This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.659-667
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2009
Recently Song and Cheon (2006) and Cheon and Lim (2009) developed the generalized maximum entropy(GME) estimator to solve ill-posed problems for the regression coefficients in the simple panel model. The models discussed consider the individual and a spatial autoregressive disturbance effects. However, in many application in economics the data may contain nested groupings. This paper considers a two-way error component model with nested groupings for the ill-posed data and proposes the GME estimator of the unknown parameters. The performance of this estimator is compared with the existing methods on the simulated dataset. The results indicate that the GME method performs the best in estimating the unknown parameters in terms of its quality when the data are ill-posed.
In a general variance component model, nonnegative quadratic estimators of the components of variance are considered which are invariant with respect to mean value translaion and have minimum bias (analogously to estimation theory of mean value parameters). Here the minimum is taken over an appropriate cone of positive semidefinite matrices, after having made a reduction by invariance. Among these estimators, which always exist the one of minimum norm is characterized. This characterization is achieved by systems of necessary and sufficient condition, and by a cone restricted pseudoinverse. In models where the decomposing covariance matrices span a commutative quadratic subspace, a representation of the considered estimator is derived that requires merely to solve an ordinary convex quadratic optimization problem. As an example, we present the two way nested classification random model. An unbiased estimator is derived for the mean squared error of any unbiased or biased estimator that is expressible as a linear combination of independent sums of squares. Further, it is shown that, for the classical balanced variance component models, this estimator is the best invariant unbiased estimator, for the variance of the ANOVA estimator and for the mean squared error of the nonnegative minimum biased estimator. As an example, the balanced two way nested classification model with ramdom effects if considered.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.11-24
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1999
In this paper we propose a method to test $\textit{H}$:$\rho_i$=$\gamma_i$ for 1$\leq$$\textit{i}$$\leq$$\ell$ against $\textit{K}$:$\rho_i$$\neq$$\gamma_i$ for some iin k-variance component random or mixed linear model where $\rho$i denotes the ratio of the i-th variance component to the error variance and $\ell$$\leq$K. The test which we call Rao-Wald test is exact and does not depend upon nuisance parameters. From a numerical study of the power performance of the test of the interaction effect for the case of a two-way random model Rao-Wald test was seen to be quite comparable to the locally best invariant (LBI) test when the nuisance parameters of the LBI test are assumed known. When the nuisance parameters of the LBI test are replaced by maximum likelihood estimators Rao-Wald test outperformed the LBI test.
본 논문에서는 불균형 패널회귀모형에서 장애모수가 존재하는 경우 오차성분의 존재유무를 검정하기 위하여 Lagrange Multiplier 검정통계량을 제안하였다 이러한 LM통계량은 그룹변환에 대한 불변성의 성질을 이용하여 유도된 통계량으로 모의실험 결과, 제안된 LM검정은 명목유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 LR검정에 비하여 검정력에 있어서도 높게 나타났다.
We propose a tension controller based on a time-delay estimation (TDE) technique for a winding machine. Firstly, we perform the necessary calculations to derive a mathematical model of the winding machine. In this sense, it is revealed that the roll radius of the winding machine is characteristically seen to be increasing or decreasing during the winding process. That being said, it is noted that the parameters of the winding machine are coupled and constantly changing during this process. Understandably then, it is noted that the model is shown to be nonlinear and time-varying. Secondly, we propose the way to apply the TDE based controller which is the so-called Time-delay Control (TDC). The TDC utilizes the time-delayed information intentionally to compensate the nonlinear and time-varying characteristics. As we have seen, the proposed controller consists of two parts: one is a TDE component, and the other is an error dynamics component which is defined by a user. In a computer simulation based on the Matlab/Simulink program, the proposed controller is compared with a conventional PID controller, which is widely used in the tension control of the winding machine. The proposed controller reduces the incidence of overshoot and steady-state error in the tension control, as compared to the conventional PID controller.
정부의 R&D투자가 실제적으로 기업의 R&D투자를 진작시키는데 영향을 주고 있는지에 대해서 아직 합의된 결과가 도출되지 않았다. 한편 2016년도의 주요부처 정부R&D 예산이 삭감된 가운데 대기업에 대한 정부R&D투자는 줄이고 중소 중견기업에 대한 투자를 늘리기로 하여 이러한 정책이 향후 효과가 있을지에 대한 실증 분석이 요구된다. 이를 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)와 공시된 재무제표를 이용하여 2012년부터 2014년까지 1301개의 데이터를 기초로 이원고정효과모형과 이원확률효과모형을 사용하였다. 표본은 상장기업만을 대상으로 했으며 기업규모별(대기업, 중견기업, 중소기업)로 정부R&D투자가 기업R&D투자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 대기업에 대한 정부R&D투자는 다소 유의한 범위를 벗어나기는 하였으나 구축효과가 있는 것으로 나타났고, 유의하게 중견기업과 중소기업은 보완효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 현재 정부 정책의 방향이 합당함을 보이고 있다. 이는 정부의 제약된 자원을 효율적으로 배분하여 중소 중견기업의 자체 R&D투자를 유도하고 나아가 글로벌 강소기업의 혁신에 도움이 될 것으로 기대된다.
공시지가 제도가 도입된 이후, 부동산정책에 대한 제반 행정의 기준으로 기능해 왔다. 그러나 최근 공시지가의 적정성에 대한 문제가 제기되고 있다. 토지특성항목이 너무 많아 통계모형 수립이 어렵고, 지역적 경제적 환경이나 개발계획 등이 지가평가모형에 반영되기 어렵기 때문이었다. 이에 본 연구에서는 분석 모형으로 시계열적인, 횡단면적인 변수들을 고려하여 패널 모형 중에서 이원오차성분 모형을 적용하였다. 분석 모형에 토지특성변수, 거시경제변수, 개발사업을 반영하는 변수를 포함시켰다. 분석 지역으로는 파주 LCD 산업단지를 선정한 후, 실증분석을 수행하였다. 분석 결과 토지특성변수들 중에서 14개(31%) 변수만이 유의한 것으로 나타났다. 거시경제적 변동성은 지가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개발사업을 반영하는 연도변수는 산업단지 지정 이후 지속적으로 유의한 것으로 분석되었다. 이러한 결과들은 지가평가모형을 개선할 때 토지특성항목들은 단순화하고, 거시 경제 변수들과 지역 경제 변수들은 모형에 포함시켜야 한다는 것을 의미한다고 하겠다.
소매업 매출액는 그룹(소매업)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 매출액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 소매업 매출액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 소매업 매출액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 편의점, 기타종합소매점, 무점포판매점, 사이버쇼핑몰, 기타무점포판매점, 전문상품소매점)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고. 소매업 판매액을 종속변수로 설정하고 종합주가지수, 사이버쇼핑몰 사업체수, 동행(경기)종합지수, 아파트매매가격지수, 고용률, 평균가동률, 소비자물가 지수를 변수로 투입하였다. 소매업 결정요인을 추정한 결과 동행(경기)종합지수와 아파트매매가격지수, 고용률, 제조업 평균가동률의 계수값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 소비자물가지수는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합주가지수와 사이버 쇼핑몰 사업체수는 매출액에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.
해외 직접투자는 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 투자결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 해외 직접투자의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 해외 직접투자에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7그룹(아시아, 북미, 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고, 해외직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산, 경상수지, 환율, 고용율, 평균가동률(제조업), 소비자물가지수, 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하고 결정요인 추정에 있어서 TWECRT모형의 임의모형 중심으로 분석하였다. 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과 임금(사업서비스업)의 계수 값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율, 소비자물가지수 및 수출액 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업 평균 가동률은 정 (+), 국내총생산 및 경상수지는 부(-)의 영향을 미치지만 해외직접투자에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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