• 제목/요약/키워드: non-stationary series

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Johansen 공적분(共積分)을 이용(利用)한 일가(一價)의 원칙(原則) 분석(分析) : 캐나다 침엽수재(針葉樹材) 시장(市場) 적용(適用) (Testing Market Integration in the Canadian Softwood Lumber Markets)

  • 지기환
    • 한국산림과학회지
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    • 제89권1호
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    • pp.1-8
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    • 2000
  • 본 연구(硏究)는 Johansen 공적분(共積分) 분석(分析) (cointegration analysis)을 이용하여 캐나다 (Canada) 내(內)의 5개 지역(地域) (Atlantic, Quebec, Ontario, Prairie, British Columbia) 침엽수(針葉樹) 제재(製材) (softwood lumber) 가격(價格)의 일가(一價)의 원칙(原則) (law of one price)이 성립하는지 구명(究明)하는데 그 목적(目的)이 있다. 1987년 10월부터 1998년 11월까지의 월간(月刊) 시계열자료를 이용하였으며 단위근(單位根) 검증법(檢證法) 중 가장 많이 사용되는 Augmented Dickey-Fuller (ADF) 검증법을 이용한 결과 연구에 이용된 모든 수준변수 (level variables)들은 불안정적(不安定的) (non-stationary)이지만 차분변수 (differenced variable)들은 안정적이므로 공적분 분석의 선결조건(先決條件)이 만족되었다. Johansen 공적분 분석결과 캐나다 (Canada) 내(內)의 5개 지역(地域) 침엽수(針葉樹) 제재가격(製材價格)의 일가(一價)의 원칙(原則) (law of one price)이 성립되는 것으로 나타났다.

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시계열 자료의 단변량 웨이블릿 분석을 위한 모 웨이블릿의 선정 (Selecting a mother wavelet for univariate wavelet analysis of time series data)

  • 이현욱;이진욱;유철상
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권8호
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    • pp.575-587
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    • 2019
  • 본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.

비정상성 분위사상법을 이용한 GCM 장기예측 편차보정 (Bias Correction for GCM Long-term Prediction using Nonstationary Quantile Mapping)

  • 문수진;김정중;강부식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제46권8호
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    • pp.833-842
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    • 2013
  • 분위사상법(QM, Quantile Mapping)은GCM(Global Climate Model) 자료의 계통적 오차를 보정하여 보다 신뢰성 높은 자료로 재생성하기 위해 활용되고 있다. 이 기법은 사상(mapping)시키려는 대상(object) 자료의 통계분포모수가 정상적(stationarity)이라는 가정 하에 대상 자료의 누적확률분포(CDF, Cumulative Distribution Function)를 목표(target) CDF에 통계적으로 투영시키는 것이 일반적이다. 따라서 GCM에서 제공되는 미래 기후시나리오의 강우시계열과 같이 비정상성(non-stationarity)을 갖는 장기 시계열자료에 대한 적용에는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서는 비정상성을 갖는 장기시계열자료의 오차보정을 위해 통계분포모수에 경향성을 부여하는 비정상성 분위사상법(NSQM, Nonstationary Quantile Mapping)을 적용하였다. NSQM 적용을 위한 확률분포로 수문분야에서 광범위하게 쓰이고 있는Gamma 분포를 선정하였으며, 대상 시나리오는 CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis)에서 제공하고 있는 CGCM3.1/T63모형의 20C3M(reference scenario)과 SRES A2 시나리오(projection scenario)를 활용하였다. 한강유역 내 관측기간이 충분한 10개의 지상관측소로부터 강우량을 수집하였다. 또한 6월과 10월사이에 연 강수량의 65% 이상이 집중되는 한반도의 계절성을 반영하기 위해 홍수기(6~10월)와 비홍수기(11~5월)를 구분하였고, 기준기간(Baseline)은 1973~2000년, 전망기간(Projection)은 2011~2100년으로 구분하였다. 다양한 목표분포의 설정을 통하여 NSQM의 적용성을 평가하고자 하였으며, 전망기간은 FF시나리오(Foreseeable Future Scenario, 2011~2040년), MF시나리오(Mid-term Future Scenario, 2041~2070년), LF시나리오(Long-term Future Scenario, 2071~2100년)의 3개의 구간으로 설정하여 기준기간과 전망기간의 연평균 강우량에 대한 경향성분석을 실시하였다. 그 결과NSQM이 FF시나리오에서 330.1mm(25.2%), MF시나리오에서 564.5mm(43.1%), LF시나리오에서 634.3mm(48.5%)로 증가하는 전망결과를 나타내고 있었다. 정상성기법을 적용한 결과, 전망기간 중 전체적으로는 동일한 평균값을 갖는 목표통계모수를 사용한다고 하여도, 전망전반부에서 과다하고, 후반부에서 오히려 과소한 전망을 보여주고 있었다. 이러한 결과는 비정상성기법을 사용함으로써 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다.

통화선물의 가격예시 기능과 변동성 전이효과 (The Price Discovery ana Volatility Spillover of Won/Dollar Futures)

  • 김석진;도영호
    • 재무관리연구
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    • 제23권1호
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    • pp.49-67
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    • 2006
  • 본 논문은 2005년 3월 2일부터 2005년 5월 30일까지 현물환율, 통화선물가격과 통화선물거래량의 일중자료 각각 4,473개를 사용하여 원/달러 통화선물의 가격예시 기능과 변동성 전이효과에 대해 연구하였다. 단위근 검정에서 현물환율과 통화선물가격은 단위근이 있는 불안정한 시계열이었지만, 공적분 검정에서 두 시계열이 장기적 균형관계를 이루고 있었다. 현물환수익률, 통화선물수익률, 통화선물거래량은 안정적인 시계열이었다. 나아가, 현물환수익률과 통화선물수익률의 변동성에 비대칭성이 존재하지 않았다. 이변량 GARCH 오차수정(BGARCH-EC) 모형의 평균방정식 분석결과, 통화선물수익률의 증가가 5분 후 현물환수익률을 증가시켰다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률을 선행한다는 것으로 가격예시 기능이 작동함을 의미한다. 또한 두 수익률이 이루는 장기적인 균형관계는 현물환수익률을 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 분산방정식의 분석결과, 통화선물수익률에 기인하는 단기적 충격이 현물환수익률의 조건부 분산에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 통화선물수익률이 현물환수익률에 대해서 변동성 전이효과를 가짐을 뜻한다. 통화선물거래량 더미 변수가 두 수익률에 대해 아무런 영향을 미치지 못했지만 두 수익률의 조건부 분산에 유의한 양의 영향을 미쳤다.

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An Application of Hilbert-Huang Transform on the Non-Stationary Astronomical Time Series: The Superorbital Modulation of SMC X-1

  • Hu, Chin-Ping;Chou, Yi;Wu, Ming-Chya;Yang, Ting-Chang;Su, Yi-Hao
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제30권2호
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    • pp.79-82
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    • 2013
  • We present the Hilbert-Huang transform (HHT) analysis on the quasi-periodic modulation of SMC X-1. SMC X-1, consisting of a neutron star and a massive companion, exhibits superorbital modulation with a period varying between ~40 d and ~65 d. We applied the HHT on the light curve observed by the All-Sky Monitor onboard Rossi X-ray Timing Explorer (RXTE) to obtain the instantaneous frequency of the superorbital modulation of SMC X-1. The resultant Hilbert spectrum is consistent with the dynamic power spectrum while it shows more detailed information in both the time and frequency domains. According to the instantaneous frequency, we found a correlation between the superorbital period and the modulation amplitude. Combining the spectral observation made by the Proportional Counter Array onboard RXTE and the superorbital phase derived in the HHT, we performed a superorbital phase-resolved spectral analysis of SMC X-1. An analysis of the spectral parameters versus the orbital phase for different superorbital states revealed that the diversity of $n_H$ has an orbital dependence. Furthermore, we obtained the variation in the eclipse profiles by folding the All Sky Monitor light curve with orbital period for different superorbital states. A dip feature, similar to the pre-eclipse dip of Her X-1, can be observed only in the superorbital ascending and descending states, while the width is anti-correlated with the X-ray flux.

웨이블릿 기반 셈블런스를 이용한 지구물리 자료의 필터링과 응용 (Wavelet-based Semblance Filtering of Geophysical Data and Its Application)

  • 오석훈;서백수;임은상
    • 한국지구과학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.692-698
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    • 2009
  • 웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.

초저출산율에 따른 시도별 출산율 변동을 반영한 예측 연구 (A study on prediction for reflecting variation of fertility rate by province under ultra-low fertility in Korea)

  • 오진호
    • 응용통계연구
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    • 제34권1호
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    • pp.75-98
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    • 2021
  • 본 논문은 전국과 시도별 출산율의 관계를 규명하는 세 가지 통계적 모형을 비교한다. 세 모형은 10년간 평균 연령별 누적출산율의 Gompit변환 자료를 대입한 회귀모형, 연령별 출산율 자료 변환 없이 원자료를 적용한 회귀모형, 그리고 확률과정 관점에서 불안정한 연령별 출산율 시계열을 적합할 경우 고려할 수 있는 공적분 모형이다. 본 논문은 전국과 지역간 비정상성 출산율의 관계를 도출하고자 할 때 다음을 제안한다. 전국과 지역 출산율의 공적분 관계식를 선행적으로 도출한다. 더 나아가 이 관계가 유의하지 않으면 변환 없는 원자료를 활용한 회귀모형 접근으로 전국과 시도별 출산율 관계를 살펴보는 것을 제안한다. 또한 Gompit 변환 자료를 대입한 회귀모형 방법은 출산율이 다른 방식과 비교해 과대추정되는 결과가 도출되었다. 끝으로 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 경기는 2025-2030년까지 타 지역과 다르게 합계출산율이 1.0명 이하로 예측되므로 시급하고 효율성 있는 출산율 제고정책이 필요하다고 판단된다.

Exports of SMEs against Risk? Theory and Evidence from Foreign Exchange Risk Insurance Schemes in Korea

  • Lee, Seo-Young
    • Journal of Korea Trade
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    • 제23권5호
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    • pp.87-101
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    • 2019
  • Purpose - This paper examines the effectiveness of the foreign exchange risk insurance system in the promotion of SME exports in Korea. The purpose of this study is to analyze the short-term and long-term responses of SME exports to foreign exchange risk insurance support policies. Based on these empirical studies, we would like to present some operational improvements to the operation of the foreign exchange risk insurance system. Design/methodology - In order to analyze the effect of exchange risk insurance on the exports of SMEs, a VAR model consisting of foreign exchange risk insurance underwriting values, export relative price, and domestic demand pressure, including export volume, was established. The study began with tests of the stationarity of time series data. The unit root tests showed that all concerned variables were non-stationary. Accordingly, the results of the cointegration test showed that the tested variables are not cointegrated. Finally, an impulse response function and variance decomposition analysis were conducted to analyze the impulse of foreign exchange risk insurance on exports of SMEs. Findings - As a result of estimating the VAR (1) model, foreign exchange risk insurance was found to be significant at a 1% significance level for SME' export promotion. In the impulse response analysis, SMEs' export response to the impulse of foreign exchange risk insurance showed that exports gradually increased until the third quarter, and then slowed down. However, the impulse did not disappear, and appeared continuously. Originality/value - This study analyzed the effect of foreign exchange insurance on exports of SMEs by applying the VAR model. In particular, this study is the first to analyze the short-term and long-term effects of foreign exchange risk insurance on exports of SMEs. The empirical evidence in the current study have a policy implication for the policy authority to support and promote the foreign exchange risk insurance in the effect of exchange rate volatility on Korea' export SMEs.

회전수가 변하는 기기의 고장진단에 있어서 특성 기반 분류와 합성곱 기반 알고리즘의 예측 정확도 비교 (Comparison of Prediction Accuracy Between Classification and Convolution Algorithm in Fault Diagnosis of Rotatory Machines at Varying Speed)

  • 문기영;김형진;황세윤;이장현
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.280-288
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    • 2022
  • 본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.