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- 저자 : 송석헌 (검색결과 49 건)
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측정오차를 포함하는 패널회귀모형에서 분산 추정량의 점근적 성질 연구
송석헌,김미정 한국자료분석학회 2006 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.8 No.2
We consider the linear regression model for panel data. The OLSE of the disturbance variance in a panel linear regression model is shown to be asymptotically unbiased and weakly consistent when the random measurement errors in the regressor matrix, in which the measurement errors follow the one way and two way error component structures. 오차항의 공분산행렬이 단위행렬의 상수배가 아닌 경우 일반선형회귀모형에서는 오차항의 분산에 대한 보통최소제곱추정량은 일반적으로 불편성과 일치성을 만족하지 않는다. 그러나 본 연구에서는 패널회귀모형에서 설명변수에 측정오차가 포함된 경우, 측정오차가 일원 혹은 이원오차성분을 갖는 모형에서 오차항의 분산에 대한 보통최소제곱추정량의 점근적 불편성과 일치성을 보였다. 주요용어 : 측정오차, 패널회귀모형, 분산성분, 점근적 불편성, 일치성.
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송석헌,최충돈 한국통계학회 2003 응용통계연구 Vol.16 No.2
본 논문에서는 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 모형의 선형성을 검정 할 수 있는 검 정통계량을 제시하고, 유도한 검정통계량의 계산을 위하여 인공회귀방법을 이용하려한다. 모의실험 결과, Double-Length Artificial Resression(DLR)을 이용한 LM 검정통계량은 명목유의 수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 검정력에 있어서도 기존의 검정에 비하여 높게 나타났다. This paper derives Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression and Outer-Product Gradient for testing linear and log-linear panel regressions against Box-Cox alternatives. The proposed DLR based LM tests are easy to implement in an error component model. From the Monte Carlo study, the DLR based LM tests are recommended for testing functiona forms.
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오차항이 음의 자기상관을 따르는 선형회귀모형에서 최소제곱추정량의 효율성연구
송석헌 덕성여자대학교 자연과학연구소 1997 자연과학 논문집 Vol.3 No.-
본 연구에서는 오차항이 음의 1차 자기회귀 과정을 따르는 회귀모형에서 GLSE에 대한 OLSE의 상대효율을 다루었다. 특히 음의 자기상관이 증가는 경우에 두 추정량의 상대효율을 비교하여 비록 오차항에 자기상관이 존재하더라도 OLSE의 이용가능 부분들을 제시하였다. 더불어 이러한 모형에서 두 추정량의 상대효율의 최대 하한값을 유도하였다. 또한 소표본에서 GLSE에 대한 OLSE의 상대효율과 GLSE에 대한 FGLSE의 상대효율을 비교하였다.
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송석헌,정성한 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.6
본 논문에서 회귀모형식별을 위하여 테일러 전개(Taylor expansion)를 이용하여 계산한 정보행렬 이용한 경우와 헤이시안 행렬을 이용한 경우에 대한 라그랑쥐(LM) 검정통계량들을 제시하였다. 모의실험을 통하여 우리는 헤이시안 행렬을 이용한 LM 검정보다 정보행렬을 이용한 LM 검정의 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다 또한 쌍대 멱변환과 박스-콕스 변환을 적용하여 각각 비교해 본 결과 쌍대 멱변환(Dual-Power transformation)이 박스-콕스 변환(Box-Cox transformation)은 서로 비슷한 것으로 나타났다. 두 변환방법의 결과는 서로 비슷하지만 박스-콕스 변환의 절단(truncation)문제를 해결하기 위한 쌍대 멱변환을 추천한다. This paper presents two version of the Lagrange Multiplier (LM) tests of transformation in nonlinear regression: (i) LM test based on expected information, (ii) LM test based on Hessian. Simulation results show that, in terms of finite sample performance, the LM test based on expected information is better than the LM test based on the Hessian. Further, the Dual power transformation overcomes the truncation problem of the Box-Cox transformation. The Dual power transformation possesses properties similar to those of the Box-Cox transformation. Empirical results presented are more favorable to the new transformation than to the Box-Cox transformation in terms of model fit.
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오차항이 자기상관되어 있는 패널자료의 회귀모형에서 일차차분 추정
송석헌 덕성여자대학교 자연과학연구소 1996 자연과학 논문집 Vol.2 No.-
본 연구에서는 횡적자료(Cross-sectional data)와 시계열자료(Time series data)의 혼합형태인 패널자료에 대한 선형회귀모형을 다루었다. 일반적으로 회귀모형에서 오차항이 AR(1)과정을 따르고 상관계수가 1로 접근하는 경우 일차차분을 통하여 회귀계수를 추정하여 왔다. 그러나 일차차분추정치가 일반화최소제곱추정치와 비교하여 상대효율이 같음에 대한 이론적인 증명이 없었다. 이에 본 연구에서는 패널자료에 대한 선형회귀모형에서 계획행렬의 형태에 무관하게 두 추정량의 효율성이 같음을 이론적으로 증명하였다. 더불어 오차항이 높은 차수의 AR과정을 갖는 경우에는 이같은 성질이 성립되지 않음을 보였다.
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송석헌,전명식,정병철 한국통계학회 1999 응용통계연구 Vol.12 No.2
본 논문에서는 패널회귀모형에서 내부변환(within transformation) 추정량을 이용하여 회귀계수에 대한 정확한 신뢰구간을 제시하였다. 아울러 이러한 신뢰구간의 효율성을 신뢰계수(confidence coefficient)와 신뢰구간의 평균길이(average length of confidence interval)을 사용하여 모의실험을 통하여 다른 근사적 신뢰구간들과 비교하였다. 실험결과, 내부변환추정량을 이용한 신뢰구간은 다른 근사적 신뢰구간들에 비해 명목신뢰계수를 정확히 유지하였고, 신뢰구간의 평균길이도 다른 방법들에 비해 짧은 결과를 보았다.
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내포오차성분을 가정한 패널회귀모형에서 추정량의 효율에 관한 비교
송석헌,전명식,정병철 한국통계학회 2000 응용통계연구 Vol.13 No.1
본 논문에서는 내포오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 회귀계수에 대하여 다양한 추정량들을 유도하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 평균제곱오차의 기준에서 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 FGLS 추정량들은 GLS추정량과 효율성에서 서로 큰 차이를 보이지 않았으며, 계산상 더욱 복잡한 ML, REML 추정량 및 MIVQUE와 거의 비슷한 효율성을 보여주었다.
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송석헌,전수영,Song, Seuck-Heun,Cheon, Soo-Young 한국통계학회 2006 응용통계연구 Vol.19 No.3
This paper considers a panel regression model with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of the unknown parameters. These are natural extensions from the biometries, statistics and econometrics literature. The performance of this estimator is investigated by using of Monte Carlo experiments. The results indicate that the GME method performs the best in estimating the unknown parameters. 횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.
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송석헌,김영지,황선영,Song, Seuck-Heun,Kim, Young-Ji,Hwang, Sun-Young 한국통계학회 2006 응용통계연구 Vol.19 No.3
본 논문에서는 이원오차성분을 갖는 패널회귀모형에서 모형식별을 위하여 LM 검정통계량을 유도하고 검정통계량의 연산을 위하여 인공회귀방법(Double-Length Artificial Regression, DLR)을 이용한다. 모의 실험 결과, 소표본의 경 우에는 Outer-Product Gradient(OPG)에 근거한 LM 검정통계량은 유위수준이 과대기각하는 경향을 보인 반면 DLR에 근거한 LM 검정통계량은 명목유의수준을 잘 유지하고 검정력도 높게 나타났다. This paper derives joint and conditional Lagrange multiplier tests based on Double-Length Artificial Regression(DLR) for testing functional form and/or the presence of individual(time) effect in a panel regression model. Small sample properties of these tests are assessed by Monte Carlo study, and comparisons are made with LM tests based on Outer Product Gradient(OPG). The results show that the proposed DLR based LM tests have the most appropriate finite sample performance.
KCI
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