• Journal of health informatics and statistics
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• 제43권4호
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• pp.318-328
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• 2018

Objectives: People are living longer, but often with diseases or chronic conditions. As a consequence, interest in resolving insurance blind spots is growing. This study provides substandard risk-relevant statistics to help substandard risks who are likely to fall in insurance blind spots obtain insurance coverage, such as the reimbursement of medical costs, as well as to stimulate insurance product development. Methods: This study uses National Health Insurance Service (NHIS) cohort data to determine the relevant statistics. The incidence rates of severe diseases are derived and compared against standard risks to establish a set of relative risk factors. These incidence rates of standard and substandard risks are then compared. Results: Currently, an individual's cancer history is used in the underwriting process for simplified issue insurance. However, underwriting focusing on hospitalization and procedures related to serious illnesses could lower premiums for substandard risks. Moreover, the statistical results could be used to expand the coverage of health insurance products. Conclusions: This study's relative risk factors can be used to derive simplified issue premium rates for substandard risks. They can also be used to implement discount and loading schemes for medical reimbursement insurance and help insurance companies implement proactive risk management.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권6호
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• pp.649-673
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• 2020

This paper makes a theoretical contribution by providing clear and detailed derivation of economic agents' decision problems including elastic labor supply in Gertler's overlapping generation (OLG) model. We apply the model to the Korean economy by calibration based on Korean economic data. It also analyzes the impact of current social issues such as aging and extension of retirement age, on the Korean economy in a long-run equilibrium. Subsequently, we also discuss the implications of the analysis. Aging has prolonged the period of retirement; therefore, population structure changes by the increase in the proportion of retirees, the total consumption-to-GDP ratio decreases, and capital stock increases due to reduced propensity to consume out of wealth in preparation for an individual's retirement life. The implementation of retirement age extension increases the proportion of retirees relatively less and alleviates fluctuations in labor supply and the share of financial assets for both economic agents. However, the decrements in consumption-to-GDP ratio is larger than before, and this leads to a larger rise in the capital stock compared to when there is only an aging effect.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.65-83
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• 2022

Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.409-419
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• 2022

This paper examines the post-IPO price volatility in the first trading days after the IPO of SOEs that carry out equitization, on a sample of 76 IPOs on the Hanoi Stock Exchange (Vietnam) in the period 2013-2018. Oversubscription rate, firm size, issuance size, internal equity ownership, and listing delay are all factors that influence IPO price volatility in a primitive stock market. The results showed that the average initial market-adjusted return for the first three trading days was -11.95%; -9.58% and -7.29% and the level of price volatility is related to the rate of oversubscription and company size. Issuance price, issuance size, internal equity holdings, and listing delay do not seem to contribute significantly to post-IPO share prices. Individual investors based their valuation on information released during and after the IPO. In general, the number of IPOs that yield positive and negative returns in the first trading days is about the same, indicating that the two phenomena of undervaluation and overvaluation still occur in the process of valuing shares of Vietnamese SOEs for IPOs.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.183-189
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• 2024

본 연구는 시계열 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 데이터를 Seasonal-Trend Decomposition on Loess 을 통해 추세, 계절성, 잔차 성분으로 분해한 후 추세 성분에는 ARIMA, 계절성 성분에는 Fourier Series Regression, 잔차 성분에는 XGBoost를 적용하는 하이브리드 예측 모델을 제안하였다. 또한, ARIMA, XGBoost, LSTM, EMD-ARIMA, CEEMDAN-LSTM 모델을 포함한 성능 비교 실험을 수행하여 각 모델의 예측 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 하이브리드 모델은 MAPE, MAAPE, RMSE 지표에서 각각 3.8%, 3.5%, 0.35로 가장 좋은 평가 지표 값을 보이며 기존의 단일 모델보다 우수한 성능을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.1-35
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• 2024

The assumption of homoscedasticity is one of the most crucial assumptions for many parametric tests used in the biological sciences. The aim of this paper is to compare the empirical probability of type I error and the power of ten parametric and two non-parametric tests for homoscedasticity with simulations under different types of distributions, number of groups, number of samples per group, variance ratio and significance levels, as well as through empirical data from an agricultural experiment. According to the findings of the simulation study, when there is no violation of the assumption of normality and the groups have equal variances and equal number of samples, the Bhandary-Dai, Cochran's C, Hartley's Fmax, Levene (trimmed mean) and Bartlett tests are considered robust. The Levene (absolute and square deviations) tests show a high probability of type I error in a small number of samples, which increases as the number of groups rises. When data groups display a nonnormal distribution, researchers should utilize the Levene (trimmed mean), O'Brien and Brown-Forsythe tests. On the other hand, if the assumption of normality is not violated but diagnostic plots indicate unequal variances between groups, researchers are advised to use the Bartlett, Z-variance, Bhandary-Dai and Levene (trimmed mean) tests. Assessing the tests being considered, the test that stands out as the most well-rounded choice is the Levene's test (trimmed mean), which provides satisfactory type I error control and relatively high power. According to the findings of the study and for the scenarios considered, the two non-parametric tests are not recommended. In conclusion, it is suggested to initially check for normality and consider the number of samples per group before choosing the most appropriate test for homoscedasticity.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.931-946
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• 2015

부부 또는 가족 등의 혈연관계는 생활환경 및 방식이 유사하기 때문에 그들의 생존기간 간에 상관관계가 존재한다는 것을 짐작할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 부부 데이터를 이용하여 상관 분석을 위해 피어슨의 상관계수, 스피어만의 상관계수, 그리고 켄달의 타우를 계산해 본다. 또한, 부부 중 한 명이 사망 후 최종생존자가 사망할 때까지의 사망시차를 분석하여 부부의 사망 시점 간에 종속관계에 대하여도 분석하도록 한다. 실제로 보험에 함께 가입한 부부나 가족은 생존기간 또는 사망시점 간에 상관성이 존재하기 때문에 그들의 생존기간이 독립이라 가정하는 보험 실무 방법 대신 상관성을 고려하여 보험 상품의 가치를 평가하는 것이 더 타당할 수 있다. 본 연구를 통해 부부 중 한 명의 배우자의 사망으로 인한 최종생존자의 잔존생존기간의 변화를 분석하여 연생보험의 보험료 및 준비금 산출 등에 활용할 수 있는 근거를 제시해 보고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.723-736
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• 2013

해약율의 추정은 최근 보험제도의 변화 (국제회계기준의 도입에 따른 현금흐름방식의 가격산출체계 시행, 무해약환급금 보험상품의 판매 허용 등)에 따라 보험료의 결정과 손익분석 그리고 리스크 관리 등에 있어서 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 변액연금은 최저보증옵션으로 인하여 보험계약자의 해약요소가 중요시되고 다른 보험 상품에 비해 복잡하므로 차별성 있는 통계모형의 선택과 분석이 필요하다. 기존의 해약률 연구는 실태분석 또는 회귀분석을 위주로 모형화하는 것에 초점이 맞추어져 있었으나 본 연구에서는 변액연금 계약과 관련된 여러 변수와 최저보증옵션을 반영하기 위하여 생존분석기법 중 하나인 Cox 비례위험모형을 이용하여 해지율을 추정하였다. 변액연금 해지율에 영향을 미치는 주요변수로는 납입방법, 보험료, 보험기간 대비 유지기간, 계약자적립금 대비 최소보증금, 계약자연령이 있으며 본 연구에서는 이에 관하여 분석해보았다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.763-782
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• 2019

텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.171-177
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• 2011

최근에 비약적으로 발달하는 보험 산업에 수반하여 보험금 지불 분포에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 보험금 지불금의 분포는 일반적으로 두터운 꼬리를 가지면서 좌로 치우친 왜도를 가지는 파레토 분포나 로그노말 분포로 잘 설명된다고 알려져 왔으며 Cooray와 Ananda (2005)는 이들 두 분포를 결합한 결합 로그노말-파레토분포를 제시하고 이 분포의 적합도가 높음을 보였다. 그런데 보험금 지불의 경우 보금지불 총 금액의 한도로 인하여 극단적으로 큰 보험금이나 혹은 매우 사소한 보험지불금의 경우는 옵션을 두어 예외적으로 취금하는 경우가 많다. 본 논문에서는 결합 로그노말-파레토 분포로부터 추출된 표본이 양쪽 중도 절단되어 있는 경우에 대하여 모수를 추정하는 문제를 다루어 보았다.