• Title, Summary, Keyword: 일반선형모형

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Analyzing financial time series data using the GARCH model (일반 자기회귀 이분산 모형을 이용한 시계열 자료 분석)

  • Kim, Sahm;Kim, Jin-A
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.20 no.3
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    • pp.475-483
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    • 2009
  • In this paper we introduced a class of nonlinear time series models to analyse KOSPI data. We introduce the Generalized Power-Transformation TGARCH (GPT-TGARCH) model and the model includes Zakoian (1993) and Li and Li (1996) models as the special cases. We showed the effectiveness and efficiency of the new model based on KOSPI data.

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Generalized linear models versus data transformation for the analysis of taguchi experiment (다구찌 실험분석에 있어서 일반화선형모형 대 자료변환)

  • 이영조
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.6 no.2
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    • pp.253-263
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    • 1993
  • Recent interest in Taguchi's methods have led to developments of joint modelling of the mean and dispersion in generalized linear models. Since a single data transformation cannot produce all the necessary conditions for an analysis, for the analysis of the Taguchi data, the use of the generalized linear models is preferred to a commonly used data transformation method. In this paper, we will illustrate this point and provide GLIM macros to implement the joint modelling of the mean and dispersion in generalized linear models.

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Efficient Estimation of Regression Coefficients in Regression Model with Moving Average Process (오차항이 이동평균과정을 따르는 회귀모형에서 회귀계수의 효율적 추정에 관한 연구)

  • 송석현;이종협;김기환
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.12 no.1
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    • pp.109-124
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    • 1999
  • 일반적으로 오차항이 자기상관되어 있는 선형회귀 모형에서는 회귀계수에 대한 보통최소제곱추정량이 효율적이지 못 하다고 알려져 있다. 그러나 이러한 일반화선형회귀모형에서 독립변수의 형태에 따라서는 OLSE의 사용 가능성을 제시하는 모형이 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 이동평균 과정을 따르는 선형회귀모형에서 여러 추정량들 (GLSE, APX, MAPX)에 대한 OLSE의 상대효율함수를 유도하고 비교 분석하고자 한다. 특히 소표본에서 정확한 상대효율값을 구하여 OLSE의 효율성이 크게 떨어지지 않거나 효율성이 나은 회귀모형들을 제시한다.

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Estimation of Hydrometeorologic Parameters using Dynamic Multiple Linear Regression Model (동적 다중선형회귀 모형을 이용한 한반도 수문기상인자 산정)

  • Cho, Hyungon;Kim, Baek-Jo;Lim, Yoon-Jin;Kim, Gwangseob
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.286-286
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    • 2016
  • 기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.

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Hydrologic Variable Prediction Using Nonlinear Ensemble Model (비선형 앙상블 모형을 이용한 수문량 예측)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Min-Ji;Kim, Jang-Kyung;Na, Bong-Gil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.359-359
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    • 2011
  • 기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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Generating high resolution of daily mean temperature using statistical models (통계적모형을 통한 고해상도 일별 평균기온 산정)

  • Yoon, Sanghoo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.27 no.5
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    • pp.1215-1224
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    • 2016
  • Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.

The Maximin Robust Design for the Uncertainty of Parameters of Michaelis-Menten Model (Michaelis-Menten 모형의 모수의 불확실성에 대한 Maximin 타입의 강건 실험)

  • Kim, Youngil;Jang, Dae-Heung;Yi, Seongbaek
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.7
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    • pp.1269-1278
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    • 2014
  • Despite the D-optimality criterion becomes very popular in designing an experiment for nonlinear models because of theoretical foundations it provides, it is very critical that the criterion depends on the unknown parameters of the nonlinear model. But some nonlinear models turned out to be partially nonlinear in sense that the optimal design depends on the subset of parameters only. It was a strong belief that the maximin approach to find a robust design to protect against the uncertainty of parameters is not guaranteed to be successful in nonlinear models. But the maximin approach could be a success for the partial nonlinear model, because often the optimal design depends on only one unknown value of parameter, easier to handle than the full parameters. We deal with maximin approach for Michaelis-Menten model with respect to D- and $D_s$-optimality.

불규칙한 관측주기를 갖는 지하수자료를 이용한 지하수위 변동의 시계열 분석

  • 이명재;이강근
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • pp.64-68
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    • 2000
  • 장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

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Information Arrival and Stock Market Volatility Dynamics (정보(情報)의 발생(發生)과 주가(株價)의 변동성(變動性))

  • Rhee, Il-King
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.16 no.2
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    • pp.285-308
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    • 1999
  • 증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.

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Various modeling approaches in auto insurance pricing (다양한 모형화를 통한 자동차 보험가격 산출)

  • Kim, Myung-Joon;Kim, Yeong-Hwa
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.20 no.3
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    • pp.515-526
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    • 2009
  • Pricing based on proper risk has been one of main issues in auto insurance. In this paper, we review how the techniques of pricing in auto insurance have been developed and suggest a better approach which meets the existing risk statistically by comparison. The generalized linear model (GLM) method is discussed for pricing with different distributions. With GLM approach, the distribution of error assumed plays an main role for the best fit corresponding to the characteristics of dependent variables. Tweedie distribution is considered as one of error distributions in addition to widely used Gamma and Poisson distribution. With these different types of error assumption for estimating the proper premium in auto insurance, various modeling approaches are possible. In this paper, various modeling approaches with different assumptions for estimating proper risk is discussed and also real example is given by assuming different.

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