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확률계수 자기회귀 모형의 추정

Estimation for random coefficient autoregressive model

  • 김주성 (충북대학교 정보통계학과) ;
  • 이성덕 (충북대학교 정보통계학과) ;
  • 조나래 (충북대학교 정보통계학과) ;
  • 함인숙 (충북대학교 간호학과)
  • Kim, Ju Sung (Department of Information and Statistics, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Sung Duck (Department of Information and Statistics, Chungbuk National University) ;
  • Jo, Na Rae (Department of Information and Statistics, Chungbuk National University) ;
  • Ham, In Suk (Department of Nursing Science, Chungbuk National University)
  • 투고 : 2015.12.31
  • 심사 : 2016.01.03
  • 발행 : 2016.02.29

초록

비선형 모형인 확률계수 자기회귀 모형의 모수를 추정하기 위해 전체 데이터를 부표본으로 나누어 확률계수 ${\phi}(t)$가 초기값, ${\phi}(0)$를 갖는 특별한 경우를 제안하고 추정하였다. 모의 실험으로 부표본으로 나누어 확률계수 자기회귀 모형을 추정하는 더 바람직함을 확인하였다. 실증분석에서는 한국 Mumps 자료를 선형 모형인 자기회귀 모형과 확률 계수 자기회귀 모형에 각각 적합시켜 모수를 추정하고, PRESS 값을 비교하여 확률계수 자기회귀 모형의 예측이 더 우수함을 보였다.

키워드

확률계수 자기회귀 모형;부표본;최소제곱추정법;Norli의 추정법;한국 Mumps 자료

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 충북대학교

참고문헌

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