• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제36권1호
• /
• pp.1-42
• /
• 2014

본 연구는 외국인직접투자가 투자 대상 기업 및 동일 산업 내 다른 국내기업들의 생산성에 미치는 효과를 분위회귀(quantile regression)모형으로 분석하였다. 분석 결과, 제조업에서는 외국인직접투자가 투자 대상 기업에 통계적으로 유의한 양(+)의 생산성 효과를 가지며, 특히 생산성이 높은 기업군일수록 생산성 향상효과가 큰 것으로 나타났다. 또한 외국인직접투자는 동일 산업에 속한 국내기업들 중 생산성이 낮은 기업군에는 통계적으로 유의한 양(+)의 생산성 파급효과를 갖는 반면, 생산성이 높은 기업군에는 통계적으로 유의하거나 유의하지 않은 음(-)의 파급효과를 갖는 것으로 나타났다. 서비스업에서는 외국인직접투자 대상 기업이나 동일산업 내 국내기업들 모두 통계적으로 유의한 생산성 효과가 명확히 나타나지 않았다. 이러한 분석 결과는 외국인직접투자가 국내기업의 생산성에 미치는 효과가 기업의 생산성 수준에 따라 이질적(heterogeneous)이며, 통상적인 평균회귀(mean regression)모형 외에 분위회귀모형을 활용해 외국인직접투자가 생산성 분포에 미치는 효과(distributional effects)를 분석할 필요가 있음을 나타낸다. 또한 외국인직접투자의 생산성 향상효과를 극대화하기 위해서는 단순한 투자유치를 넘어 기업의 생산성 수준에 따른 외국인직접투자의 이질적 효과를 감안한 보완적 전략이 필요함을 시사한다.

• 경제분석
• /
• 제27권1호
• /
• pp.67-90
• /
• 2021

본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제17권2호
• /
• pp.101-120
• /
• 1988

A time series model with Laplacian (double-exponential) marginal distribution, NLAR(2), was proposed by Dewald and Lewis (1985). The special cases of NLAR(2) process and their properties are considered. Extensions to the NLAR(p) is discussed. It is shown that the NLAR(1) satisfies the strong-mixing conditions, hence the model-free prediction interval using the sample quantiles can be obtained.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제4권
• /
• pp.13-30
• /
• 1993

We propose the ordered least squares estimators(OLSE's) of the parameters and the p-th quantiles for the two-parameter Weibull regression model under the Type II censoring, The Monte Carlo simulations are performed to compare the proposed estimators with the maximum likelihood estimators(MLE's), and it is shown that the proposed estimators are slightly better than MLE's as the censoring rate goes up.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
• /
• pp.171-174
• /
• 1998

A class of non-parametric detectors based on quantized m-dimensional noise sample space is introduced. Due to assuming the nongaussian noise as a channel model, it is not easy to design the detector through estimating the unknown functional form of noise; instead equiprobably partitioning m-dimensional noise into a finite number of regions, using a VQ and quantiles obtained by RMSA algorithm is used in this paper to design detectors. To show the comparison of performance between single sample detector and system suggested here, Monte-Carlo simulations were used. The effect of signal pulse shape on the receiver performance is analyzed too.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제14권1호
• /
• pp.195-203
• /
• 2007

In this paper we propose support vector quantile regression (SVQR) for randomly right censored data. The proposed procedure basically utilizes iterative method based on the empirical distribution functions of the censored times and the sample quantiles of the observed variables, and applies support vector regression for the estimation of the quantile function. Experimental results we then presented to indicate the performance of the proposed procedure.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제13권2호
• /
• pp.31-38
• /
• 2002

In the case of multiple survival times which might be censored at each covariate vector, we study the regression quantile estimations in this paper. The estimations are based on the empirical distribution functions of the censored times and the sample quantiles of the observed survival times at each covariate vector and the weighted least square method is applied for the estimation of the regression quantile. The estimators are shown to be asymptotically normally distributed under some regularity conditions.

• 품질경영학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.170-178
• /
• 1993

A test based on quantiles is proposed for homogeneity of several treatments against the simple tree alternatives when the samples are subject to the right censorship. The proposed test is a generalization of Park and Kim(1989)'s one. The size and the power of the test is examined in a simulation study.

• 응용통계연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.669-681
• /
• 2010

Value-at-Risk(VaR) is an important part of risk management in the financial industry. This paper present a VaR forecasting for financial time series based on the quantile regression for GARCH models recently developed by Lee and Noh (2009). The proposed VaR forecasting features the direct conditional quantile estimation for GARCH models that is well connected with the model parameters. Empirical performance is measured by several backtesting procedures, and is reported in comparison with existing methods using sample quantiles.

• Water Engineering Research
• /
• 제4권3호
• /
• pp.155-173
• /
• 2003

Parameters and quantiles of the 2-parameter generalized Pareto distribution were estimated using the methods of regular moments, modified moments, probability weighted moments, linear moments, maximum likelihood, and entropy for Monte Carlo-generated samples. The performance of these seven estimators was statistically compared, with the objective of identifying the most robust estimator. It was found that in general the methods of probability-weighted moments and L-moments performed better than the methods of maximum likelihood estimation, moments and entropy, especially for smaller values of the coefficient of variation and probability of exceedance.