• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.463-477
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• 2009

극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.109-122
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• 2018

임계값을 기준으로 그 보다 작은 값은 로그정규분포(lognormal distribution; LN)를, 큰 값은 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)를 따르는 합성 분포를 LN-GPD 합성분포라 한다. Scollnik (2007)은 LN-GPD 합성분포가 로그정규분포와 GPD를 합성 시킴으로써 자료의 손실 없이 꼬리가 두꺼운 분포에서 좋은 적합력을 가진다고 밝혔다. 본 논문에서는 시간에 따라 변하는 LN-GPD 평균모형을 다루었으며 방법론으로는 국소 다항최대우도법을 기반으로 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 시간에 따라 변하는 분포를 추정함으로써 자료에 대한 훨씬 자세한 이해가 가능하며 이는 곧 상담원 배치나 자원배분과 같은 운영관리에 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 GPD 분포만을 고려한 Beirlant와 Goegebeur (2004)를 확장하여 절삭한 로그정규분포를 추가하여 자료의 손실 없이 자료의 특징을 살펴볼 수 있다는데도 의의가 있다. 모의실험을 통해 제안한 방법론의 적절함을 살펴 보았고 실증 자료 분석으로 이스라엘 은행의 콜센터 서비스 시간에 대해 분석하여 상담원 배치와 관련된 흥미로운 결과를 찾을 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.254-265
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• 2009

해양 및 해안의 구조물 설계 시 극치해면 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 한반도 주변의 무역항과 연안항 총 52개 항에서 수치모의 된 폭풍해일 자료를 연최대치 시계열 방법, 부분 시계열 방법, 경험모의기법을 이용하여 빈도분석을 수행한 후 비교하였다. 연최대치 시계열 방법과 부분 시계열 방법에서 매개변수 추정을 위해 최우도법을 사용하였다. 분포는 Generalized Pareto 분포를 사용하였고 적합성은 5% 유의수준으로 $\chi^2$ 및 K-S 검정을 수행하였다. 또한, 경험모의기법에 조석을 추가하여 극치해면을 산정하였으며 정 등(2008)이 제시한 극치 해면과 비슷한 값을 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.483-494
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• 2013

국제적인 금융위기가 연달아 발생하면서, 금융리스크관리의 중요성이 어느 때보다 더 커지고 있다. 금융리스크관리의 주요 현안 가운데 하나는 리스크를 어떻게 측정할 것인가이며, 가장 널리 사용되고 있는 방법이 Value at Risk(VaR)이다. 금융자료가 최근 시장에서처럼 두꺼운 꼬리를 갖는 분포를 보일 때, 우리는 극단치 이론을 이용하여 VaR를 측정하는 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 꼬리가 매우 두꺼운 분포를 갖는 자료를 적합시킬 때 많이 사용되는 Peaks over Threshold(POT)를 이용하여 VaR를 측정하는 방법을 연구하였다. POT를 이용하기 위해서는 우선 일반화 파레토 분포(GPD)의 모수를 추정해야 하는데, 여기서 우리는 KOSPI 5분 자료를 이용하여 추정된 VaR의 성능을 살펴봄으로써 세 가지 다른 모수추정 방법을 비교하였다. 또한, Normal Inverse Gaussian(NIG) 분포에서 자료를 생성하여 두 가지 다른 모수추정 방법을 비교하기도 하였다. 이러한 비교를 통하여 KOSPI 수익률 자료의 첨도가 매우 큰 경우에는 최근 제안된 모수추정 방법들이 최대가능도 추정법에 비해 월등히 나은 성능을 보임을 알 수 있었고, 모의실험 자료에서도 같은 결과를 확인하였다.