본 논문은 1980년 1월부터 2004년 9월까지 한국 거래소 시장수익률을 이용하여 RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR, APARCH 등의 모형에 정규분포, 스튜던트 t분포, 왜도 스튜던트 t분포 등을 이용하여 어느 분포를 가진 모형이 보다 더 정확한 VaR을 추정할 수 있는지를 실증검증 하였다. 실증결과 표본 내 검증 시 모든 신뢰수준($90%{\sim}99.9%$)에서 롱 포지션 전략에서는 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형 및 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하며, 숏 포지션 전략에서는 GARCH 및 GJR 모형이 그리고 왜도 스튜던트 t분포가 가장 우월하였고, 99% 이상의 신뢰수준에서는 또한 ${\lambda}=0.87$를 가진 IGARCH 모형이 롱 및 숏 포지션 양 전략에서 우월하였다. 또한 분포의 경우 롱 포지션에서 왜도 스튜던트 t분포, 숏 포지션에서 스튜던트 t분포가 가장 우월하였다. 표본 외 검증에서도 동일한 결과를 제시하고 있다.
본 논문은 호주 금융시장의 두 가지 시계열(ASX200 주가지수와 AUD/USD 환율)의 수익률 자료에 존재할 수 있는 장기기억 변동성 특성을 모형화하는 데 skewed Student-t 분포가 유용한지를 연구한다. 이러한 연구목적을 위하여 FIGARCH 및 FIAPARCH Value-at-Risk (VaR) 모형을 교란항에 대한 정규분포, Student-t 분포 및 치우친 Student-t 분포 가정하에서 평가한다. 실증분석 결과 skewed Student-t 분포 모형이 정규분포 모형이나 Student-t 분포 모형보다 호주 금융시장의 VaR을 더 정확하게 추정한다는 발견하였다. 따라서 자산 수익률 분포의 왜도 및 첨도를 고려하는 것은 호주 주식시장과 외환시장의 장기기억 변동성 모형을 검토할 때 적절한 모형선택 기준을 제공한다는 것을 알 수 있다.
본 연구는 논으로부터 배출되는 오염물질항목별(COD, TOC, T-N, T-P, SS) 농도 분포에 적합한 확률분포모형을 분석하고 실측 평균 EMC와 확률분포 모형을 통해 추정된 중앙값 EMC(EMC50)값과 비교하였다. 이를 위해 2008년부터 2011년까지 전라남도 함평군에 위치한 논에서 모니터링을 수행하였다. 그 결과 COD는 3가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma), T-N은 4가지 확률분포모형(Normal, Log-Normal, Gamma, Weibull), T-P와 TOC는 3가 지 확 률 분 포 모 형 (Log-Normal, Gamma, Weibull), SS는 2가지 확률분포모형 (Log-Normal, Gamma)에서 적합한 것으로 나타났다. 특히, Log-Normal과 Gamma 확률분포모형은 모든 수질항목에 적합한 확률분포모형인 것으로 나타났다. 한편, 강우시 논 유출수의 수질항목별 평균값과 확률분포모형을 통해 추정된 EMC 중앙값과 비교한 결과 COD는 Gamma, TOC, T-N, T-P, SS는 Log-Normal 확률분포모형의 값과 비슷하게 나타났다.
이진 데이터는 일상 생활에서 자주 접할 수 있는 데이터이다. 이진 데이터를 회귀 분석하는 방법으로 로지스틱(Logistic), 프로빗(Probit), Cauchit, Complementary log-log 모형이 주로 쓰이는데, 이 방법 이외에도 Liu(2004)가 제시한 t 분포를 이용한 로빗(Robit) 모형, Kim 등 (2008)에서 제시한 일반화 t-link 모형을 이용한 방법 등이 있다. 유연한 분포를 이용하면 유연한 회귀 모형이 가능해지는 점에 착안하여, 이 논문에서는 Theodossiou(1998)에서 제시된 기운 일반화 t 분포 (Skewed Generalized t Distribution)의 이용하여 우도 함수를 최대로 하는 이진 데이터 회귀 모형을 소개한다. 기운 일반화 t 분포를 R glm 함수, R sgt 패키지를 연결하여 이 논문에서 제시한 방법을 R로 분석할 수 있는 방법을 소개하고, 피마 인디언(Pima Indian) 데이터를 분석한다.
작은와포자충의 세포골격 단백질 분포를 알아보기 위하여 actin, tropomyosin, $\alpha$-actinin 및 troponin-T의 분포를 이중면역 황금표지법 (double immunogold labeling method)으로 관찰하 였다 관찰된 모든 발육 단계의 충체에서 매우 많은 양의 tropomyosin이 세포질 및 세포막에 분포하고 있음이 밝혀졌으며 actin보다도 더 많은 양이 관찰되었다. ${\alpha}-actinin$의 경우는 주로 세포막에 소량이 분포하였으며 Troponin-T는 어느 발육 단계에서도 관찰되지 않았다 이 연구의 결과 tropomyosin의 분포 정도도 미루어 볼 때 이 단백질이 작은와포자충에서 매우 중요한 역할을 수행할 것으로 추측되며, 주로 세포막에 다량으로 분포하는 actin, tropomyosin 및 ${\alpha}-actinin$은 면역진단 및 면역치료의 대상으로 이용할 가능성이 있을 것으로 생각된다.
보험 시장은 포화되고 그 성장 동력은 소진되어 보험 산업이 저성장에 머물러 있는 가운데 보험사들은 치열한 경쟁 환경에 놓여있다. 이러한 상황에서 보험 상품에 대한 보험수리적 계산의 기초가 되는 보험 청구액의 흐름을 잘 설명할 수 있는 확률분포를 찾아내는 것은 중요한 쟁점이 될 것이다. 보험 청구액의 분포는 일반적으로 두꺼운 꼬리를 가지면서 왼쪽으로 치우친 로그정규분포나 파레토 분포로 잘 설명된다고 알려져 있으나 최근에는 기운 정규분포나 기운 t 분포가 보험 청구액 분포로 적절한 것으로 고찰되었다. Cooray와 Ananda (2005)는 로그정규분포와 파레토 분포의 장점을 모두 가진 로그정규-파레토 복합분포를 제시하고 단일분포보다 더 높은 적합도를 가짐을 확인하였다. 본 논문에서는 기운 정규분포와 기운 t 분포를 머리 부분으로 결합한 새로운 복합분포를 소개하고 덴마크의 화재보험 청구액 데이터와 미국의 배상 지불금 데이터에 적용하여 기존의 다른 복합분포들을 포함하여 여러 단일분포들과 그 성능을 비교한다.
본 연구에서는 원유시장의 변동성 분석에 적용될 수 있는 VaR(Value-at-Risk) 접근법을 고찰한다. 그리고 다양한 VaR 모형들(RiskMetrics, GARCH, IGARCH와 FIGARCH 모형)의 성과를 정규분포와 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 평가한다. Brent 및 Dubai 시장의 일별가격 자료를 이용한 실증분석 결과에 따르면, FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 원유시장의 변동성에 내재되어 있는 장기기억 특성을 잘 반영한다는 점에서 더 우월한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 원유시장 수익률의 변동성에는 장기기억이 존재한다는 것을 의미한다. 그리고 VaR 분석 결과, 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 추정되는 FIGARCH 모형이 롱 포지션과 숏 포지션 모두에서 정규분포 가정 하에서 추정되는 다른 변동성 모형들보다 원유시장에서의 투자 위험을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 치우친 Student-t 분포 가정이 원유시장 수익률 분포에 내재되어 있는 비정상적 왜도와 첨도를 모형화하는데 더 적합하다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 움직임을 올바르게 측정하고 VaR을 정확하게 추정하는데 도움을 줄 것이다.
본 연구에서는 t 분포 백분위점을 구하는 방법으로 표준정규분포의 백분위점을 이용하는 간접근사공식들과는 달리 p와 n만의 직접근사공식을 찾았다. Hoaglin이 $\chi^2$분포에 적용했던 탐색적분석과정을 거쳐서 찾아낸 이 공식은 그 형태가 간단하여 일상적인 자료분석에서 손쉽게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 최대 상대오차가 1.2%밖에 되지않는 좋은 공식이다.
심근관류 스캔에서 부하영상에 비해 휴식영상에서 오히려 심근관류가 감소되어 보이는 현상을 역재분포라고 하며, 심근관류 스캔시 드물지 않게 관찰되나 아직 이 현상의 기전이나 의미는 확실히 밝혀진 바 없다. 이에 저자들은 디피리다몰부하 T1-201 및 Tc-99m MIBI 심근관류 SPECT에서 역재분포현상의 존재 유무를 알아보고, 또 이 현상이 어떤 경우에 나오는지 그 내용을 파악하기 위하여 1992년 9월부터 1994년 1월까지 전남대학교병원 핵의학과에서 시행하였던 심근관류 SPECT를 시행한 1462명을 대상으로 본 연구를 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 대상환자 1462명중 168명(11.5%)에서 역재분포를 보였으며, T1-201을 사용한 환자는 463명 중 44명(9.5%), Tc-99m MIBI를 사용한 환자는 999명 중124명(12.4%)에서 역재분포를 보였다. T1-201 및 Tc-99m MIBI를 사용한 양군간에 역재분포 빈도수는 통계학적 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 2) 심근관류 SPECT상 역재분포를 보였던 168명 중 관동맥조영술로 확진된 65명(T1-201 21예, Tc-99m MIBI 44예)을 질환별 분류를 하였다. T1-201과 Tc-99m MIBI를 사용한 모든 환자에서 재혈관화후 (53.9%), 관동맥질환(24.6%, 재혈관화후 및 심근경색 제외), 심근경색(12.3%) 그리고 정상 관동맥(9.2%) 순으로 관찰되었으며, T1-201 및 Tc-99m MIBI 양군간에 질병양상에 따른 통계학적 유의한 차이는 없었다. 3) 역재분포를 보인 부위를 좌심실 전벽, 중격, 하벽, 측벽 및 심첨부로 나누어 분석해 보면, 중격 32(39.5%), 하벽 24(29.6%), 전벽 12(14.8%), 심첨부 7(8.7%), 그리고 측벽 6(7.4%)의 순으로 나타났다. 4) 관동맥협착의 정도와 역재분포 빈도와의 상관관계를 알아보기 위하여, 역재분포를 보인 부위와 관련된 관동맥분지 30개를 협착정도별로 분류하였다. 협착의 정도와 역재분포의 빈도와는 상관관계를 보이지 않았으며, T1-201과 Tc-99m MIBI군 사이에도 분포의 차이가 없었다. 역재분포를 보인 부위와 관련된 관동맥 분지별로 보면 좌전하행동맥이 18예로 가장 많았고, 다음 이 우관동맥(10예), 좌회선동맥(4예)순이었다. 5) 역재분포를 보인 환자중 좌심실의 벽운동성을 관찰할 수 있었던 27명의 환자 중 12명은 정상벽운동, 12명은 저운동, 그리고 3명에서 이운동 소견을 보였다. 6) 역재분포를 보인 부위에 측부혈행 유무를 관찰 할 수 있었던 30예 중 측부혈행이 있었던 예는 4예에 불과하였다. 7) T1-201 심근관류 SPECT시 휴식기 T1-201 재주사를 시행한 14예 중 재주사에 의해 역재분포 부위에 섭취 증가를 보인 예는 10예였다. 결론적으로, 역재분포는 여러가지 병태생리적인 기전에 의해 나타날 수 있는 소견으로 보이며, 그 임상적 의의는 심근관류검사를 시행한 환자의 병력에 따라 판단하여야 할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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