Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제22권3호
/
pp.589-596
/
2011
The conditional autoregressive value at risk (CAViaR) model is useful for risk management, which does not require the assumption that the conditional distribution does not vary over time but the volatility does. But it does not provide volatility forecasts, which are needed for several important applications such as option pricing and portfolio management. For a variety of probability distributions, it is known that there is a constant relationship between the standard deviation and the distance between symmetric quantiles in the tails of the distribution. This inspires us to use a support vector quantile regression (SVQR) for volatility forecasts with the distance between CAViaR forecasts of symmetric quantiles. Simulated example and real example are provided to indicate the usefulness of proposed forecasting method for volatility.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제17권2호
/
pp.183-191
/
2010
Support vector quantile regression(SVQR) is capable of providing more complete description of the linear and nonlinear relationships among random variables. In this paper we propose an iterative reweighted least squares(IRWLS) procedure to solve the problem of SVQR with a weighted quadratic loss function. Furthermore, we introduce the generalized approximate cross validation function to select the hyperparameters which affect the performance of SVQR. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the IRWLS procedure for SVQR.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제20권6호
/
pp.1093-1101
/
2009
분위수 회귀모형은 확률변수들 사이에 확률적인 관계구조를 포함한 함수 모형을 좀 더 완벽하게 추정하도록 제공한다. 본 논문에서는 함수 추정에 로버스트하다고 알려져 있는 서포트벡터기계 기법과 이중벌칙커널기계를 이용하여 분위수 회귀모형을 추정하고자 한다. 이중벌칙커널기계는 고차원의 입력변수에 대한 분위수 회귀가 요구될 때 분위수 회귀모형을 잘 추정한다고 알려져 있다. 또한 본 논문에서는 광범위한 형태의 분위수 회귀모형 추정을 위해서 정규분포보다 비대칭 라플라스 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 모형은 분위수 회귀모형 추정을 위해서 서포트벡터기계 기법에 이중벌칙커널기계를 이용하여 각각의 평균과 분산을 동시에 추정한다. 평균과 분산함수 추정을 위해 사용된 커널함수의 모수들은 최적의 값을 찾기 위해 일반화근사 교차타당성을 이용한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제16권5호
/
pp.791-801
/
2009
VaR(Value-at-Risk)는 시장위험을 측정하기 위한 중요한 도구로 사용되고 있다. 그러나 적절한 VaR 모형의 선택에는 논란의 여지가 많다. 본 논문에서는 특정 모형을 선택하여 VaR 예측값을 구하는 대신 대표적으로 많이 사용되는 두개의 VaR 모형인 역사적 모의실험과 GARCH 모형의 예측값들을 서포트벡터기계 분위수 회귀모형을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다.
There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제23권4호
/
pp.749-756
/
2012
소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제31권2호
/
pp.235-246
/
2024
In high-dimensional data analysis, sufficient dimension reduction (SDR) has been considered as an attractive tool for reducing the dimensionality of predictors while preserving regression information. The principal support vector machine (PSVM) (Li et al., 2011) offers a unified approach for both linear and nonlinear SDR. This article comprehensively explores a variety of SDR methods based on the PSVM, which we call principal machines (PM) for SDR. The PM achieves SDR by solving a sequence of convex optimizations akin to popular supervised learning methods, such as the support vector machine, logistic regression, and quantile regression, to name a few. This makes the PM straightforward to handle and extend in both theoretical and computational aspects, as we will see throughout this article.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제26권6호
/
pp.1537-1545
/
2015
Support vector quantile regression (SVQR) can be obtained by applying support vector machine with a check function instead of an e-insensitive loss function into the quantile regression, which still requires to solve a quadratic program (QP) problem which is time and memory expensive. In this paper we propose an SVQR whose objective function is composed of an asymmetric quadratic loss function. The proposed method overcomes the weak point of the SVQR with the check function. We use the iterative procedure to solve the objective problem. Furthermore, we introduce the generalized cross validation function to select the hyper-parameters which affect the performance of SVQR. Experimental results are then presented, which illustrate the performance of proposed SVQR.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제25권4호
/
pp.931-939
/
2014
In this paper we propose the iteratively reweighted least squares procedure to solve the quadratic programming problem of support vector expectile regression with an asymmetrically weighted squares loss function. The proposed procedure enables us to select the appropriate hyperparameters easily by using the generalized cross validation function. Through numerical studies on the artificial and the real data sets we show the effectiveness of the proposed method on the estimation performances.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.