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.
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.
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.
최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.
Effects of order misspecification on statistical behavior of unit root tests are studied. We derive the limiting distributions of the Dickey-Fuller test statistics whose numerators are of the form c .int. W dW + .kappa. where W is a standard Brownian motion on [0, 1] and c is a real number. The term .kappa. is a major consequence of order misspecification and its explict expression is derived. Based on an analysis of .kappa., effects of order misspecification on unit root tests for AR(2), ARMA(1, 1), and AR(3) models are investigated.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.677-683
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1997
For an AR(1) model with intercept $y_t=\mu+\rho{y_{t-1}}+e_t$, a test for random walk hypothesis $H_0:(\mu, \rho)=(0, 1)$is proposed, which is based on the symmetric estimator. In the vicinity of the null, the test in shown to be more powerful than the test of Dickey and Fuller(1981) based on the ordinary least squares estimator.
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.
In the analysis of time series it is an important issue to determine whether a time series under study is stationary. For the test of the stationary of the time series the Dickey-Fuller (DF) type tests have been mainly used. In this paper, we consider the regular unit root tests and seasonal unit root tests based on the generalized Durbin-Watson (DW) statistics when the errors are independent. The limiting distributions of the proposed DW-type test statistics are the functionals of standard Brownian motions. We also obtain the finite distributions and powers of the DW-type test statistics and compare the performances with the DF-type tests. It is observed that the DW-type test statistics have good behaviors against the DF-type test statistics especially in the nonzero (seasonal) mean model.
본 연구(硏究)는 Johansen 공적분(共積分) 분석(分析) (cointegration analysis)을 이용하여 캐나다 (Canada) 내(內)의 5개 지역(地域) (Atlantic, Quebec, Ontario, Prairie, British Columbia) 침엽수(針葉樹) 제재(製材) (softwood lumber) 가격(價格)의 일가(一價)의 원칙(原則) (law of one price)이 성립하는지 구명(究明)하는데 그 목적(目的)이 있다. 1987년 10월부터 1998년 11월까지의 월간(月刊) 시계열자료를 이용하였으며 단위근(單位根) 검증법(檢證法) 중 가장 많이 사용되는 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 검증법을 이용한 결과 연구에 이용된 모든 수준변수 (level variables)들은 불안정적(不安定的) (non-stationary)이지만 차분변수 (differenced variable)들은 안정적이므로 공적분 분석의 선결조건(先決條件)이 만족되었다. Johansen 공적분 분석결과 캐나다 (Canada) 내(內)의 5개 지역(地域) 침엽수(針葉樹) 제재가격(製材價格)의 일가(一價)의 원칙(原則) (law of one price)이 성립되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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