• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.283-290
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• 2006

일반적으로 Box-Cox변환과 같은 류의 멱변환은 분산 안정화 혹은 분포의 대칭성 향상 등을 목적으로 사용된다. 그러나 원 자료의 평균의 크기가 크면서 분산이 상대 적으로 작은 경우, 즉 변동계수가 작은 경우에는 제대로 작동하지 않는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 이동-멱변환을 제안하고 모의실험과 실제 자료 분석을 통하여 그 효과를 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.153-158
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• 2002

시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권2호
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• pp.271-281
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• 2005

Zokian(1993) and Li and Li(1996) developed TARCH(Threshold ARCH) model, considering the asymmetries in volatility. The models are based on Engle(1982)'s ARCH model and Bollerslev(1986)'s GARCH model. However, two TARCH models can be expressed a common model through Box Cox Power transformation, which was used by Higgins and Bera(1992) for developing NARCH(nonlinear ARCH) model. This article shows the PTARCH(Power transformation TARCH) model is necessary in some condition, and it checks the fact that PTARCH model has better performance comparing estimates and RMSE(Root Mean Square Error) with those of Zakoian's TARCH model and Li and Li's TARCH model. PTARCH model would give contribution in asymmetric study as well as heteroscedastic study.