• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.829-837
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• 2011

본 논문에서는 비관측요인모형을 이용하여 한국의 국내총생산 시계열 자료를 분석한다. 이 모형이 확률적 및 결정적 요인들을 모두 포괄할 수 있다는 점을 이용하여, 보다 다양한 형태로 시계열 자료의 모형화를 시도하였으며, 지수평활법 및 박스-젠킨스의 ARIMA모형과 예측력을 비교하였다. 국내 총생산 자료에 대한 2년간의 미래 예측에서 비관측요인모형이 보다 우수함을 보인다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제14권2호
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• pp.105-118
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• 2008

There are many debates on the topic of the relationship between oil prices and economic growth. Through the repeated processes of conformations and contractions on the subject, two main issues are developed; one is how to define and drive oil shocks from oil prices, and the other is how to specify an econometric model to reflect the asymmetric relations between oil prices and output growth. The study, thus, introduces the unobserved component model to pick up the oil shocks and a first-order Markov switching model to reflect the asymmetric features. We finally employ unique oil shock variables from the stochastic trend components of oil prices and adapt four lags of the mean growth Markov Switching model. The results indicate that oil shocks exert more impact to recessionary state than expansionary state and the supply-side oil shocks are more persistent and significant than the demand-side shocks.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권3호
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• pp.353-371
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• 2022

This paper analyzes death counts after World War II of several countries to identify and to compare their stochastic structures. The stochastic structures that this paper entertains are three structural time series models, a local level with a random walk model, a fixed local linear trend model and a local linear trend model. The structural time series models assume that a time series can be formulated directly with the unobserved components such as trend, slope, seasonal, cycle and daily effect. Random effect of each unobserved component is characterized by its own stochastic structure and a distribution of its irregular component. The structural time series models use the Kalman filter to estimate unknown parameters of a stochastic model, to predict future data, and to do filtering data. This paper identifies the best-fitted stochastic model for three types of death counts (Female, Male and Total) of each country. Two diagnostic procedures are used to check the validity of fitted models. Three criteria, AIC, BIC and SSPE are used to select the best-fitted valid stochastic model for each type of death counts of each country.

• 노동경제논집
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• 제34권3호
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• pp.119-139
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• 2011

이 논문은 사업체-근로자 연결패널 자료(establishment-worker matched panel data)를 이용하여 정규직과 비정규직의 임금 격차를 추정한다. 사업체-근로자 연결패널 자료의 특성을 활용하면 관찰되지 않는 근로자 특성과 사업체 특성 모두를 통제한 임금격차의 추정이 가능하다. 연결 자료의 구조를 반영한 고정효과 모형(fixed effect model)의 추정 결과에 의하면 정규직과 비정규직 사이의 임금 격차를 6.5~8.4%이다. 이는 OLS로 추정된 임금격차의 30~40% 수준이다. 따라서 횡단면 분석에서 발견되는 정규직과 비정규직의 임금격차의 상당 부분은 근로자와 사업체의 관찰되지 않은 특성에 의해 설명될 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제31권4호
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• pp.509-518
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• 2002

This paper is concerned with semiparametric Bayesian analysis of the proportional intensity regression model of the Poisson process for multiple event time data. A nonparametric prior distribution is put on the baseline cumulative intensity function and a usual parametric prior distribution is given to the regression parameter. Also we allow heterogeneity among the intensity processes in different subjects by using unobserved random frailty components. Gibbs sampling approach with the Metropolis-Hastings algorithm is used to explore the posterior distributions. Finally, the results are applied to a real data set.

• 지역연구
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• 제32권2호
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• pp.45-59
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• 2016

본 연구는 서울 지역노동시장권에서 여성장애인 임금근로자가 이중차별적 임금차별을 경험하고 있는지, 그리고 그 정도가 어떠한지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구 고찰을 바탕으로 지역노동시장에서 여성장애인이 겪는 이중차별 메커니즘을 파악하고, Oaxaca-Blinder 모형과 Juhn-Murphy-Pierce 모형을 이용하여 여성장애인이 겪는 임금격차를 보다 엄밀하게 분석하고자 하였다. 분석자료로는 1차(2008년)와 5차(2012년)의 장애인고용패널조사 자료와 11차(2008년)와 15차(2012년)의 한국노동패널조사 자료를 사용하였다. 임금격차 분해 결과에 따르면, 서울 지역노동시장권 내 여성장애인들은 장애와 여성이라는 조건으로 인해 이중적으로 임금차별을 겪고 있는 것으로 나타났다. 또한 여성장애인이 가진 특성과 관측되지 않은 임금결정요소들의 시간에 따른 변화는 장애와 성별에 기인한 임금격차 수준을 전반적으로 감소시켰다. 여성장애인이 가진 특성변화에 따른 임금보상수준 및 관측되지 않은 노동시장 내의 임금불평등도 변화로 인해 성별임금격차는 감소했지만 장애임금격차는 오히려 증가한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.581-594
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• 2016

본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

• 경제분석
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• 제27권2호
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• pp.1-40
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• 2021

본 연구는 1981년부터 2019년까지 한국의 생산가능인구 1인당 실질 GDP 추세성장률을 추정하기 위해 추세성장률이 임의보행을 따르는 비관측요인모형을 사용한다. 추정 결과, 추세성장률은 외환위기를 극복하던 시기인 2000년 전후를 제외하고 1980년대 후반부터 2010년대 초반까지 지속해서 하락하였다. 추세성장회계를 통해 추세성장률 하락요인을 분석한 결과, 지속적인 추세성장률 하락은 노동생산성 둔화와 관련이 깊은 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 1988년부터 1998년까지의 추세성장률 1차 하락기는 외환위기 이전부터 둔화되기 시작한 노동증강 총요소생산성에 가장 큰 영향을 받았다. 이러한 결과는 외환위기로 추세성장률이 하락했다는 가설과는 배치되는 것이다. 한편 부진한 투자는 2002년부터 2012년까지의 2차 하락기의 중요한 배경인 것으로 나타났다.