• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권6호
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• pp.649-673
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• 2020

This paper makes a theoretical contribution by providing clear and detailed derivation of economic agents' decision problems including elastic labor supply in Gertler's overlapping generation (OLG) model. We apply the model to the Korean economy by calibration based on Korean economic data. It also analyzes the impact of current social issues such as aging and extension of retirement age, on the Korean economy in a long-run equilibrium. Subsequently, we also discuss the implications of the analysis. Aging has prolonged the period of retirement; therefore, population structure changes by the increase in the proportion of retirees, the total consumption-to-GDP ratio decreases, and capital stock increases due to reduced propensity to consume out of wealth in preparation for an individual's retirement life. The implementation of retirement age extension increases the proportion of retirees relatively less and alleviates fluctuations in labor supply and the share of financial assets for both economic agents. However, the decrements in consumption-to-GDP ratio is larger than before, and this leads to a larger rise in the capital stock compared to when there is only an aging effect.

• 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.

• Genomics & Informatics
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• 제19권4호
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• pp.36.1-36.11
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• 2021

Predicting individual traits and diseases from genetic variants is critical to fulfilling the promise of personalized medicine. The genetic variants from genome-wide association studies (GWAS), including variants well below GWAS significance, can be aggregated into highly significant predictions across a wide range of complex traits and diseases. The recent arrival of large-sample public biobanks enables highly accurate polygenic predictions based on genetic variants across the whole genome. Various statistical methodologies and diverse computational tools have been introduced and developed to computed the polygenic risk score (PRS) more accurately. However, many researchers utilize PRS tools without a thorough understanding of the underlying model and how to specify the parameters for the best performance. It is advantageous to study the statistical models implemented in computational tools for PRS estimation and the formulas of parameters to be specified. Here, we review a variety of recent statistical methodologies and computational tools for PRS computation.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.111-122
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• 2012

본 연구는 인터넷 웹사이트에서 소비자운동을 설명하는데 있어서 인지적인 요인과 감정적 요인의 효과를 살펴본 연구이다. 특히, 인지적 요인을 설명하는 그루닉의 상황적 이론과 감정적 요인을 설명하는 분노활성화 이론을 결합하여 통합모델을 제시하였다. 이 모델을 검증하기 위해서 소비자에 웹사이트에서 이슈화된 제품과 관련 소비자들의 커뮤니케이션 활동을 살펴보았다. 웹사이트에서 멤버들의 커뮤니케이션 활동을 분석하기 위해 가입자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 분석결과, 상황적 이론 및 분노는 온라인에서 소비자들의 능동적인 커뮤니케이션 활동을 유의미하게 설명하였다. 더불어 상황적 이론의 요인과 분노를 결합한 모델은 더욱 설명력이 높았고 그 중에서도 분노는 강력한 요인으로 판명되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.27-41
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• 2008

그림으로 일반화 선형모형의 적합성을 진단하는 방법을 제안한다. 이 그림은 일반화 선형모형에서 연결함수를 설명변수들의 선형결합으로 표현할 수 있다는 가정을 진단할 때 유용하다. 이 그림에서 연결함수와 설명변수들의 관계를 비모수적으로 추정하는 작업이 필요한데, 이를 위해 여러 가능한 기법중에서 부스팅 기법을 적용하였다. 정규분포와 이항분포 자료로 모의실험을 실시하여 새로이 제안한 진단그림의 효과성을 보였다. 그리고 진단그림의 한계와 기술적 세부사항들을 설명하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.763-782
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• 2019

텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.531-547
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• 2013

연생모형(multiple life model)은 보험계약에서 두 명 또는 그 이상의 피보험자들의 사망 또는 생존의 상태에 따른 보험금을 지급하는 보험 상품의 보험료 결정 및 리스크 관리를 위한 모형이다. 본 논문에서는 부부 가입자 중 마지막 사망자가 발생할 때까지 연금이 지급되는 연생보험의 대표적인 상품인 역모기지를 살펴보고자 한다. 역모기지 상품은 만 60세 이상의 고령자가 소유주택을 담보로 거주하면서 일정액을 대출받지만 대출금을 다시 상환하지 않는 금융상품으로 부부 가입의 경우 대출 기간의 확률분포를 적용하기 위해서는 연생모형을 적용해야만 한다. 그러나 현행 역모기지 상품에 있어서 대출한도 및 월지급금 산출 시 연생모형이 적용되지 않고 있으며 우리나라의 경우에는 국민 생명표 상의 여자 사망률을 대출 종료(연금지급종료)확률로 활용하고 있다. 여자의 사망률을 이용하는 이유는 보수적인 관점에서 대출 종료 시점을 예측하기 위해 일반적으로 남자보다 여자가 더 수명이 길다는 점 때문이다. 고령화로 인해 수명이 점점 길어지는 추세이기 때문에 역모기지와 같이 계약기간이 확정되어 있지 않은 보험 상품의 경우 특히 더 계약 종료 시점에 대한 확률분포가 리스크 관리를 위하여 중요하다. 본 논문의 의의는 역모기지의 발행기관 및 보증기관의 적정한 월지급금 지급과 차후 월지급금의 과대지급으로 인한 지급불능을 방지하기 위해 현행 사용하고 있는 모형의 위험률에서 연생 모형으로 변경할 필요성을 실증분석을 통하여 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.723-736
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• 2013

해약율의 추정은 최근 보험제도의 변화 (국제회계기준의 도입에 따른 현금흐름방식의 가격산출체계 시행, 무해약환급금 보험상품의 판매 허용 등)에 따라 보험료의 결정과 손익분석 그리고 리스크 관리 등에 있어서 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 변액연금은 최저보증옵션으로 인하여 보험계약자의 해약요소가 중요시되고 다른 보험 상품에 비해 복잡하므로 차별성 있는 통계모형의 선택과 분석이 필요하다. 기존의 해약률 연구는 실태분석 또는 회귀분석을 위주로 모형화하는 것에 초점이 맞추어져 있었으나 본 연구에서는 변액연금 계약과 관련된 여러 변수와 최저보증옵션을 반영하기 위하여 생존분석기법 중 하나인 Cox 비례위험모형을 이용하여 해지율을 추정하였다. 변액연금 해지율에 영향을 미치는 주요변수로는 납입방법, 보험료, 보험기간 대비 유지기간, 계약자적립금 대비 최소보증금, 계약자연령이 있으며 본 연구에서는 이에 관하여 분석해보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.469-474
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• 2020

본 연구는 기존의 연구가 설명하지 못하는 저소득계층의 낮은 수요, 위험회피성향이 높을수록 낮은 수요를 보이는 점과 같은 소액보험의 특성을 건강보험에 관한 이론모형을 바탕으로 설명하고 있다. 특히 이러한 특성은 소득이 낮을 수록, 위험회피성향이 높을수록 보험 수요가 높다는 기존의 보험 이론과 배치되는 측면이 존재한다. 본 연구는 기존 1기간 모형에 비해 본 연구는 2기간 모형을 가정하고 있다. 그 결과 첫째, 기존 1기간 모형 하에서와 달리 소득의 감소가 언제나 질병 예방의 노력을 감소시킨다는 것을 보이고 있다. 둘째, 계리적으로 공정한 보험료 하에서 개인이 전부보험을 선택한다는 기존 연구결과와는 달리 소득이 낮은 경우 보험 수요가 낮아질 수 있다는 것을 보이고 있다. 셋째, 본 연구는 미래에 대한 전망이 개선될수록 보험 수요가 낮아질 수 있으며, 넷째, 위험회피성향이 증가할수록 보험수요가 증가해야 한다는 기존 연구결과와는 달리, 보험자에 대한 신뢰 부족 및 파산 우려가 큰 경우 위험회피성향이 증가할수록 보험수요가 오히려 낮아질 수 있다는 것을 이론적으로 증명하고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.412-418
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• 2015

소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 Lomax분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.