• 대한전기학회논문지
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• 제35권10호
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• pp.438-444
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• 1986

The signal can be modeled as a linear combination of its past values and present and past values of a hypothetical input to system whose output is given signal. Using this model spectral estimation problem can be reduced to estimate the ARMA parameters. This paper presents recursive modified instrumental variable algorithm which can estimate AR and MA parameters. For more accurate estimation, overdetermined modified IV algorithm is also derived. Computer simulations are presented to illustrate the above methods.

• 대한전기학회논문지
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• 제35권4호
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• pp.156-162
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• 1986

The last few years have seen a rapid development of so-called lattice algorithms for the fast solution of finite date algorithms. So far, most of the work on ladder form has been done for the prewindowed case. In this paper, the covariance lattice algorithm for instrumental variable recusions is presented. This algorithm can be used in various areas of adaptive signal processing, spectral estimation and system identification. The behavior of the proposed algorithm is illustrated by some simulation results for spectral estimation.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제30권1호
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• pp.31-39
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• 2001

For estimating parameters of possibly nonlinear and/or non-stationary seasonal autoregressive(AR) processes, we introduce a new instrumental variable method which use the direction vector of the regressors in the same period as an instrument. On the basis of the new estimator, we propose new seasonal random walk tests whose limiting null distributions are standard normal regardless of the period of seasonality and types of mean adjustments. Monte-Carlo simulation shows that he powers of he proposed tests are better than those of the tests based on ordinary least squares estimator(OLSE).

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권4호
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• pp.489-499
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• 2000

We propose a new instrumental variable estimator of the complex parameter of a class of univariate complex-valued diffusion processes defined by the possibly non-stationary and/or nonlinear stochastic differential equations. On the basis of the exact finite sample distribution of the pivotal quantity, we construct the exact confidence intervals and the exact tests for the parameter. Monte-Carlo simulation suggests that the new estimator seems to provide a viable alternative to the maximum likelihood estimator (MLE) for nonlinear and/or non-stationary processes.

• 전산구조공학
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• 제2권4호
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• pp.111-116
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• 1989

구조설계에 작용되는 하중과 이로 인한 동적거동의 측정기록을 바탕으로 하여 구조계의 미지계수 행렬을 추정하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 통상 미분방정식으로 주어지는 운동방정식을 ARMAX 모형식으로 변환시켜 ARMAX 식의 계수행렬을 추정한 후, 이로부터 운동방정식의 계수행렬을 구하였다. ARMAX 계수의 추정은 최소자승법, Instrumental Variable방법, Maximum Likelihood방법 및 Limited Information Maximum Likelihood방법을 사용하여 수행하였으며, 지진 하중을 받는 3층 건물 모형을 예제로 하여 각 방법의 효율성을 비교분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.81-85
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• 1997

본 논문에서는 3차와 4와의 큐뮬런트를 이용하여 FIR 시스템의 파라메터 추정을 위한 회귀 추정 알고리듬을 제안한다. 제안한 FIR 파라메터 회귀 추정 알고리듬에서 3차와 4차의 큐뮬런트 관계식으로부터 Overdetermined Recurisive Instrumental Variable (ORIV) 형태의 회귀 추정 알고리듬으로 변환할 수 있도록 출력신호로 구성된 행렬식을 얻어낸 후, 이를 전개하여 회귀 추정 알고리듬을 개발한다. 제안한 회귀 추정 알고리듬은 기존의 비회귀 알고리듬의 확장으로 적은 데이터로 수렴이 가능하며, 시변 시스템의 추정에도 용이하다. 또한 3차와 4차의 순수 고차 큐뮬런트로 구성됨에 따라 기존의 2차의 자기상관함수를 이용한 회귀 추정 알고리듬에 비해 가산 가우시안 잡음에 의한 추정 오차를 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1986년도 하계학술대회논문집
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• pp.162-166
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• 1986

• 노동경제논집
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• 제38권1호
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• pp.1-30
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• 2015

한국의 구인 구직 매칭함수를 추정하였다. "사업체노동력조사"와 워크넷의 빈 일자리 수 과소 측정 문제를 극복하기 위해 채용동학모형을 통해 빈 일자리 잠재변수를 도출하고 이를 위한 도구변수를 매칭함수 추정에 활용하였다. 매칭 효율에 영향을 주는 구직자 속성과 공공고용서비스의 효과도 검증하였다. 구인 구직 매칭함수의 규모에 대한 수익불변(constant returns to scale)을 확인하였고, 매칭 효율은 구직자 중 전문대졸 학력자 비중과 정(+)의 상관관계를, 실업급여 수혜 비율과는 부(-)의 관계를 보였다.

• 노동경제논집
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• 제35권2호
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• pp.79-115
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• 2012

본 연구는 우리나라의 세대 간 소득탄력성을 보다 정확히 측정하고자 시도하였다. 먼저 선행연구들에서 세대 간 소득탄력성 추정치가 낮았던 주요한 이유는 표본 선택 문제에서 기인함을 보였고, 이러한 문제를 수정한 OLS추정치는 선행연구들에 비해 다소 높았다. 또한 희귀분석에서 발생하는 하향편의를 희귀분석 방법에 의해 항상소득과 임시소득의 분산을 추정하여 계산하였다. 추가적으로 다른 표본들을 연결하여 도구변수 추정을 함으로써 표본 선택 문제가 야기할 수 있는 편의 정도의 범위를 설정하고자 시도하였는데 이러한 방법들에 의한 추정 결과는 단순 희귀분석에 의한 결과와 비슷하거나 다소 높았다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.1045-1050
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• 1988

The problem of applying the linear integral filter in analysis and parameter estimation of linear continuous systems is discussed. A discrete-time model, which is equivalent to that obtained using the bilinear z transformation, is derived and employed to predict system output. It is shown that the output error can be controlled through the sampling interval. In order to obtain unbiased estimates, an instrumental variable (IV) method is proposed, where the instrumental variables are constituted using adaptive filtering. Some problems on implementation of the recursive IV algorithm are discussed. Both theoretical analysis and simulation study are given to illustrate the proposed methods.