• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권2호
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• pp.107-131
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• 2013

본고는 글로벌 금융위기 이후 자산가격 버블의 이해에 대한 관심이 높아지고 있는 여건을 감안하여 우리나라 주가에 펀더멘털과 무관한 I(1)인 비정상 확률적 추세(stochastic trend)가 존재하는지의 여부를 주가 배당금의 2변수 VAR 모형에서 검정하고 이를 추정하여 보았다. 이 추세는 주가의 합리적 버블을 추정하기 어려운 점을 감안하여 도입한 것으로, 공적분 및 오차수정모형을 해석하는 경우 양자 간에 유사성이 있음을 설명한다. 한편, 분석 모형에서 주가와 배당은 모두 I(1)인 시계열이며 서로 Engle-Granger 공적분 관계인 것으로 가정한다. 이런 이론적 틀에서 배당금 충격(펀더멘털)의 추세와 통계적으로 상관관계가 없는 주가 내 추세의 추정이 잘 알려진 베버리지-넬슨 분해(Beveridge-Nelson decomposition)를 통해 가능함을 보인다. 또한 이의 검정은 표준적인 t-검정을 통해 쉽게 수행될 수 있음도 보인다. 이러한 추세가 주가에 존재할 경우 일단 발생한 충격은 영구히 지속되며 경제적 영향 역시 항구적일 수 있다. 실증분석에서 1976~2012년 중 연간 실질 KOSPI 지수와 배당 자료를 분석한 결과, 한국주가에 '펀더멘털과 무관한 추세가 존재하지 않는다'는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났으나, 올림픽 이후 기간의 경우에는 부분적으로 주가변동을 견인하는 것으로 추정된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권3호
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• pp.353-371
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• 2022

This paper analyzes death counts after World War II of several countries to identify and to compare their stochastic structures. The stochastic structures that this paper entertains are three structural time series models, a local level with a random walk model, a fixed local linear trend model and a local linear trend model. The structural time series models assume that a time series can be formulated directly with the unobserved components such as trend, slope, seasonal, cycle and daily effect. Random effect of each unobserved component is characterized by its own stochastic structure and a distribution of its irregular component. The structural time series models use the Kalman filter to estimate unknown parameters of a stochastic model, to predict future data, and to do filtering data. This paper identifies the best-fitted stochastic model for three types of death counts (Female, Male and Total) of each country. Two diagnostic procedures are used to check the validity of fitted models. Three criteria, AIC, BIC and SSPE are used to select the best-fitted valid stochastic model for each type of death counts of each country.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권1호
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• pp.101-115
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• 2005

We propose in this article a procedure for testing unit and fractional orders of integration, with the roots simultaneously occurring in the trend, the seasonal and the cyclical component of the time series. The tests have standard null and local limit distributions. However, finite sample critical values are computed, and several Monte Carlo experiments conducted across the paper show that the rejection frequencies against unit (and fractional) orders of integration are relatively high in all cases. The tests are applied to the UK consumption and income series, the results showing the importance of the roots corresponding to the trend and the seasonal components and, though the unit roots are found to be fairly suitable models, we show that fractional processes (including one for the cyclical component) may also be plausible alternatives in some cases.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권1호
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• pp.27-34
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• 2019

We study the effect of detrending on the coherency between two time series processes. Many economic and financial time series variables include nonstationary components; however, we analyze the two most popular cases of stochastic and deterministic trends. We analyze the asymptotic behavior of coherency under incorrect detrending, which includes the cases of first-differencing the deterministic trend process and, conversely, the time trend removal of the unit root process. A simulation study is performed to investigate the finite sample performance of the sample coherency due to incorrect detrending. Our work is expected to draw attention to the possible distortion of coherency when the series are incorrectly detrended. Further, our results can extend to various specification of trends in aggregate time series variables.

• 한국대기환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.156-168
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• 1991

The purpose of this paper is to develop a stochastic model for daily sulphur dioxide $(SO_2)$ concentrations prediction in urban area (Seoul). For this, the influence of the meteorological parameters on the $SO_2$ concentrations is investigated by a statistical analysis of the 24-hr averaged $SO_2$ levels of Seoul area during 1989 $\sim$ 1990. The annual fluctuations of the regression trend, periodicity and dependence of the daily concentration are also analyzed. Based on these, a nonlinear regression transfer function model for the prediction of daily $SO_2$ concentrations is derived. A statistical procedure for using the model to predict the concentration level is also proposed.

• 한국대기환경학회지
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• 제7권2호
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• pp.127-136
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• 1991

This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for daily sulphur dioxide $(SO_2)$ concentrations in urban area (Seoul). For this, the characteristics of the regression trend, periodicity and dependence of the daily $SO_2$ concentration are investigated by a statistisical analysis of the daily average $SO_2$ values measured in Seoul area during 1989 $\sim$ 1990. Based on these, nonlinear regression time series model for the prediction of daily $SO_2$ concentrations is derived. A statistical procedure for using the model to predict the concentration level is also proposed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.348-353
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• 2013

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제5권1호
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• pp.59-80
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• 1992

본 논문의 목적은 서울지방 겨울기온의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 겨울기온의 회귀추세, 주기성 그리고 종속성들의 연중, 연간변동을 과거 30년(1959-1989) 일일자료를 기초로 하여 분석하였다. 기온예측을 위한 확률모델을 개발하고 그 응용을 위한 통계적 절차를 제안하였다. 겨울철기온의 특성인 이상기온의 출현과 삼한사온현상의 실체도 논하였다.

• 정보관리연구
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• 제30권2호
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• pp.31-52
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• 1999

계량정보학 연구영역의 하나인 운영연구(Operation Research ; OR)중 미래예측이라는 목적을 가지고 있는 마코프모형(Markov Chains)의 통계기법을 활용한 두가지 실험사례를 살펴보고, 최근의 연구경향을 분석함으로써 도서관 시스템 운영과 설계에 마코프모형을 응용할 수 있는 네가지 방안을 제시하였다. 계량정보학의 한 분야로 적용되고 있는 마코프모형에 관한 국내연구가 활발하지 못한 상태이므로, 국내 계량정보학에서의 마코프모형 연구의 필요성과 활성화를 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.420-426
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• 2018

본 논문의 목적은 임의보행 확률추세를 고려하였을 때 제주지역의 경기변동이 어떻게 움직이며 전국과 어떤 차이점이 있는지, 확률추세요인과 순환요인의 상대적 중요도는 어떻게 되는 지, 그리고 그 원인이 무엇인지를 찾고 그 시사점을 도출하는데 있다. 실증분석을 통해 발견된 제주지역 경기변동의 특성은 다음과 같다. 첫째, 제주지역 경기변동에서 확률추세 요인이 차지하는 비중이 46.8%로 전국의 27.8%에 비해 큰 것으로 추론해 볼 때 기술발전, 자본축적 등과 같이 경제의 장기적인 성장 요소가 작용하는 제주지역의 높은 성장 가능성을 발견할 수 있었다. 둘째, 제주지역 고용 변동성은 모형에 따라 0.007에서 0.058로 다른 지표들의 변동성들과 비교하였을 때 가장 낮게 나타났다. 제주지역의 고용시장은 전체적으로 경직되어 있어 산업의 생산 증대에 따른 새로운 고용 창출이 원활하게 이루어지지 않고 있다는 것을 보여주고 있었다. 셋째, 3차 산업인 관광산업은 경기변동을 안정화시키는 요인으로 작용하고 있는 반면에 2차 산업인 광공업생산은 관광산업의 결과와 반대로 나타나 관광산업과 달리 광공업생산 분야는 기반이 약하다는 것을 추측할 수 있었다.