This paper proposes a new method for the automatic detection of atrial fibrillation (AF), using Markov regime switching GARCH (1, 1) model. The proposed method is based on the observation that variability patterns of heart rate intervals during AF significantly differ from regular patterns. The proposed method captures the different patterns of heart rate intervals between two regimes : normal and AF states. We test the proposed method using Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) atrial fibrillation database, and demonstrate the effectiveness of the proposed method.
In this study, we first present a brief overview of the Korean general insurance market. We then explore the characteristics of the loss ratios of the Korean general insurance industry and apply Markov regime-switching methodology to model the loss ratios of these insurance companies by line of business based on changes in economic regimes. This study applies a number of confirmatory tests such as Zivot-Andrews test (2002), the Chow (1960) test and the Bai and Perron (1998) to confirm the presence of structural breaks in the time series of the loss ratios by line of business. Then, we employ Markov regime-switching methodology to model these loss ratios. We find empirical evidence that the loss ratios reported by insurance companies in Korea is characterized by two distinct regimes; a regime with high volatility and a regime with low volatility, except for vehicle insurance. Our analyses suggest that macro-economic conditions have significant explanatory effect on loss ratios but the direction of effect differs based on the line of business and the regime. Unlike previous studies that have applied linear regressions or divided the samples into different periods and then apply linear regressions to model loss ratios, we argue for the application of Markov regime-switching methodology, which are able to automatically distinguish the different regimes that may be associated with the movements of loss ratios based on differing economic conditions and regulatory upheavals. This study provides a more in depth understanding of loss ratios in the general insurance industry and will be of value to insurance practitioners in modelling the loss ratios associated with their businesses to aid in their decision making. The results may also provide a basis for further studies in other markets apart from Korea as well as for shaping policy decisions related to loss ratios.
본 논문에서 광 네트워크에서 광 버스트 스위칭(Optical Burst Switching, OBS)과 광 회선 스위칭 (Optical Circuit Switching, OCS) 기술의 장점을 동시에 가지는 새로운 광 hybrid 스위칭(Optical Hybrid Switching) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 들어오는 IP 트래픽을 hybrid 스위칭을 위해 짧은(short-lived) 흐름과 긴(long-lived) 흐름 구분한다. 성능 분석을 위하여 시스템을 Markovian 환경에서 단일 서버 큐로서 모델링 한다. 버스트 생성 프로세스는 two-state Markov Modulated Poisson Process (MMPP)를 따른다고 가정하고 서비스 율은 동시에 발생하는 OCS 세션의 수에 따라 변한다. OBS 버스트에 대한 평균 지연 및 큐 사이즈의 결과를 보인다.
자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.
본 연구에서는 본 연구소가 개발중인 디지털 교환기의 신뢰도를 계산하기 위한 Markov 모형을 구하는 과정에 대하여 고찰하였다. 시스템의 고장상태를 모형화 과정에서 추출함으로써 서어비스 등급 및 기능에 따른 시스템의 신뢰도를 구하였다. 특히 수리율을 모형화 과정에 포함시킴으로써 Markov과정의 장점을 최대로 살렸으며 계산상의 어려움을 시스템의 상태수를 줄임으로써 해결하였다.
In this paper we provide a valuation formula for a variance swap with regime switching. A variance swap is a forward contract on variance, the square of realized volatility of the underlying asset. We assume that the volatility of underlying asset is governed by Markov regime-switching process with finite states. We find that the proposed model can provide ease of calculation and be superior to the models currently available.
인플레이션의 불확실성은 기업투자의 기회비용 산정 등에 어려움을 줌으로써 설비투자를 위축시킬 수 있다. 본 연구에서는 우리나라에서도 이러한 가설의 성립여부를 검정하고자 시변모수(Time-Varying) GARCH모형과 품목별 상대가격 변동성을 통해 인플레이션과 관련된 불확실성을 측정하고 동 불확실성이 기업의 설비투자에 미치는 영향을 살펴보았다. 인플레이션 불확실성을 인플레이션율의 불확실성과 품목별 상대가격 변동성으로 각각 산출하여 추이를 살펴보면 우리나라의 인플레이션율이 구조적으로 낮아진 2000년대 이후에도 인플레이션 관련 변동성이 등락을 거듭하는 모습으로 보이고 있다. 또한, 동 지표들을 활용하여 설비투자와의 관계를 점검한 결과 인플레이션 불확실성은 예상한 바와 같이 기업의 설비투자에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 이러한 인플레이션 불확실성의 비대칭적 효과를 살펴보기 위해 마코프 국면전환 회귀모형(Markov-Switching Regression Model)을 추정한 결과, 인플레이션 불확실성의 투자위축 효과가 경기위축기에 더욱 커지는 것으로 나타났다.
변동성(volatility)은 투자위험을 의미하며 자산의 가격결정이나 포트폴리오 관리 및 투자전략에서 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 변동성을 모형화하기 위한 조건부 이분산 모형으로서 전통적인 GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic) 모형 및 확장된 형태들이 널리 사용되어지고 있으나, 금융위기와 재정위기와 같은 구조적 변화를 변동성 예측에 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 모형으로서 국면전환 GARCH(Markov regime switching GARCH) 모형을 소개하고, 한국의 일별 KOSPI 수익률에 적용하여 변동성 분석 및 예측을 실시하고, 기존의 GARCH 모형들과 비교하여 그 성능을 평가한다. 그 결과 표본 내(in-sample)의 변동성 적합도 측면에서 국면전환 GARCH 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 표본 외(out-of-sample) 예측력 측면에서는 국면전환 GARCH 모형이 단기적 예측에서 좋지 않은 성능을 보였으나 장기적 예측에서 우수함을 보였다.
본 연구에서는 금리변동에 따른 헤지수단의 목적으로 도입된 국채선물과 해당 기초자산인 국채현물의 일별 자료를 통해 두 시계열의 상호관계를 변동성에 초점을 두고 Bivariate GARCH 모형인 BEKK 모형과 국면전환 및 백터 오차수정항이 포함된 Bivariate-AR(1)-Markov-Switching-VECM 모형을 이용하여 비교 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 2000년 1월 4일부터 2003년 10월 30일까지이며 분석대상은 일별 국채현물지수와 국채선물지수 935 관측치 이다. 본 연구의 결과 우리나라에서 국채선물과 현물시장의 분석에 있어서 두 시장을 한꺼번에 아우를 수 있는 Bivariate 모형설정의 중요성이 강하게 대두되었다. 특히 본 연구의 분석기간 중에는 국채시장의 상승국면과 하락국면이라는 두 상태보다는 국채가격의 변동성국면이 훨씬 더 강하게 국채시장에 작용하고 있음이 밝혀졌다. 이는 투자자가 보다 나은 헷징결과를 기대한다면 국채시장의 분석시 현물과 선물, 각각의 분산과정뿐만 아니라 공분산과정도 반드시 시계열모형내에서 동시에 고려해야함을 시사하고 있다.
Recently, Broadband ISDN(B-ISDN) has received increased attention as a communication architecture which can support multimedia applications. Also, Asynchronous Transfer Mode(ATM) is considered as a promising technique to transfer and switch various kinds of media, such as telephone speech, data and motion video. Comparisons among a variety of ATM switching systems which have already been proposed will provide quite useful information for the new ATM switching system design. To facilitate the comparison, we introduce the design requirements and classification criteria for the ATM switch, and propose a performance analysis model for the Banyan network which is the basic switching fabric of most multi-stage ATM switching systems. The model is based on the standard discrete-time Markov chain analysis and can be conveniently used for extensive Banyan network analysis. The computational results are also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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