• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권1호
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• pp.1-19
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• 2021

Heavy tailed distributions are useful for modeling actuarial and financial risk management problems. Actuaries often search for finding distributions that provide the best fit to heavy tailed data sets. In the present work, we introduce a new class of heavy tailed distributions of a special sub-model of the proposed family, called a new extended alpha power transformed Weibull distribution, useful for modeling heavy tailed data sets. Mathematical properties along with certain characterizations of the proposed distribution are presented. Maximum likelihood estimates of the model parameters are obtained. A simulation study is provided to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators. Actuarial measures such as Value at Risk and Tail Value at Risk are also calculated. Further, a simulation study based on the actuarial measures is done. Finally, an application of the proposed model to a heavy tailed data set is presented. The proposed distribution is compared with some well-known (i) two-parameter models, (ii) three-parameter models and (iii) four-parameter models.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권2호
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• pp.171-188
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• 2021

Due to an increased demand for longevity risk analysis, various stochastic models have been suggested to evaluate uncertainly in estimated life expectancy and the associated value of future annuity payments. Recently updated data allow us to analyze mortality for a longer historical period and extended age ranges. This study followed up previous case studies using up-to-date empirical data on Korean mortality and the recently developed R package StMoMo for stochastic mortality models analysis. The suitability of stochastic mortality models, focusing on retirement ages, was investigated with goodness-of-fit, validity of models, and ability of generating reasonable sets of simulation paths of future mortality. Comparisons were made across various types of models. Based on the selected models, the variability of important estimated measures associated with pension, annuity, and reverse mortgage were quantified using simulations.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.651-668
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• 2010

금융 포트폴리오의 두 위험측도인 VaR와 ES에 대한 여러 추정방법을 1일 후와 10일 후의 경우로 나누어 각각 비교하였다. 2008년 미국발 세계 금융위기 기간을 포함한 KOSPI 자료와 해외 5개국의 종합주가지수 자료를 이용하여 실증적으로 비교하였다. 손실 분포의 두터운 꼬리와 조건부 이분산성을 동시에 고려하는 방법을 중심으로 여러 방법을 추가적으로 고려하였고, 국내 자료에 어떤 방법이 적절하며 종합적인 성능은 어떤가를 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1315-1331
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• 2014

소득대체율은 은퇴 전 소득 대비 은퇴 후 소득이 어느 정도 인지를 나타내는 지표로써, 사회보장제도의 급여수준이나 노후대비소득의 적정성을 논할 때 매우 유용하게 사용된다. 기존 연구들은 소득대체율 개념을 통해 은퇴시점이나 특정 은퇴기간의 은퇴소득을 진단하고 있다. 본 연구에서는 생애에 초점을 두고 생존기간에 따라 소득대체율이 어떻게 변화하는지 살펴보았으며, 생존기간에 따른 소득대체율을 하나의 지표 값으로 나타내어 분석하였다. 이를 생애소득대체율로 명명하였으며, 분석결과 3대 연금에 모두 20년 가입 시 남자의 생애소득대체율은 38.3%, 여자의 생애소득대체율은 41.1%로 예상된다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.761-772
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• 2021

모의실험 결과를 보통 표나 그림으로 보고한다. 하지만 모의실험이 다양한 조건에서 실시되었고 실험조건마다 추정량의 성능 우위에 대한 결과가 다르면 표와 그림만으로 추정량의 성능을 비교하기가 어렵다. 또한 실행시간이 오래 걸리는 모의실험의 경우 모의실험 반복횟수를 크게 하기 어렵다. 회귀모형을 이용하여 모의실험 결과를 분석하면 보다 체계적이고 효과적으로 추정량의 성능을 비교할 수 있다. 이때 실험조건과 추정량에 따라 성능의 변동이 다를 수 있으므로 회귀모형에서 오차항의 이분산성을 허용해야 하며, 여러 개의 추정량을 동시에 비교해야 하므로 다중비교를 실시해야 한다. 모의실험 결과에 대한 분석이라는 맥락에서 이분산성과 다중비교에 대한 배경이론을 소개하고 예시를 통해 구체적 분석방법도 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.445-452
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• 2009

Credibility models are actuarial tools to distribute premiums fairly among a heterogeneous group of policyholders. Many existing credibility models can be expressed as special cases of linear mixed effects models. In this paper we propose a nonlinear credibility regression model by reforming the linear mixed effects model through kernel machine. The proposed model can be seen as prediction method applicable in any setting where repeated measures are made for subjects with different risk levels. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed estimating procedure.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권2호
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• pp.185-197
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• 2018

Measuring market fear is an important way of understanding fundamental economic phenomena related to financial crises. There have been several approaches to measure market fear or panic level in a financial market. Recently, herd behavior has gained its popularity as important economic phenomena explaining the fear in the financial market. In this paper, we investigate herd behavior in global stock markets with a focus on intercontinental comparison. While various risk measures are available for the detection of herd behavior in the market, we use the standardized herd behavior index in Dhaene et al. (Insurance: Mathematics and Economics, 50, 357-370, 2012b) and Lee and Ahn (Dependence Modeling, 5, 316-329, 2017) for the comparison of herd behaviors in global stock markets. A global stock market data from Morgan Stanley Capital International is used to study herd behavior especially during periods of financial crises.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.65-83
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• 2022

Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.

• 응용통계연구
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• 제28권4호
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• pp.721-739
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• 2015

향후 고령사회에서 노후소득보장의 중요성은 소득양극화로 더 확대될 것으로 예상된다. 우리나라의 대표적 사회보장 제도인 국민연금은 대다수 국민들의 노후 소득보장과 함께 소득재분배를 담당하고 있다. Kim (2002), Kim 등 (2003), 그리고 Hong (2013) 등이 국민연금의 소득재분배 기능이 미흡할 수 있음을 보였지만 최근 Choi (2015)은 그 원인이 국민연금 기본연금액 산식의 구조적 취약점에 기인한다는 의견을 제기하였다. 본고는 현재 국민연금의 약 300만 노령연금수급자를 중심으로 개인별 이력자료와 2013 재정계산의 장기재정추계에서 관련 세대의 2014년 이후 수급에 대한 분석으로 국민연금 초기 수급자들의 생애순혜택에 의한 소득재분배 측정 결과를 제시하고 있다. 수급자 이력자료에 나타난 소득대체율로 측정한 소득재분배는 누진적이지만 그것은 초기 가입자들의 특성상 소득분위별 가입기간의 차이가 적기 때문인 것으로 설명된다. 남은 생애기간에 대한 급여를 장기재정추계 모형으로 보완하여 측정한 생애 순혜택은 크게 역진적으로 나타난다. 소득계층별 가입기간의 차이가 더 큰 이후 세대들에서는 그 역진성이 더 확대될 것으로 예상되어 국민연금의 소득재분배에 대한 재검토가 요청된다.