• 제목/요약/키워드: Conditional variable

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WinJMEM 모형을 이용한 시설물 피해산정에 관한 연구 (A Study on the Attrition Rate of Facility Using the WinJMEM)

  • 백종학;이상헌
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.70-84
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    • 2002
  • This paper deals with the attrition rate of major facility such as a particular building that is one of the most important target in the war time. In order to estimate the attrition rate, we use JAWS, WinJMEM which are programed by JTCG/ME of AMSAA and spreadsheet package which is able to assist the limitation of those programs and calculate all the procedure of this computation. This method uses the effectiveness index(El) which indicates the numerical measure of the effectiveness of a given weapon of a given target. The range error probable(REP) and the deflection error probable(DEP) in the ground plane also should be used. Those mean the measure of delivery accuracy of the weapon system. In this paper, it is improved that the El can be obtained from the regression analysis using the weight of the warhead explosive as the independent variable. It implies that we are able to obtain the El and the conditional probability of damage of the enemy weapon. After that, the single-sortie probability of damage can be computed using WinJMEM or another assistant program such as the spreadsheet package which shows the result immediately.

Comparison of forecasting performance of time series models for the wholesale price of dried red peppers: focused on ARX and EGARCH

  • Lee, Hyungyoug;Hong, Seungjee;Yeo, Minsu
    • 농업과학연구
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    • 제45권4호
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    • pp.859-870
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    • 2018
  • Dried red peppers are a staple agricultural product used in Korean cuisine and as such, are an important aspect of agricultural producers' income. Correctly forecasting both their supply and demand situations and price is very important in terms of the producers' income and consumer price stability. The primary objective of this study was to compare the performance of time series forecasting models for dried red peppers in Korea. In this study, three models (an autoregressive model with exogenous variables [ARX], AR-exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [EGARCH], and ARX-EGARCH) are presented for forecasting the wholesale price of dried red peppers. As a result of the analysis, it was shown that the ARX model and ARX-EGARCH model, each of which adopt both the rolling window and the adding approach and use the agricultural cooperatives price as the exogenous variable, showed a better forecasting performance compared to the autoregressive model (AR)-EGARCH model. Based on the estimation methods and results, there was no significant difference in the accuracy of the estimation between the rolling window and adding approach. In the case of dried red peppers, there is limitation in building the price forecasting models with a market-structured approach. In this regard, estimating a forecasting model using only price data and identifying the forecast performance can be expected to complement the current pricing forecast model which relies on market shipments.

Forecasting Volatility of Stocks Return: A Smooth Transition Combining Forecasts

  • HO, Jen Sim;CHOO, Wei Chong;LAU, Wei Theng;YEE, Choy Leng;ZHANG, Yuruixian;WAN, Cheong Kin
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권10호
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    • pp.1-13
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    • 2022
  • This paper empirically explores the predicting ability of the newly proposed smooth transition (ST) time-varying combining forecast methods. The proposed method allows the "weight" of combining forecasts to change gradually over time through its unique feature of transition variables. Stock market returns from 7 countries were applied to Ad Hoc models, the well-known Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models, and the Smooth Transition Exponential Smoothing (STES) models. Of the individual models, GJRGARCH and STES-E&AE emerged as the best models and thereby were chosen for constructing the combined forecast models where a total of nine ST combining methods were developed. The robustness of the ST combining forecasts is also validated by the Diebold-Mariano (DM) test. The post-sample forecasting performance shows that ST combining forecast methods outperformed all the individual models and fixed weight combining models. This study contributes in two ways: 1) the ST combining methods statistically outperformed all the individual forecast methods and the existing traditional combining methods using simple averaging and Bates & Granger method. 2) trading volume as a transition variable in ST methods was superior to other individual models as well as the ST models with single sign or size of past shocks as transition variables.

GARCH-X(1, 1) model allowing a non-linear function of the variance to follow an AR(1) process

  • Didit B Nugroho;Bernadus AA Wicaksono;Lennox Larwuy
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제30권2호
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    • pp.163-178
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    • 2023
  • GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.

기후 변화에 따른 한강 유역의 물수지 변화 (Water balance Change of the Han River Basin by climate change)

  • 김용찬;김동균
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.187-187
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    • 2021
  • 최근 기후 변화로 인한 한반도의 극한 홍수 및 가뭄의 발생 빈도가 급증하고 있다. 이와 같은 이상 기후의 발생으로 연간 강수량의 편차가 더 커지면서 장래 물 부족 문제가 더욱 심화될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 한강 유역의 수문 모형 구축을 통해 미래 물수지 변화를 정량적으로 예측함으로써 기후 변화가 한강 유역의 수문순환요소와 수자원에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 레이더 강우 시계열 자료의 활용을 위하여 격자 단위로 분석이 가능한 분포형 수문 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)을 사용하였고 모형 구축에는 레이더 강우와 종관기상관측소의 강우 자료에 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM)을 적용하여 보정된 강우 자료를 사용하였다. 제공되는 VIC의 토양, 식생 변수는 공간 해상도가 너무 낮고 유역 내에서도 공간적인 변동성이 크지 않아 침투에 관련된 매개변수를 토지 피복과 연관 지어 격자마다 적정한 매개변수를 회귀 분석하여 새로 산정하였다. 먼저 보정 기간 6년(2009-2014)에 대해 보정을 하고 이후 검증 기간 6년(2014-2019)에 대해 검증을 진행하였다. 보정, 검증 기간에 대한 NSE 값은 각각 0.968, 0.569로 양호한 결과를 보여주었다. 구축된 수문 모형에 기후 변화를 고려하기 위해 GCM 기반의 CMIP6 미래기상자료를 입력해서 미래의 물 수지와 수문순환요소의 변화를 모의하였고 모의 결과, 미래 기간에는 강수의 편차가 더욱 심화되면서 가뭄이 더 빈번하게 발생하는 경향을 보였다.

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MBRDR: R-package for response dimension reduction in multivariate regression

  • Heesung Ahn;Jae Keun Yoo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제31권2호
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    • pp.179-189
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    • 2024
  • In multivariate regression with a high-dimensional response Y ∈ ℝr and a relatively low-dimensional predictor X ∈ ℝp (where r ≥ 2), the statistical analysis of such data presents significant challenges due to the exponential increase in the number of parameters as the dimension of the response grows. Most existing dimension reduction techniques primarily focus on reducing the dimension of the predictors (X), not the dimension of the response variable (Y). Yoo and Cook (2008) introduced a response dimension reduction method that preserves information about the conditional mean E(Y | X). Building upon this foundational work, Yoo (2018) proposed two semi-parametric methods, principal response reduction (PRR) and principal fitted response reduction (PFRR), then expanded these methods to unstructured principal fitted response reduction (UPFRR) (Yoo, 2019). This paper reviews these four response dimension reduction methodologies mentioned above. In addition, it introduces the implementation of the mbrdr package in R. The mbrdr is a unique tool in the R community, as it is specifically designed for response dimension reduction, setting it apart from existing dimension reduction packages that focus solely on predictors.

수질개선을 위한 한강 수계 상류지역 산림관리 지불의사금액 추정 (Assessment of the Willingness to Pay for Forest Management in the Upstream for Water Quality Improvement within the Han River Watershed)

  • 김동현;김철상;이호상;박경석;문지민;전현선
    • 환경정책연구
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    • 제14권2호
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    • pp.49-72
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    • 2015
  • 상류지역 산림은 하류지역 주민들이 사용하고 있는 상수원의 수질개선에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 수질개선을 목표로 설치된 한강수계관리기금의 지금까지의 지출구조를 살펴보면, 수계 상류지역에 위치하고 있는 산림관리에 투자되고 있지 않음을 알 수 있다. 따라서 수계관리위원회가 수질개선을 위한 산림관리 사업에 대한 지불의사금액을 알아보고 상류지역 산림을 관리하기 위한 예산 규모를 산정하고자 한다. 이를 위해 물이용부담금 납부자를 대상으로 한강 수질개선을 위한 상류지역 산림관리에 대한 지불의사금액을 추정해 보았다. 한강수계 물이용부담금 납부자를 대상으로 편의 추출법을 사용하여 300부의 설문지를 회수하였고, 조건부 로짓모형과 혼합 로짓모형으로 분석한 결과 목적변수인 산림관리에 대한 통계적 유의성이 있음을 확인하였다. 이를 토대로 수계관리기금에서 산림관리를 위해 투자할 수 있는 예산 범위를 추정한 결과, 최소 20,526백만 원에서 최대 20,928백만 원의 규모로 운용될 수 있을 것으로 산정되었다.

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기후변동을 고려한 조건부 GEV 분포를 이용한 비정상성 빈도분석 (Non-stationary Frequency Analysis with Climate Variability using Conditional Generalized Extreme Value Distribution)

  • 김병식;이정기;김형수;이진원
    • 한국습지학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.499-514
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    • 2011
  • 전통적 수문빈도분석의 기본가정은 기후와 수문사상이 정상성이라는 것으로 즉, 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 불변이라는 것이다. 댐, 제방, 운하, 교량 등 수공 관련 기간시설물을 계획하고 설계할 때는 과거 상황을 이해하고 미래에도 그 상황이 유지될 것이라는 것을 근거로 한다. 그러나 현실은 기본가정과는 달리 수문자료들은 비정상성을 지니고 있으며 수자원관리자들에 의해 항상 기간시설물을 계획하고 설계 할 때 비정상성을 다루고자 끊임없이 노력해 왔다. 본 논문에서는 비정상성 수문빈도분석기법을 소개하고, 조건부 Generalized Extreme Value(GEV) 분포를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 본 논문에서는 6개 기상관측소지점의 24시간 연최고치 강우량을 대상으로 비정상성 빈도분석을 실시하였으며 최우도법(Maximum Likelihood)을 사용하여 GEV 분포형의 매개변수를 추정하였다. 그 결과 비정상성 GEV 분포가 확률 강우량을 산정하는데 있어 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 나타내는 지수인 SOI(Southern Oscillation Index)를 이용하여 기후변동 고려한 비정상성 빈도분석을 실시하였다.

모의 담금질 기법을 이용한 지반 조건 추정 및 불확실성 평가에 관한 연구 (Prediction of Ground Condition and Evaluation of its Uncertainty by Simulated Annealing)

  • 류동우
    • 터널과지하공간
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    • 제15권4호
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    • pp.275-287
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    • 2005
  • 지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.

한국 재벌기업들의 성장 동력에 관한 재무적 결정요인 분석 (Searching for Growth Engine: For the Firms Belonging to the Chaebol in the Korean Capital Markets)

  • 김한준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.7134-7147
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    • 2014
  • 본 연구에서는 현대 재무적 측면에서 이론적 혹은 실무적으로 주요 이슈가 되고 있는 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열기업들의 성장성관련 결정요인들에 대한 분석을 수행하였다. 2가지의 가설들이 실증적인 방법론에 의하여 검정되었는 바, 첫번째 가설관련 동 재벌기업들의 국제금융위기 이후의 표본기간 동안, 성장률에 대한 재무적 결정요인들을 동적패널분석과 정적패널분석의 방법론을 응용하여 다음과 같이 규명하였다. 즉, 장부가 기준의 성장률에 영향을 주는 요인들은 부채비율, 전 기간의 성장률, 기업규모, 그리고 외국인지분율 등이었으며, 이와 더불어 시장가 기준의 성장률에 대한 분석도 수반되었다, 두번째 가설은 조건부 분위회귀모형을 응용하여 4개의 구간별로 각 성장률관련 통제변수들에 대한 영향력을 분석하였으며, 그 결과로서 총자산수익률, 유가증권시장 유형, 2010년과 2011년의 거시경제 더미변수들, 그리고 산업더미들 중 화학업종과 유통업종의 변수들이 통계적으로 유의한 특징을 나타내었다. 국내 자본시장에서 상대적으로 높은 비중을 차지하고 있는 재벌기업들의 재무적 측면에서의 상호 비교관점을 기준으로, 금융위기 이후 현재까지 지속, 심화되고 있는 주요 재무지표들의 소수 재벌기업들 중심으로의 분포상 편중 가능성을 연구결과의 활용을 통하여 재균형 혹은 개선시킬 수 있다는 점등이 본 연구의 기여점이라고 판단된다.