• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.589-596
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• 2011

The conditional autoregressive value at risk (CAViaR) model is useful for risk management, which does not require the assumption that the conditional distribution does not vary over time but the volatility does. But it does not provide volatility forecasts, which are needed for several important applications such as option pricing and portfolio management. For a variety of probability distributions, it is known that there is a constant relationship between the standard deviation and the distance between symmetric quantiles in the tails of the distribution. This inspires us to use a support vector quantile regression (SVQR) for volatility forecasts with the distance between CAViaR forecasts of symmetric quantiles. Simulated example and real example are provided to indicate the usefulness of proposed forecasting method for volatility.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.973-981
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• 2010

Quantile regression investigates the quantiles of the conditional distribution of a response variable given a set of covariates. M-quantile regression extends this idea by a "quantile-like" generalization of regression based on influence functions. In this paper we propose a new method of estimating M-quantile regression functions, which uses kernel machine technique. Simulation studies are presented that show the finite sample properties of the proposed M-quantile regression.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.426-433
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• 2016

본 논문은 한국의 중소기업을 대상으로 기업가정신 및 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility: CSR)과 기업의 경영성과와의 관계를 규명할 목적으로 진행되었다. 일반적으로 사용하는 최소자승법(Ordinary least Square) 및 분위회귀 분석(Conditional Quantile Regression)을 사용하여 전국에 있는 중소기업을 대상으로 표본 300개를 분석하였다. 첫째, 기업가정신 변수는 전반적으로 경영성과에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 분위마다 그 영향이 달랐다. 둘째, 중소기업의 CSR변수 또한 경영성과에 전반적으로 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과 시사점은 다음과 같다. 첫째, 리더쉽에 범주에 있는 기업가정신의 혁신성, 위험감수성, 진취성이 중소기업에서도 실무적으로 매우 필요한 부분으로 인지되었다. 둘째, 이전 선행연구에서 CSR은 대부분 대기업중심으로 기업의 이미지 및 대외적인 부분으로 인지되었으며, 실질적인 경영성과에서 효과는 미미할 것이라고 보았으나 중소기업의 성장에 필요한 성장 동력으로 향후 더욱 더 확장적인 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.773-786
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• 2016

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정의 대표적인 방법들의 특성을 적합식과 계산 알고리즘의 측면에서 살펴보고, 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 그 성능을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.915-922
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• 2013

분위수 회귀는 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 그러나 여러 개의 분위수 함수를 개별적으로 추정하게 되면 이들이 서로 교차할 가능성이 있으며, 이러한 분위수 함수의 교차(quantile crossing) 현상 분위수의 이론적 기본 특성에 위배된다. 본 논문에서는 다중 비교차 분위수 함수의 추정을 위해 커널 계수에 제약식을 부여하는 순차적 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안한 방법론의 효율적인 성능과 유용성을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.179-186
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• 1996

Bioequivanence models arise typically in bioassays when new preparations are compared against standard ones by means of responses on some biological organisms. Relative potency measures provide nice interpretations for such bioequivalence and their estimation constitutes the prime interest of such studies. A conditional quantile process based on the k-nearest neighbor method is proposed for this purpose. An alternative procedure based on Kolmogrov-Smirnov type estimator has also been considered along with. ARIC ultrasound data are analyzed as examples.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.669-681
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• 2010

Value-at-Risk(VaR) is an important part of risk management in the financial industry. This paper present a VaR forecasting for financial time series based on the quantile regression for GARCH models recently developed by Lee and Noh (2009). The proposed VaR forecasting features the direct conditional quantile estimation for GARCH models that is well connected with the model parameters. Empirical performance is measured by several backtesting procedures, and is reported in comparison with existing methods using sample quantiles.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.715-725
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• 2014

본 연구는 분위수회귀분석을 이용하여 한국의 세대 간 경제적 이동성을 분석한다. 분석에는 1998년부터 2008년까지의 한국노동패널조사 (KLIPS) 자료가 이용되었다. 분석결과, (1) 부모 소득영향력은 자녀소득의 조건부분포의 하위 분위수에서는 상대적으로 작고 상위 분위수로 갈수록 더 커지는 것으로 나타났다. 이것은 자녀소득 분포의 상위분위수로 갈수록 세대 간 경제적 이동성은 떨어지며 가구별 경제적 신분이 세대에 걸쳐 고착될 가능성이 높아지는 것을 의미한다. (2) 한편 교육효과를 제어하면 이러한 부모 소득 영향력은 감소하였다. (3) 대학교육 효과는 소득분포의 상위 분위수로 갈수록 더 높아져서 자녀의 대학교육이 세대 간에 소득이 이전되는 중요한 통로인 것으로 나타났다. (4) 마지막으로 분위수회귀분석결과로부터 자녀소득의 조건부분포를 비모수적으로 추정하고 추정된 곡선 그림을 이용하여 추가적인 시각적 특징들을 도출하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.211-222
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• 2013

중도절단된 자료가 있을 경우 조건부 분위수함수를 비모수적으로 추정하는 문제에 대하여 다루고 있다. 역함수에 근거한 방법인 Yu와 Jones (1998)에 의해 제안된 중복커널기법 추정량과 Lee 등(2006)의 국소로지스틱기법 추정량을 중도절단된 자료가 있는 경우로 수정하여 새롭게 제안하고, 이들을 기존의 Koenker와 Bassett (1978)의 점검함수에 근거한 커널평활 추정량들과 모의실험을 통해 비교해 보았다. 모의실험을 통하여 역함수에 근거한 추정량들은 조건부 분포가 대칭인 모형에서, 점검함수기법 추정량들은 한쪽으로 치우친 분포인 경우에 조건부 분위수를 대체로 더 잘 추정하고 있음을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.293-301
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• 2012

Quantile regression proposed by Koenker and Bassett (1978) is a statistical technique that estimates conditional quantiles. The advantage of using quantile regression is the robustness in response to large outliers compared to ordinary least squares(OLS) regression. A regression tree approach has been applied to OLS problems to fit flexible models. Loh (2002) proposed the GUIDE algorithm that has a negligible selection bias and relatively low computational cost. Quantile regression can be regarded as an analogue of OLS, therefore it can also be applied to GUIDE regression tree method. Chaudhuri and Loh (2002) proposed a nonparametric quantile regression method that blends key features of piecewise polynomial quantile regression and tree-structured regression based on adaptive recursive partitioning. Lee and Lee (2006) investigated wage determinants in the Korean labor market using the Korean Labor and Income Panel Study(KLIPS). Following Lee and Lee, we fit three kinds of quantile regression tree models to KLIPS data with respect to the quantiles, 0.05, 0.2, 0.5, 0.8, and 0.95. Among the three models, multiple linear piecewise quantile regression model forms the shortest tree structure, while the piecewise constant quantile regression model has a deeper tree structure with more terminal nodes in general. Age, gender, marriage status, and education seem to be the determinants of the wage level throughout the quantiles; in addition, education experience appears as the important determinant of the wage level in the highly paid group.