• 제목/요약/키워드: Nonstationary statistics

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다변량 비정상 계절형 시계열모형의 예측력 비교 (Comparison of Forecasting Performance in Multivariate Nonstationary Seasonal Time Series Models)

  • 성병찬
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권1호
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    • pp.13-21
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    • 2011
  • 본 논문에서는 계절성을 가지는 다변량 비정상 시계열자료의 분석 방법을 연구한다. 이를 위하여, 3가지의 다변량 시계열분석 모형(계절형 공적분 모형, 계절형 가변수를 가지는 비계절형 공적분 모형, 차분을 이용한 벡터자기회귀모형)을 고려하고, 한국의 실제 거시경제 자료를 이용하여 3가지 모형의 예측력을 비교한다. 공적분 모형은 단기적 예측에서 우수하였고, 장기적 예측에서는 차분을 이용한 벡터자기회귀모형이 우수하였다.

Effects of Order Misspecification on Unit Root Tests

  • Shin, Dong-Wan;Lee, Yoon-Dong
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제26권2호
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    • pp.171-180
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    • 1997
  • 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.

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Scaling Limits for Associated Random Measures

  • Kim, Tae-Sung;Hahn, Kwang-Hee
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제21권2호
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    • pp.127-137
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    • 1992
  • In this paper we investigate scaling limits for associated random measures satisfying some moment conditions. No stationarity is required. Our results imply an improvement of a central limit theorem of Cox and Grimmett to associated random measure and an extension to the nonstationary case of scaling limits of Burton and Waymire. Also we prove an invariance principle for associated random measures which is an extension of the Birkel's invariance principle for associated process.

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비정상성 강우모의기법을 이용한 가뭄 예측기법 개발 (Development of Drought Forecasting Techniques Using Nonstationary Rainfall Simulation Method)

  • 김태정;박종현;장석환;권현한
    • 한국농공학회논문집
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    • 제58권5호
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    • pp.1-10
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    • 2016
  • Drought is a slow-varying natural hazard that is characterized by various factors such that reliable drought forecasting along with uncertainties estimation has been a major issue. In this study, we proposed a stochastic simulation technique based scheme for providing a set of drought scenarios. More specifically, this study utilized a nonstationary Hidden markov model that allows us to include predictors such as climate state variables and global climate model's outputs. The simulated rainfall scenarios were then used to generate the well-known meteorological drought indices such as SPI, PDSI and PN for the three dam watersheds in South Korea. It was found that the proposed modeling scheme showed a capability of effectively reproducing key statistics of the observed rainfall. In addition, the simulated drought indices were generally well correlated with that of the observed.

국부 통계를 기반으로 한 가중차수 통계의 데이터 의존 선형조합 필터링(DD-LWOS) (Data Department Linear Combination of Weighted Order Statistics(DD-LWOS) Filtering Based on Local Statistics)

  • 박동희;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.639-644
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    • 2002
  • 순위 차수 정보와 공간정보를 이용하는 비선형 필터들은 부가 잡음에 의해 발생되는 불안정 신호를 복원하기 위해서 많이 제안되고 있으면 본 논문에서는 국부통계를 기반으로 계수 변화를 하는 데이터 의존 LWOS필터를 제안하고자 한다. LWOS필터[1]는 가우시안 형태의 잡음뿐만 아니라 미세한 신호를 보호하면서 비임펄스 잡음을 제거할 수 있었으며, 임펄스 잡음에 의해서 방해를 받을 때는 DD-LWOS 필터보다 DD-LWOS2 필터가 더 좋은 결과를 가진다는 것을 확인할 수 있었다.

Some Tsets for Variance Changes in Time Series with a Unit Root

  • Park, Young-J.;Cho, Sin-Sup
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.101-109
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    • 1997
  • For the detection on variance changes in the nonstationary time series with a unit root two types of test statistics are proposed, of which one is based on the cumulative sum of squares and the other is based on the likelihood ratio test. The properties of the cusum type test statistic are derived and the performance of two tests in small samples are compared through Monte Carlo study. It is ovserved that the test based on the cumulative sum of squares can detect a samll change in the variance faster than the one based on the likelihood ratio.

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A FUNCTIONAL CENTRAL LIMIT THEOREM FOR ASSOCIATED RANDOM FIELD

  • KIM, TAE-SUNG;KO, MI-HWA
    • 호남수학학술지
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    • 제24권1호
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    • pp.121-130
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    • 2002
  • In this paper we prove a functional central limit theorem for a field $\{X_{\underline{j}}:{\underline{j}}{\in}Z_+^d\}$ of nonstationary associated random variables with $EX{\underline{j}}=0,\;E{\mid}X_{\underline{j}}{\mid}^{r+{\delta}}<{\infty}$ for some $r>2,\;{\delta}>0$and $u(n)=O(n^{-{\nu}})$ for some ${\nu}>0$, where $u(n):=sup_{{\underline{i}}{\in}Z_+^d{\underline{j}}:{\mid}{\underline{j}}-{\underline{i}}{\mid}{\geq}n}{\sum}cov(X_{\underline{i}},\;X_{\underline{j}}),\;{\mid}{\underline{x}}{\mid}=max({\mid}x_1{\mid},{\cdots},{\mid}x_d{\mid})\;for\;{\underline{x}}{\in}{\mathbb{R}}^d$. Our investigation implies and analogous result in the case associated random measure.

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Dynamic linear mixed models with ARMA covariance matrix

  • Han, Eun-Jeong;Lee, Keunbaik
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제23권6호
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    • pp.575-585
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    • 2016
  • Longitudinal studies repeatedly measure outcomes over time. Therefore, repeated measurements are serially correlated from same subject (within-subject variation) and there is also variation between subjects (between-subject variation). The serial correlation and the between-subject variation must be taken into account to make proper inference on covariate effects (Diggle et al., 2002). However, estimation of the covariance matrix is challenging because of many parameters and positive definiteness of the matrix. To overcome these limitations, we propose autoregressive moving average Cholesky decomposition (ARMACD) for the linear mixed models. The ARMACD allows a class of flexible, nonstationary, and heteroscedastic models that exploits the structure allowed by combining the AR and MA modeling of the random effects covariance matrix. We analyze a real dataset to illustrate our proposed methods.

공간 극단값의 분계점 모형 사례 연구 - 한국 여름철 강수량 (Threshold Modelling of Spatial Extremes - Summer Rainfall of Korea)

  • 황승용;최혜미
    • 응용통계연구
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    • 제27권4호
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    • pp.655-665
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    • 2014
  • 폭염, 폭우와 가뭄 등과 같은 이상 기후 현상에 대한 적절한 대응이 최근 많이 요구되고 있다. 이상 기후 현상을 분석하기 위해 극단값 분석 기법을 적용할 수 있는데, 본 논문은에서는 한국의 여름철 강수량 자료(1973년부터 2012년까지의 5월부터 9월)를 분계점 초과값 모형으로 분석해보았다. 분계점은 한국의 기상관측소들을 5개의 군집으로 나누어, 각 군집별로 지리 정보와 시간을 공변량으로 하는 분위수 회귀 방법을 통하여 추정하였다. Northrop과 Jonathan (2011)과 같이 극단값들이 시공간적으로 독립이라고 가정하고 분석한 후, 추정오차와 검정 과정에 공간 종속성을 반영하였다.

시계열자료 눈집방법의 비교연구 (Comparison Study of Time Series Clustering Methods)

  • 홍한움;박민정;조신섭
    • 응용통계연구
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    • 제22권6호
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    • pp.1203-1214
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    • 2009
  • 본 논문에서는 시계열자료의 군집분석을 위해 시간영역과 진동수영역에서의 군집 방법들을 소개하고 각 방법들의 장단점에 대해 논의하였다. KOSPI 200에 속한 15개 기업의 일별 주가자료률 이용한 비교분석 결과 비모수적인 방법인 웨이블릿을 이용한 군집분석이 가장 좋은 결과를 보였다. 비정상 시계열자료의 경우 차분 보다는 EMD를 이용하여 추세를 제거하는 방법이 스펙트럼 밀도함수를 이용한 군집분석에 더 효율적이었다.