• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.3-9
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• 2002

In financial time series, the autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) models have been widely used for modeling conditional variances. In many cases, non-normality or heavy-tailed distributions of the data have influenced the estimation methods under normality assumption. To solve this problem, a robust function for the conditional variances of the errors is proposed and compared the relative efficiencies of the estimators with other conventional models.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.103-108
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• 2002

We consider an estimation of discontinuous variance function in nonparametric heteroscedastic random design regression model. We first propose estimators of a change point and jump size in variance function and then construct an estimator of entire variance function. We examine the rates of convergence of these estimators and give results on their asymptotics. Numerical work reveals that the effectiveness of change point analysis in variance function estimation is quite significant.

• 대한수학회보
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• 제44권2호
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• pp.247-257
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• 2007

Consider the heteroscedastic regression model $Y_i=g(x_i)+{\sigma}_i\;{\epsilon}_i=(1{\leq}i{\leq}n)$, where ${\sigma}^2_i=f(u_i)$, the design points $(x_i,\;u_i)$ are known and nonrandom, and g and f are unknown functions defined on closed interval [0, 1]. Under the random errors $\epsilon_i$ form a sequence of NA random variables, we study the asymptotic normality of wavelet estimators of g when f is a known or unknown function.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제35권1호
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• pp.1-23
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• 2006

In this paper we consider an estimation of the discontinuous variance function in nonparametric heteroscedastic random design regression model. We first propose estimators of the change point in the variance function and then construct an estimator of the entire variance function. We examine the rates of convergence of these estimators and give results for their asymptotics. Numerical work reveals that using the proposed change point analysis in the variance function estimation is quite effective.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권1호
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• pp.149-156
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• 2007

This study suggests a new method for testing seasonal unit roots in a momentum threshold autoregressive (MTAR) process. This sign test is robust against heteroscedastic or heavy tailed errors and is invariant to monotone data transformation. The proposed test is a seasonal extension of the sign test of Park and Shin (2006). In the case of partial seasonal unit root in an MTAR model, a Monte-Carlo study shows that the proposed test has better power than the seasonal sign test developed for AR model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1247-1253
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• 2008

In this paper, we propose a interval censored regression spline model with a variance function (non-constant variance that depends on a predictor). Simulation studies show our estimates from MCECM algorithm are consistent, but biased when the sample size is small because of boundary effects. Also, we examined how the distribution of $x_i$ affects the converging speed of these consistent estimates.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2005

The estimating function method was proposed by Godambe(1985) for parameter estimation under unknown distributions for errors in the models. Threshold Autoregressive Heteroscedastic (Threshold-ARCH) models have been developed by Zakoian(1994) and Li and Li(1996) for explaining the asymmetric properties in the financial time series data. In this paper, we apply the estimating function method to the Threshold-ARCH model and show that the proposed estimators perform better than the MLE under the heavy-tailed distributions.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.63-71
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• 1995

We have consider the study of local influence for smoothing parameter estimates in spline regression model with heteroscedasticity. Practically, generalized cross-validation does not work well in the presence of heteroscedasticity. Thus we have proposed the local influence measure for generalized cross-validation estimates when errors are heteroscedastic. And we have examined effects of diagnostic by above measures through Hyperinflation data.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권4호
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• pp.349-361
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• 2008

국내 항만 간 수출입 물동량 처리실적은 지속적으로 변화하고 있다. 수출에서는 부산항의 비중이 크고 빠르게 감소함과 더불어 국내 여타 항만들의 비중이 증가하고 있으며, 수입에서는 인천항의 비중이 빠르게 높아지고 있다. 이에 본고는 DEA모형을 이용하여 도출한 국내 항만의 수출효율성과 수입효율성을 종속변수로 하여 패널분석을 한다. 또한 패널 분석의 단점을 보완하기 위하여 효율성 척도를 종속변수로 하여 이분산 토빗모형을 적용한다. 먼저 모형을 설정하고 모형의 안정성을 담보한 후 패널분석을 실시하여 고정계수모형과 확률계수모형에 관계없이 항만수출비중은 음의 부호로 유의하나 항만수입비중은 유의하지 않다는 것과 지역수출비중은 음의 부호로 유의하나 지역수입비중은 효율성과 유의한 관계를 갖지 않는다는 것을 보인다. 규모더미변수를 투입하여 부산항을 제외한 광양항, 평택항, 인천항, 울산항과 같은 대규모 항만의 효율성이 목포항과 군산항과 같은 소규모 항만의 효율성보다 높지 않다는 것도 밝힌다. 이분산성을 고려한 type II 토빗모형을 적용하여 지역의 수출은 효율성에 부정적 영향을 미치는데 비해 지역항만의 수출은 긍정적 영향을 미치며, 지역내총생산은 수출효율성에 별다른 영향을 미치지 않는다는 것을 보인다. 이러한 결과를 통해 배후단지 조성과 항만의 효율성이 동의어가 아니라는 것도 보인다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1033-1043
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• 2011

본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.