선정하였다. 전체적인 음성인식 엔진의 인식률은 95%이었고 명령어에 대한 인식률은 96%, 숫자음에 대한 인식률은 94%로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.875-887
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• 2021

최대예상손실액(VaR)은 위험관리수단으로 금융에서 시장위험을 측정하는 대표적인 값이다. 본 논문에서는 다양한 자산으로 이루어진 고차원 금융자료에서 자산들 간의 의존성 구조를 잘 설명할 수 있는 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정에 대해서 논의한다. 성근 바인 코풀라는 정규 바인 코풀라 모형에 벌점화를 적용한 방법으로 추정하는 모수의 개수를 벌점화를 통해 축소하는 방법이다. 모의 실험 결과 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정이 더 작은 표본 외 예측오차를 줌을 살펴볼수 있었다. 또한 최근 5년간의 코스피 60개 종목을 바탕으로 실시한 실증 자료 분석에서도 성근 바인 코풀라 모형이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.453-459
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• 2021

계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.

• 경제분석
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• 제24권3호
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• pp.1-36
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• 2018

재고투자와 경기변동의 관계를 설명하는데 있어 생산평활(production smoothing) 가설과 재고소진 회피(stock-out avoidance) 가설은 서로 상반된 입장을 취하고 있다. 기업의 재고 투자에 관한 의사결정은 두 가지 동기 모두에 의해 영향받을 것으로 생각되지만 경기국면에 따라 각각의 영향력의 상대적 크기 혹은 방향성이 다르게 나타날 수 있다. 이에 본고는 재고투자 동학에서 생산평활 동기와 재고소진 회피동기의 상대적 유의성을 실증적으로 검증하되 경기국면별 비대칭성의 존재와 형태를 규명하는 데 분석의 초점을 둔 점에서 기존 연구와 차별성을 지닌다. 이를 위해 기존의 선형 재고투자 모형을 확장한 비선형 모형을 설정하였으며 이러한 방식이 기존 방식에 비해 우수한 지를 모형의 예측력을 비교 평가하여 확인하였다. 분석 결과, 재고투자 동학의 경기국면별 비대칭적 특성을 확인하였다. 경기 호황기에는 재고소진 회피동기가 나타나지만 생산평활 동기는 유의하지 않았다. 반대로 경기 불황기에는 재고소진 회피동기는 유의하지 않지만 Ramey (1991)에서 제시된 생산비용의 비볼록성에 의하여 재고변화가 경기침체를 심화시키는 경기 의존적 특성을 발견하였다. 경기국면별 비대칭성을 모형에 고려함으로써 그렇지 않은 모형에 비해 예측력을 향상시킬 수 있음을 표본 내 및 표본 외 예측, 다양한 예측력 검정을 통해 확인하였다. 본 연구의 결과는 재고투자의 동학과 경기 불안정화 특성에 대한 이해를 제고하여 경제전망 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.93-124
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• 2003

본 연구에서는 2000년부터 2002년까지의 기간에서 국내 외의 재무분석가들이 1999년$\sim$2003년까지의 각 연도별 연간 매출액, 영업이익과 순이익에 대하여 발표한 예측치를 대상으로 하여 재무분석가들이 기업실적을 얼마나 정확하게 예측하며, 예측치를 수정할 때 어떤 체계적인 경향을 보이며, 기업실적을 예측할 때 전년도의 실적변화에 대해 어떤 반응을 보이는지를 분석하는데 목적을 두었다. 이러한 분석목적을 달성하기 위하여 재무분석가별, 예측년도별, 전년도의 기업실적 변화별로 표본을 각각 분류하여 재무분석가별 예측의 정확성, 합의예측치의 상대적 정확성, 예측치의 수정패턴 및 예상 밖의 전년도 실적변화에 대한 반응을 분석하였다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 매출액, 영업이익과 순이익의 표준예측오차가 모두 통계적으로 유의적인 음(-)의 값을 보임으로써 재무분석가들이 기업실적을 상향 편의적으로 예측하는 경향이 있음을 발견하였다. 둘째, 국내. 외 재무분석가의 예측정확성을 비교한 분석에서 국내 재무분석가들이 국외 재무분석가들에 비해 상대적으로 정확한 예측을 하고 있음을 발견하였다. 셋째, 예측시점별로 측정한 평균표준예측오차에 대한 분석에서는 예측시점이 기업실적의 발표시점에 가까워질수록 예측의 정확성이 높아짐을 발견하였다. 넷째, 개별재무분석가와 비교할 때, 합의예측치의 정확성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났으며, 합의 예측치를 추정할 때 평균보다 중위값을 이용하여 추정한 경우 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 재무분석가들이 기업실적을 과대 예측한 다음 예측치를 하향 수정하는 것으로 나타났으나 체계적이지 않음을 발견할 수 있었다. 즉 재무분석가들은 전년도의 기업실적에 따라 예측치를 상향 또는 하향 수정하는 것으로 나타났다. 여섯째, 재무분석가들은 예측활동을 수행하는 과정에서 전년도의 매출액 변화에 대하여 과대 반응하는 한편 전년도의 영업이익과 순이익 변화에 대하여 과소 반응함을 발견할 수 있었다. 일곱째, 재무분석가들의 예측편의를 보다 정확하게 분석하기 위하여 정보변수인 전년기업실적 변수를 예상된 실적변화와 예상치 못한 실적변화로 분류하여 Easterwood-Nutt(1999)모형을 이용해 분석한 결과 세 개의 기업실적변수(매출액, 영업이익과 순이익)모두의 예상치 못한 전년실적변화에 대해 재무분석가들이 과대 예측하는 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3139-3147
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• 2015

'자살'은 다양한 원인들이 존재하지만 자살생각을 넘어선 자살시도는 곧 청소년 사망과 직결되기 때문에 예방차원의 대안모색이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 청소년들의 자살시도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 청소년들의 자살시도예측요인을 규명하고 더 나아가 청소년 자살예방프로그램 개발 시 기초자료를 제공하고자 한다. 조사대상은 '2013년 청소년 건강행태 온라인조사'대상자인 중 고등학생 72,435명(남학생 36,655명, 여학생 35,780명)이며, 통계분석은 SPSS 21.0프로그램을 활용하였다. 자료 분석은 가중치를 적용하여 백분율을 산출하였고, 인구학적 특성및 건강행태, 자살시도와의 관련성 등은 복합표본 카이제곱검정, 자살시도에 영향을 미치는 요인은 복합표본 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과 자살시도 경험은 중학생 7.3%, 일반계고등학생 3.5%, 특성화고등학생 5.5%로 중학생들의 자살시도가 유의하게 높았다. 자살시도에 영향을 주는 요인은 남녀 공통적으로 승산비가 가장 컸던 변수로 '슬픔과 절망'이었고, 그 외 약물경험, 음주경험, 체중조절, 폭력피해 등이 자살시도 예측변수로 확인되었다. 한편 남녀 자살시도 예측요인으로 차이가 났던 변수는 남학생의 경우 '거주형태'였고, 여학생의 경우는 학교성적으로 확인되었다. 즉 남학생의 경우 보육시설에 거주하는 학생이 가족과 함께 사는 학생에 비해 자살시도 승산비가 약 4배 높았고, 여학생의 경우 학교성적이 낮은 여학생이 성적이 좋다고 응답한 여학생에 비해 자살시도 승산비가 1.309배 높게 나왔다. 따라서 추후 청소년 자살예방프로그램 개발 시에는 남녀 공통적으로 나타난 자살시도에 영향을 주는 변수와 차이가 났던 변수를 고려하여 성별을 고려한 청소년 자살예방프로그램을 개발할 필요가 있다.