• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.73-77
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• 2005

본 논문은 시계열에 내재된 설${\cdot}$추석 등 음력 명절효과의 존재를 검정하기 위해 RegARIMA 모형의 잔차에 대한 t-검정 통계량을 제시하였으며 Box-plot에 의한 그래프적 진단을 시도하였다. 제시된 t-검정 결과를 X-12-ARIMA의 AICC-사전검정 및 RegARIMA 모형에 의해 추정된 명절효과 회귀계수의 t-값과 비교하였다. 사용된 명절효과 변수는 Bell과 Hillmer(1983)의 명절효과 변수이다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.321-328
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• 2000

요일구성, 공휴일 및 윤년에 따른 영업일수 변동은 월별 또는 분기별 경제지표 일시적으로 변동시킴에 따라 지표분석의 교란요인으로 작용하고 있다. 본고에서는 경제지표에서 영업일수 변동의 효과를 RegARIMA모형 등으로 추정한 후 이를 원지표로부터 조정하였다. 그 결과 영업일수를 조정한 지표가 조정하지 않은 지표에 비해 경제지표의 기조적 움직음일 잘 나타내는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.349-360
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• 2013

최근 일별 최대 전력수요 예측은 전력설비 계획 및 운용에 매우 중요한 사안으로 주목받고 있다. 본 연구는 일별 최대 전력수요 예측을 위하여 대표적 시계열 모형을 소개하고, 예측의 성능 비교를 위하여 RMSE(Root mean squared error)와 MAPE(Mean absolute percentage error)를 사용한다. 연구결과로 보완된 Holt-Winters 모형과 Reg-ARIMA 모형이 다른 모형에 비하여 우수한 예측 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.275-284
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• 2010

본 연구에서는 계절조정을 위한 사전조정 단계 중 명절효과 조정방법에 이용되는 파급유형을 소개하고, 기존의 파급유형보다 다양하고 유연한 형태를 갖는 새로운 파급유형을 제안하였다. 그리고 명절 전후의 시계열 파급형태가 같지 않다는 현실적인 가정 하에 기존의 파급유형과 새로 제안한 파급유형을 비교하였다. 비교연구에서는 기존의 것과 새로 제안된 것으로 가능한 모든 파급유형을 구성한 후 RegARIMA로 효과를 추정하였으며 추정과정에는 우리나라의 산업별 생산지수와 출하지수 자료를 사용하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.139-144
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• 2002

계절변동조정방법인 X-12-ARIMA방법을 이용할 때에는 우리 실정에 적합한 옵션을 선택하고, 우리만에 특수한 명절과 조업일수영향을 사전에 조정해야한다. 본고에서는 명절과 조업일수영향을 측정하는 모형을 설정하고, 이것으로 추정된 사전조정요인을 원계열에서 제거했을 때 계절변동 및 계절변동조정계열의 안정성이 향상되었는가를 진단하고, 분류별로 적합한 X-12-ARIMA방법의 옵션을 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.161-171
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• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.457-471
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• 2023

월별 시계열은 일별 시계열의 월별 합이지만, 일별 시계열을 대체로 관측할 수 없어서 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 가상적으로 가정한 가변수를 포함한 RegARIMIA 모형을 이용하여 추정하고 있다. 일별 시계열을 관측할 수 있다면 요일구성변동, 명절·공휴일변동 등 달력변동을 일별 시계열을 바탕으로 추정할 수 있고 이를 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선할 수 있다. 이 논문에서는 일별 시계열의 달력변동 추정을 이용하여 월별 시계열의 계절조정을 개선하는 방법을 제안하고, 이 방법을 적용하여 3개의 월별 시계열을 계절조정하고 기존의 X-13ARIMA-SEATS를 이용한 계절조정과 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.225-236
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• 2000

계절변동조정에 대한 전문적인 지식이 없는 통계작성(이용)자가 계절변동조정통계를 정교히 작성하기 위해서는 계절변동조정작업을 전산화하여 체계화할 필요가 있다. 본고에서는 X-12-ARIMA에 바탕은 둔 BOK-X-12-ARIMA프로그램의 개발 내역을 설명하고 향후 개선방향을 정리하였다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.387-387
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• 1999

The traditional holiday, Sol which is based on a lunar calendar, falls in January orFebruary and makes it difficult to analyze time series data accurately. To analyze whetherSol raises consumer prices or not, RegARIMA models and paired t tests are used. It isfound that Sol raises consumer prices of food products significantly, but So1's effects onconsumer prices of all items are not significant.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.357-395
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• 1999

음력설이 다가오면서 과일, 채소류 등 식료품물가가 통상 크게 오름에 따라 매년 초에 물가상승과 이로 인한 경제적 부작용을 우려하는 논의가 있어 왔다. 이를 고려하여 본고에서는 음력설이 소비자물가에 미치는 영향을 RegARIMA모형과 쌍체검정을 이용하여 분석하고 그 시사점을 찾아보았다. 분석결과 음력설은 농수축산물을 중심으로 식료품 가격의 변동성을 확대시켜 체감물가를 높임으로써 물가불안심리를 유발하는 측면이 있으나 전체 소비자물가에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 음력설을 앞두고 발생하는 이러한 식료품 중심의 물가상승은 제수용품 등을 중심으로 일시적 수요증가에 주도되는 구조적인 측면이 크므로 이를 완화하는 방안을 강구하여 물가불안심리와 경제적 부작용을 줄일 필요가 있다.