경영환경 변화와 IQM / Session4 / 통계적 공정관리1 : 기초통계교육을 위한 통계소프트웨어의 개발 - Excel 에 기초한 -

조신섭(Sin Sup Cho),송문섭(Moon Sup Song),이윤모(Yoon Mo Lee),성병찬(Byeog Chan Seong),윤영주(Young Joo Yoon),이현부(Hyun Bu Lee) 한국품질경영학회 1999 한국품질경영학회 학술대회 Vol.1999 No.1

AR(1) 모형에서 분산변화점의 탐지절차

조신섭(Sin Sup Cho),류귀열(Gui Yeol Ryu) 한국통계학회 1987 응용통계연구 Vol.1 No.1

일반적으로 시계열 자료의 분석은 시간에 대한 모수들의 정상성가정(stationary assumption)하에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 예측하기 힘든 시점에서 분산들이 변화할 수 있는 AR(1) 모형에서 분산의 변화점(variance ahange point)을 추정하는 방법을 제안했으며 모의자료 및 실제자료를 이용하여 다른 방법들과 비교하여 보았다. In time series analysis, we usually require the assumption that time series are stationary. But we may often encounter time series whose parameter values subject to change. Inthis paper w propose a method which can detect the variance change point in anAR(1) model which is subjct to changesat non-predictable time points. Proposed method is compared with other methods using the simulated and real data.

Comparison of Parameter Estimation Methods for Time Series Models in the Presence of Outliers

Sin Sup Cho(조신섭),Jae June Lee(이재준),Soo Hwa Kim(김수화) 한국통계학회 1992 응용통계연구 Vol.5 No.2

본 논문에서는 이상점이 포함된 시계열 자료의 모수추정법으로 반복보간추정법을 제안하였다. 제안된 방법은 이상점이 더 이상 탐지되지 않을 때까지 모수추정의 단계와 이상점의 탐지 단계를 반복하는 접근 방법이다. 이상점의 탐지를 위해서는 비정상적인 자료를 보간추정법으로 대치하는 보간 검진기법을 적용하였다. 또한 추정과정에서 비정상적인 자료의 비중을 적게하는 대신에 비정상적인 자료를 시계열모형의 구조를 이용한 1-시점후의 예측값으로 대치하는 수정된 GM-추정법을 제안하였다. 모의실험에 의해 제안된 추정법들과 기존의 로버스트추정법들의 성질을 비교하였다. 모의실험의 결과 반복보간추정법이 다른 추정법보다 우월한 성질을 가짐을 알 수 있었으며, 특히 AO가 하나만 있는 경우와 모수의 절대값이 큰 경우에 가장 우수함을 확인할 수 있었다. We propose an iterated interpolation approach for the estimation of time series parameters in the presence of outliers. The proposed approach iterates the parameter estimation stage and the outlier detection stage until no further outliers are detected. For the detection of outliers, interpolation diagnostic is applied, where the atypical observations are interpolated. The modified GM-estimate which replace atypical observations by the one-step-ahead predictor instead of downweighting is also proposed. The performance of the proposed estimation methods is compared with other robust estimation methods by simulation study. It is observed that the iterated interpolation approach performs reasonably well in general, especially for single AO case and large φ in absolute values.

장기억 과정에서 빠른 베이지안 변화점검출

김주원,조신섭,여인권,Kim, Joo-Won,Cho, Sin-Sup,Yeo, In-Kwon 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.4

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다. In this paper, we introduce a fast approach for Bayesian detection of change points in long-memory processes. Since a heavy computation is needed to evaluate the likelihood function of long-memory processes, a method for simplifying the computational process is required to efficiently implement a Bayesian inference. Instead of estimating the parameter, we consider selecting a element from the set of possible parameters obtained by categorizing the parameter space. This approach simplifies the detection algorithm and reduces the computational time to detect change points. Since the parameter space is (0, 0.5), there is no big difference between the result of parameter estimation and selection under a proper fractionation of the parameter space. The analysis of Nile river data showed the validation of the proposed method.

SAS/ETS를 이용한 금리예측시스템의 구축

이정형,주민정,조신섭,Lee, Jeong-Hyeong,Chu, Min-Jeong,Cho, Sin-Sup 한국데이터정보과학회 1999 한국데이터정보과학회지 Vol.10 No.2

단계적 금리자율화의 시행을 계기로 금융계에서는 시장금리의 체계적 예측이 중요한 문제점으로 대두되고 있다. 금융의 자율화, 국제화, 대형화는 금융기관간의 경쟁유발과 금융시장의 판도에 심각한 변화를 초래하였다. 또한 시장금리의 변화는 금융기관의 수익에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 대부분의 금융기관은 시장금리를 과학적이고 체계적으로 해석하기 위하여 금리결정요인에 대한 연구 및 향후 금리수준을 예측하기 위한 금리예측모형의 개발을 활발히 진행하고 있다. 본 논문에서는 시계열분석에 근거하여 예측의 정확도를 높이고 컴퓨터환경의 체계화로 사용의 편리성을 극대화한 금리예측 시스템을 개발하고 이의 활용도에 대해 논의하고자 한다. The systematic forecast of interest rates with liberalization was on the rise to important problems in the money market. Liberalization and globalization of the money market produced a seriously change as a compatition among the money market. Profits of an organ of monetary circulation are, also, definitively influenced by a change of interest rates. Hence most of the organ of monetary circulation studied to a scientific and systematic analysis for deterministic factors which have an effect on interest rates and progress development of a forecasting model of interest rates. In this paper, we develope the forecasting system which has highly forecasting performance based on a number of time series models for interest rates and discuss practical use of this system.

시계열분석을 위한 주파수 공간상에서의 재표집 기법

여인권,윤화형,조신섭,Yeo In-Kwon,Yoon Wha-Hyung,Cho Sin-Sup 한국통계학회 2006 응용통계연구 Vol.19 No.1

이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다. This paper presents the resampling method for time series data in the frequency domain obtained by using discrete cosine transforms(DCT) The advantage of the proposed method is to generate bootstrap samples in time domain comparing with existing bootstrapping method. When time series are stationary, statistical properties of DCT coefficients are investigated and provide the verification of the proposed procedure.

시계열자료 눈집방법의 비교연구

홍한움,박민정,조신섭,Hong, Han-Woom,Park, Min-Jeong,Cho, Sin-Sup 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.6

본 논문에서는 시계열자료의 군집분석을 위해 시간영역과 진동수영역에서의 군집 방법들을 소개하고 각 방법들의 장단점에 대해 논의하였다. KOSPI 200에 속한 15개 기업의 일별 주가자료률 이용한 비교분석 결과 비모수적인 방법인 웨이블릿을 이용한 군집분석이 가장 좋은 결과를 보였다. 비정상 시계열자료의 경우 차분 보다는 EMD를 이용하여 추세를 제거하는 방법이 스펙트럼 밀도함수를 이용한 군집분석에 더 효율적이었다. In this paper we introduce the time series clustering methods in the time and frequency domains and discuss the merits or demerits of each method. We analyze 15 daily stock prices of KOSPI 200, and the nonparametric method using the wavelet shows the best clustering results. For the clustering of nonstationary time series using the spectral density, the EMD method remove the trend more effectively than the differencing.

Bayesian Estimation via the Griddy Gibbs Sampling for the Laplacian Autoregressive Time Series Model

손영숙(Young Sook Son),조신섭(Sin Sup Cho) 한국통계학회 1995 Communications for statistical applications and me Vol.2 No.2

기초통계교육을 위한 통계소프트웨어의 개발 - 엑셀 VBA 를 이용한 관리도를 개발 -

송대건(Dae Gun Song),조신섭(Sin Sup Cho) 한국품질경영학회 2001 품질혁신 Vol.2 No.1

In this paper, as an example of easy and user-friendly software, we develop a control chart frame using the Excel VBA. We add this frame as a submenu to the KESS developed in the Department of statistics, Seoul National University 1998.

Tukey-Kramer 방법을 이용한 4개 평균에 관한 정확한 동시 신뢰구간의 통계적 계산 방법

김병천(Byung Chun Kim),김화선(Wha Sun Kim),조신섭(Sin Sup Cho) 한국통계학회 1989 응용통계연구 Vol.2 No.1

서로 같은 분산을 가지며 정규분포를 따르는 4개의 처리평균의 대응비교에 관한 연구로서, 삼중 t-분포를 이용하여 동시포함 범위 확률값이 정확히 1-α를 갖는 통계적 계산방법과 기법을 고찰하였다. 이 기법을 이용하여 처리사이의 표본 갯수를 변화시켜 대응되는 정확한 신뢰구간을 구하며 기존의 신뢰구간의 길이 비교, 실험적 오차 비, 효율성을 조사하였다. The problem of simultaneously estimating the pairwise differences of means of four independent normal populations with equal variances is considered. A statistical computing procedure involving a trivariate t density constructs the exact confidence intervals with simultaneous co verage probability equal to l-α. For equal sample sizes, the new procedure is the same as the Tukey studentized range procedure. With unequal sample sizes, in the sense of efficiency for confidence interval lengths and experimentwise error rates, the procedure is superior to the various generalized Tukey procedures.