• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.531-542
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• 2008

시계열 자료를 분석할 때, 시계열 자료가 가지고 있는 추세를 제거하기 위하여 결정적 추세인 경우 회귀모형을 이용하고, 확률적 추세인 경우 차분하는 방법을 이용한다. 이 때 제거의 옳바른 기준이 되는 검정 방법이 단위근 검정이다. 그러나 기존의 Dickey-Fuller 검정 (Dickey와 Fuller, 1979)은 표본 수가 작고, 단위근에 가까울 경우 검정력이 낮으며, 베이지안 단위근 검정은 절차가 복잡하다. 본 논문에서는 기존의 두 방법들의 문제점을 해결하기 위하여, 전통적 Dickey-Fuller 검정 방법과 베이지안 방법을 결합한 형태의 검정방법으로 제안하였다. 제안된 검정방법은 모형 AR(1)에서 계수가 거의 1이거나 표본 수가 작을 경우, 기존의 Dickey-Fuller 검정보다 검정력이 높을 뿐만 아니라 일반적인 베이지안 방법 보다 절차가 간단한 검정법이 된다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.35-43
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• 2011

이 논문에서는 이산코사인변환(discrete cosine transform) 계수를 이용하여 AR(1) 과정에서 단위근을 검정하는 방법을 소개한다. 제안하고자 하는 방법의 이론적 타당성을 보이기 위해 정상 AR(1) 과정과 확률보행과정 하에서의 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 비교한다. 비교 결과를 이용하여 단위근 여부를 확인할 수 있는 검정통계량을 제안하고 붓스트랩을 활용하여 검정통계량의 분포를 유도한다. 모의실험을 통해 기존 Dickey-Fuller 검정과 검정력 비교를 실시하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권5호
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• pp.79-88
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• 2007

본 연구에서는 강우량 자체 및 확률강우량의 통계학적 정상성을 판단하였다. 사계열의 정상성을 판단하는 대표적인 방법인 Cox-Stuart의 추세검정과 Dickey-Fuller의 단위근 검정 방법이 적용되었으며, 특히 확률 강우량의 정상성 평가상의 문제점을 평가하였다. 결과적으로, 먼저 서울지점 강우량 자료에 대한 분석에서는 강우량이 증가하거나 감소하는 추세가 없다는 판단을 할 수 있었고, 아울러 단위근 검정에서도 정상적인 시계열이라는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나 Cox-Stuart 검정에 의하면 확률강우량이 전체적으로 어떤 상승 또는 하향의 추세가 있는지에 대해서 일관된 판단을 하기가 어려졌다. 그러나 Dickey-Fuller의 단위근 검정에서는 확률강우량이 비정상시계열임을 판단할 수 있었다. 이러한 결과는 근본적으로 강우량과 확률강우량의 차이에서 비롯된 것이다. 즉, 강우는 무작위 변량으로서 어떤 경향성이나 비정상성을 찾기 힘들다. 반대로 확률강우량은 계산시점까지 관측된 모든 자료를 고려하여 추정되므로 전 후의 값의 상관성이 매우 커지게 된다. 즉, 정상시계열인 강우자료가 연속적으로 추가되며 확률강우량이 추정되므로 전 값이 높은 상관성이 가능하다, 따라서 확률강우량이 비정상 시계열로 판단되는 것은 본 연구에서 적용된 판단기법으로는 당연한 결과라 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.385-392
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• 2014

랜덤워크 가설은 금융시장의 예측 어려움을 이론적으로 설명하는 가설이다. 현재까지 다양한 랜덤워크 검정방법들이 개발되어 왔으나 낮은 검정력과 유의수준 왜곡 등의 문제를 보이는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 부호검정에 기초한 랜덤워크 검정방법을 제안하였다. 랜덤워크와 관련하여 흔히 사용되고 있는 Dickey와 Fuller (1979) 검정과 모의실험을 통해 성능을 비교하였다.

• 재무관리연구
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• 제21권1호
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• pp.125-148
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• 2004

본 논문에서는 주식시장(Stock Market)에 대한 통화량(money supply)의 관계에 대해 통화량의 파급 시차와 파급 구조 등을 밝히려는 기존의 연구와는 달리, 새고전학파(new classical macroeconomics)와 신케인지안(new Keynesian macroeconomics)의 각기 다른 기대설정에 대하여 합리적기대가설(rational expectation hypothesis)과 효율적시장가설(efficient market hypothesis)을 수용하여 가설을 설정하였다. 즉, 통화량 변화에 대해 경제주체들이 합리적으로 기대를 한다면 경제주체들은 통화량 변화에 대해 주식시장에 대하여 즉각적으로 반응을 할 것이라는 가설 1과 주식시장에 대한 경제주체들의 기대가 외환위기 이전과 이후에 변화가 있을 것이라는 가설 2를 설정하여, ADF 검정법(augmented Dickey-Fuller test)과 PP 검정법(Phillips-Perron test)으로 단위근을 확인 한 후, 요한슨 공적분검정(Johansen Procedure)과 백터오차수정모형(vector error correction models)으로 외환위기 이전과 이후 기간에 대하여 각각 검정을 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1499-1506
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• 2014

랜덤워크는 다양한 분야에서 랜덤현상을 기술하는데 이용되고 있으나, 현재까지 개발된 랜덤워크 검정법에는 유의수준 왜곡과 낮은 검정력 등의 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 Kim 등 (2014)은 부호검정에 기초한 랜덤워크 검정 (${\rho}=1$)방법을 제안하였다. 본 논문에서는 보다 개선된 랜덤워크 검정법을 제안하고자 부호검정보다 검정력이 우수한 것으로 알려진 윌콕슨 부호순위검정을 이용한 랜덤워크 검정법을 제안하고, 모의실험을 통해 부호검정, 윌콕슨 부호순위검정, 확장 Dickey-Fuller 검정의 성능을 비교하였다. 모의실험 결과 소표본에서 비모수 검정기법들이 ADF 검정보다 우월하다는 사실을 재확인하였다. 새롭게 밝혀진 사실은 부호검정이 윌콕슨 부호순위검정에 비해 높은 검정력을 가지며, 또한 비모수 검정기법들은 ${\rho}$가 양의 부호를 가지는 경우 (0 < ${\rho}$ < 1) 정규분포보다 이중지수분포에서 낮은 검정력을 가지게 되나, ${\rho}$가 음의 부호(-1 < ${\rho}$ < 0)를 갖는 경우에는 정규분포보다 이중지수분포에서 높은 검정력을 보인다는 사실이다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.909-922
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• 2019

벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.