• 경제분석
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• 제26권1호
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• pp.84-132
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• 2020

중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.853-865
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• 2014

수문학적 댐 위험도 분석은 복잡한 수문분석과 연계되어 있으며, 기본적으로 수문분석 과정과 모형에 사용되는 입력자료에 대한 불확실성을 평가하는 과정이 필요하다. 그러나 체계적인 불확실성 분석 과정을 통한 댐 위험도 분석 절차에 대한 연구는 상대적으로 적은편이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 연구에 대해서 2가지 주요 개선점을 도출하여 댐 위험도 분석에 활용하였다. 첫째, 강우 분석시 매개변수의 불확실성 분석이 가능한 Bayesian 모형 기반의 지역빈도해석 절차를 수립하였다. 둘째, 강우-유출 모형 매개변수의 사후분포를 정량적으로 추정하기 위하여 Bayesian 모형과 연계한 HEC-1모형을도입하였다. 도출된 유입 시나리오를 댐의 수위로 환산하기 위하여 기존 저수지 운영기준에 근거하여 저수지 추적을 수행하였으며, 최종적으로 실행함수를 통하여 수문학적 위험도를 추정하였다. 실제 댐에 대해서 모형의 적합성을 평가하였으며, 초기수위 가정에 따른 수문학적 위험도에 민감도를 평가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권5호
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• pp.383-393
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• 2020

본 연구에서는 소양강댐 유역에서의 실측 단일사상 강우-유출 자료를 활용하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 최적화 하였으며, 그 결과를 제시하였다. 일반적으로 국내에서는 유역특성인자 최적화 분석시 미육군공병단의 HEC-1, HEC-HMS 등의 모형을 사용하고 있다. 그러나 해당 모형의 경우 유출수문곡선의 형상, 크기 등의 재현에만 초점이 맞춰져 있으며, 산정된 매개변수들의 평균을 사용하고 있어 실제 강우-유출 관계를 묘사하는데 어려움이 존재하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Clark 합성단위도법과 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 수집된 강우-유출 자료를 동시에 활용하여 매개변수를 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 모형을 적용한 결과 개별 단일사상 기반의 최적화 기법에 비해 다중 강우-유출 자료를 Pooling하여 매개변수를 산정하는 계층적 Bayesian 모형에서 BIC 결과 및 다수의 통계적 지표를 통해 모형의 우수성을 확인할 수 있었다. 더불어 홍수량에 따른 유역특성인자 매개변수 반응에 대한 관계규명을 기반으로 향후 댐 설계 또는 PMF 산정시 본 연구의 결과가 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.421-430
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• 2006

표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.365-377
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• 2020

선형모형에서 두개 이상의 설명변수들 사이에 존재하는 다중공선성 문제를 변수들 간에 내재되어 있는 공통의 구조인 인자를 구성하고, 인자들을 회귀변수로 사용하여 해결하는 인자회귀모형에 대하여 논의한다. 무한개로 가정 가능한 내재된 인자 중 유의미한 인자적재행렬을 구성하기 위하여 벌점모수의 값이 큰 LASSO 사전분포를 적용하는 베이지안 추정법을 사용한다. 결정된 인자적재행렬과 다른 모수들의 추정값을 각 설명변수의 선형모수로 역변환 하여, 새로운 관측값에 대한 예측 모형으로도 사용한다. 제안한 방법을 제품 서비스 관리 자료에 적용하여 정해진 인자의 개수에 대한 인자가 일반적인 공통인자회귀모형과 동일한 결과를 나타냄을 확인하였고, 일반적인 공통인자회귀모형과 비교를 위해 계산한 평균 제곱 오차값이 더 작다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.411-423
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• 2009

본 논문은 삼각 분할표 자료의 예측문제에 있어 Verrall (1990)의 발생연도효과와 경과년도효과만 있는 베이지안 선형모형을 절대연도효과가 있는 모형으로 확장한 모형을 제시하고 이에 대한 추정 방법으로 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 제안한다. 제안된 모형과 추정 방법은 세 가지 실제 예를 통하여 기존의 방법들에 비해서 일반적으로 작은 상대 예측오차를 제공함을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.293-305
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• 2011

변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p, q)-GARCH(r, s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.329-342
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• 2018

노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1069-1076
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• 2014

기후 온난화의 한 현상으로 받아들여지는 집중호우로 인한 관심이 늘어난 만큼 강우량에 대한 예측 모형이 필요하다. 이러 환경 문제를 다룰 때, 모형을 설정하는 방법 중에 하나로 일반화 파레토 모형을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 서울특별시에 대한 1973년부터 2011년까지 매 7월 일별강우량 자료를 가지고 일반화 파레토 모형을 사용하여 강우량의 임계값(70mm) 이상의 분포가 어떻게 되는지 연구한다. 모수의 사전분포는 감마분포랑 역감마분포를 정의하고, 또는 제프리의 정보가 없는 사전분포를 두고, 깁스 표본방법을 통해 베이지안 사후예측분포를 구하고 얻어진 결과를 비교해 본다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.171-171
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• 2011

상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.