轉移函數模型을 利用한 會計利益豫測에 관한 硏究

柳益秀 慶熙大學校 經營大學院 1996 국내석사

A Study on transfer function models with autoregressive conditional heteroscedasticity noise process : 자기회귀 조건부 이분산 과정을 가지는 전이함수모형에 관한 연구

백지선 부산대학교 대학원 2000 국내박사

시계열 자료의 분석에서 원인과 결과의 인과관계를 가지는 변수들을 흔히 접하게 된다. 이러한 변수들간의 관계를 규명하고자 하는 경우에 동일한 분산을 가정하는 전이함수모형을 고려한다. 그러나 오차항이 이분산을 가지는 경우 등분산을 가정한 전이함수모형을 이용한다면, 모수추정의 효율이 떨어지고, 예측값과 예측값의 신뢰구간에는 오류가 발생할 수 있다. 따라서 오차항의 등분산 가정에 대한 진단이 필요하며, 오차항이 이분산성을 보이는 것으로 판단되면, 이에 알맞은 모형으로 적합하여야 한다. 이분산 모형으로는 ARCH 모형과 이를 일반화시킨 GARCH 모형 등이 있다. 본 논문에서는 전이함수모형에 오차항에 대한 이분산 모형으로 과거 오차항들의 제곱의 선형 결합 형태로 표현되어진 ARCH(Autoregessive Conditional Heteroscedasticity) 과정이 고련된 자기회귀 조건부 이분산 과정을 가지는 전이함수모형을 제안하고 연구하였다. 제안한 모형에 대한 최대우 도추정치의 점근정규분포를 위한 조건들을 제안하고 4차 적률이 존재하는 모수공간을 수치적으로 계산하여 제시하였다. 또한 모형식별, 모수추정, 모형진단을 포함한 모형구축 과정과 제안한 모형을 이용한 예측치와 신뢰구간에 관하여 논의하였다. 모의실험을 통하여 제안한 모형구축 및 모수추정 과정의 적합성을 알아보고 모형 적합도에 대한 측도로 제곱근 평균제곱오차를 사용하여 전이함수 모형과 비교하였다. 두 모형의 제곱근 평균제곱오차에서는 크게 차이가 없으며, 1단계 예측분산에 대해서는 두 모형의 형태가 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉, 제안한 모형이 자료 변동의 크기에 따라 신뢰구간의 넓이를 제공하여 자료의 이분산성을 설명하는데 더 유용함을 알 수 있었다. 또한, 1992년 2월에서 2000년 9월까지의 월말 주가지수와 회사채수익률 자료를 제안한 모형에 적용하였다. 제안한 모형으로 적합되어진 모형이 전이함수모형에 비하여 1단계 예측치의 제곱근 평균제곱오차가 다소 작았으며, 신뢰구간에서도 출력변수의 이분산성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다.

Improvement of filtering technique in transfer function noise model : 전이함수잡음모형을 이용한 필터링 기법의 개선

성지연 The Graduate School Yonsei University 2003 국내박사

장기적 유량 예측을 위한 다변량 예측모형은 기존의 단변량 예측 모형에 비해 유량 변화에 영향을 줄 수 있는 외부적 조건들을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 다변량 예측 모형으로는 전이함수잡음모형이 대표적이며 유량예측을 위해서는 주로 강수량을 외부 조건으로 고려한다. 그러나 보다 정확한 예측을 위해 예측 모형의 잡음을 줄이는 필터링 기법이 도입되었다. 필터링 기법은 시간 갱신과 측정갱신이 피드백 작용을 하여 예측 모형의 오차를 줄여주는 방법으로 Kalman filter 기법이 대표적이다. 선형 예측 모형에 이용되는 Kalman filter 기법에는 standard filter 와 adaptive filter 방법이 주로 이용되며 단변량 혹은 다변량 예측 모형의 상태공간화에 의해 수행된다. 본 논문에서는 유량에 영향을 미치는 인자 중 가장 지배적이라 할 수 있는 강우를 고려한 전이함수잡음모형을 구성하여 화천댐 유역 월 유입량을 예측한 결과, 유량이 최대값을 가지는 7월에 오차가 큰 것을 알 수 있었다. 따라서 오차를 줄이기 위한 방법으로 Kalman filter 기법인 standard filter 와 adaptive filter를 적용한 결과 7월의 유입량 오차는 감소하였으나 4월부터 6월의 유입량이 증가하여, 전체 오차는 오히려 증가하는 현상이 나타났다. 이 문제를 해결하기 위해 filter의 발산문제를 해결하는데 사용되는 squre-root filer 기법을 적용하였으며, 앞선 두 필터에 비해 7월 유입량 오차와 전체 오차가 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. The multivariate forecasting models for the long term flow forecast have the merit that is possible to consider the exogenous factor besides the flow. The Transfer Function Noise(TFN) model is usually used as the multivariate forecasting model, then the precipitation is considered as the exogenous factor. However, it still remains the great error on the peak. The filtering techniques are introduced to forecast the value more exactly. The filtering techniques are the error reduction methods by feedback between state update process and measurement update process, and Kalman filter methods are usual. The Kalman filter methods for linear forecast models have the standard filter and adaptive filter. In this study, Transfer Fuction Noise (TFN) model considering the precipitation, as the dominant factor for flow is applied to Hwachoen dam. As a result, the error is great on July, having peak inflow. For methods to reduce the error, standard filter and adaptive filter are applied to. In the result, the July inflow error is decreased, but the error from April to June is increased. To solve those problems, the squre-root filer that solves the filter divergence problem is considered. And it produces the result that reduces both July inflow error and total inflow error.

전이함수잡음모형을 이용한 필터링 기법의 개선

성지연 연세대학교 대학원 2004 국내석사

The multivariate forecasting models for the long term flow forecast have the merit that is possible to consider the exogenous factor besides the flow. The Transfer Function Noise(TFN) model is usually used as the multivariate forecasting model, then the precipitation is considered as the exogenous factor. However, it still remains the great error on the peak. The filtering techniques are introduced to forecast the value more exactly. The filtering techniques are the error reduction methods by feedback between state update process and measurement update process, and Kalman filter methods are usual. The Kalman filter methods for linear forecast models have the standard filter and adaptive filter. In this study, Transfer Fuction Noise (TFN) model considering the precipitation, as the dominant factor for flow is applied to Hwachoen dam. As a result, the error is great on July, having peak inflow. For methods to reduce the error, standard filter and adaptive filter are applied to. In the result, the July inflow error is decreased, but the error from April to June is increased. To solve those problems, the squre-root filer that solves the filter divergence problem is considered. And it produces the result that reduces both July inflow error and total inflow error. 장기적 유량 예측을 위한 다변량 예측모형은 기존의 단변량 예측 모형에 비해 유량 변화에 영향을 줄 수 있는 외부적 조건들을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 다변량 예측 모형으로는 전이함수잡음모형이 대표적이며 유량예측을 위해서는 주로 강수량을 외부 조건으로 고려한다. 그러나 보다 정확한 예측을 위해 예측 모형의 잡음을 줄이는 필터링 기법이 도입되었다. 필터링 기법은 시간 갱신과 측정갱신이 피드백 작용을 하여 예측 모형의 오차를 줄여주는 방법으로 Kalman filter 기법이 대표적이다. 선형 예측 모형에 이용되는 Kalman filter 기법에는 standard filter 와 adaptive filter 방법이 주로 이용되며 단변량 혹은 다변량 예측 모형의 상태공간화에 의해 수행된다. 본 논문에서는 유량에 영향을 미치는 인자 중 가장 지배적이라 할 수 있는 강우를 고려한 전이함수잡음모형을 구성하여 화천댐 유역 월 유입량을 예측한 결과, 유량이 최대값을 가지는 7월에 오차가 큰 것을 알 수 있었다. 따라서 오차를 줄이기 위한 방법으로 Kalman filter 기법인 standard filter 와 adaptive filter를 적용한 결과 7월의 유입량 오차는 감소하였으나 4월부터 6월의 유입량이 증가하여, 전체 오차는 오히려 증가하는 현상이 나타났다. 이 문제를 해결하기 위해 filter의 발산문제를 해결하는데 사용되는 squre-root filer 기법을 적용하였으며, 앞선 두 필터에 비해 7월 유입량 오차와 전체 오차가 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.

이변수 시계열의 전이함수모형 분석 : 습도변동에 대한 예측모형

백경원 연세대학교 대학원 2006 국내석사

본 논문에서는 습도의 미래 예측을 위하여, 습도는 온도의 영향을 받는다는 사실을 토대로 통계학적 분석을 기반으로 모형을 설정하고 통계적 절차를 제안한다. 습도 시계열의 미래값을 예측하는 데 자신의 과거나 현재의 값은 물론 이고 이 시계열과 인과관계를 갖는 다른 시계열인 온도의 과거 나 현재 그리고 미래의 예측값까지도 예측에 이용함으로써 예측 효과를 높이는 전이함수 모형을 제시하고 예측한다.

전이함수모형에서의 노이즈부분 식별방법에 대한 연구

조동환 建國大學校 大學院 1996 국내석사

A model which describes the relationship between two time series is called the transfer function model. The transfer function model consist of two parts which is generally called the transfer function part and the noise part. In the transfer function model analysis, the Box-Jenkins method which exploits the autocorrelation and partial autocorrelation coefficients is commonly used to identify the model of the noise part. However, it is well-known fact that this method has some serious drawbacks in identifying on ARIMA model. In this paper, another identifying method of the noise part is investigated, which is proposed by Box, Jenkins, and Reinsel. And as an empirical study, we apply the proposed method in analyzing the relationship between Stock Price Index and Customers' Deposit in Korea from December 24, 1994 to December 20, 1995. As a result, we find that the new method is useful in identifying correctly the model of noise part.

Runoff forecasting by using transfer function-noise model and state-space model with Kalman filtering

차창용 Graduate School, Yonsei University 2003 국내석사

물의 순환과정 중에서 인간생활에 가장 밀접한 영향을 주는 것은 유출이다. 따라서 수문학 연구의 주요 관심사는 궁극적으로 유출의 정확한 해석과 예측에 있다. 이러한 경우 강우와 유출자료를 실시간 on-line으로 이용할 수 있다면, 강우-유출과정을 비교적 간단한 black-box형태의 입출력 시스템모형으로 구성하는 반면에 필터링이론을 도입함으로써 호우발생시 장차 일어날 홍수유출을 보다 신속 정확하게 실시간 예측할 수 있다. 본 논문에서 사용한 자료는 충주댐유역의 1987년∼1996년까지 발생한 주요 호우사상중 비교적 관측정도가 양호한 22개의 사상으로써 Kriging method에 의한 6시간단위 유역평균강우량과 충주댐의 6시간단위 유입량을 이용하여 모형구성 및 예측을 실시하였다. 모형은 transfer function-noise model과 state-space model을 각각 구성하여 Kalman filtering 기법을 적용하여 예측을 실시, 비교하였다. 모형구성은 범용 통계팩키지인 SAS 시스템을 이용하여 실시하였다. Transfer function-noise model의 경우 Box와 Jenkins(1994)의 모형식별법을 사용하여 식별한뒤, 사전백색화 추정법으로 충격반응가중함수를 추정하고, Porte Manteau 검정통계량으로 검정을 실시하였다. State-space model의 경우는 Akaike(1974)의 정준상관분석을 사용하여 식별한 뒤 추정 및 검정을 실시하였다. 구성된 모형을 이용하여 실시간 1단계전 예측을 실시한 결과 transfer function-noise model과 state-space model 모두 비교적 정확한 예측결과를 나타내었다. 그러나 state-space model이 transfer function-noise model에 비해 다소 과다추정되거나 과소추정되는 경향이 있는 것으로 나타났다. Within the circulation of water, the most important factor to human life is runoff. Therefore, the main focus in hydrology is in accurate analysis and forecasting of runoff. In this case, if we can utilize the rainfall and runoff data in real-time on-line, we could compose the rainfall-runoff process into a rather simple black-box type input-output system model as well as apply the filtering theory, and as a result, forecast the flood runoff with promptitude and accuracy in case of precipitation. In this research, 22 satisfactory rainfall events from the year 1987 through 1996 were chosen for the purpose of carrying out the construction of models and the runoff forecasting in the basin near Chung-Ju Dam. During the process, model formation and forecasting were implemented using six hourly average rainfall in the basin and inflow into Chung-Ju Dam. Transfer function-noise model and state-space model were applied along with the Kalman filtering method for the forecasting and compared to each other. Global statistics package SAS system was used to construct models. Transfer function-noise model was identified by Box & Jenkins'(1994) method. Impulse response function was estimated by prewhitening method. Porte Manteau statistics were used to goodness of fit test. In case of constructing state-space model, Akaike's(1974) canonical correlations analysis was used to identify the model and the model was estimated and tested a goodness of fit. After conducting the 1 step ahead of real-time forecasting using the composed models, both the transfer function-noise model and state-space model exhibited a rather accurate result. However, state-space model tends to either overestimate or underestimate the forecast compared to transfer function-noise model.

3배열방법을 사용한 전이함수모형의 식별

장승욱 연세대학교 1993 국내석사

개입분석에 의한 금융실명제의 채권수익률 영향에 대한 실증분석

박완철 建國大學校 大學院 1995 국내석사

Time series are often affected by certain external events such as holidays, strikes, regulations and other policy changes, which we call these external events interventions. In this paper we investigate the method, which is called intervention analysis, to evaluate the effect of these external events, including ARIMA model and transfer function model. And as an empirical study, we apply the intervention model to the analysis of effectiveness of the Real Name Financial Transaction System on the bond yield in Korea. As the result of analysis, we can see the effectiveness is statistically significant in changing a model of bond yield. The data used in the study is an unsecured bond yield of Korea from May 1, 1993 to September 27, 1993.

(A)study on transfer function models with autoregressive conditional heteroscedaticity noise process

백지선 釜山大學校 2001 국내박사