가구조사에서 층화정보를 이용한 사후가중치 보정에 관한 연구: 모의실험을 중심으로

신기일,이상은 통계청 2017 통계연구 Vol.22 No.4

In sample survey, stratified sampling is widely used for accurate parameter estimation. It is the amount of information contained in the sampling frame that determines the success or failure of the stratified sampling method. If there is not enough information for stratification at the time of sampling design, information can be obtained using double sampling (two-phase sampling). On the other hand, if additional information related to stratification is obtained after the survey, post weight adjustment is used to improve the accuracy of the parameter estimation. In this way, information related to stratification variables in stratified sampling has a great influence on the accuracy of estimation. In this paper, we investigate the use of information for stratification contained in the sampling frame when using stratified sampling in household survey. Simulation results were used to compare the results of applying the existing household weights when using person weights at the time of sample design. In addition, we applied the weight adjustment method in the case where the supplementary survey was made by the additional individual survey without household information, and compared the performance of each method through simulation. 표본 조사에서는 정확한 모수 추정을 위해 층화추출법이 널리 사용되고 있다. 층화 추출법의 성패를 좌우하는 것은 표본틀에 포함된 층화정보의 양이다. 표본설계 당시에 층화를 위한 충분한 정보가 없는 경우에는 이중추출법(double sampling, two-phase sampling)을 이용하여 정보를 얻을 수 있다 . 반면 실사 후에 층화와 관련된 추가 정보가 얻어진다면 사후가중치 보정을 이용하여 모수 추정의 정확성을 향상시킨다. 이와 같이 층화추출에서 층화변수와 관련된 정보는 추정의 정확성에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 가구조사(household survey)에서 층화추출법을 사용할 때 표본틀에 포함된 층화정보의 사용 방법에 관하여 연구하였으며 모의실험을 통해 인구 가중치를 사용할 때 표본설계 당시에 얻어진 가구 가중치를 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 결과를 비교하였다. 또한 가구 정보 없이 추가로 사람 조사가 보완조사로 이루어진 경우에서의 가중치 적용 방법을 설명하고 모의실험을 통해 각 방법의 성능을 비교하였다.

공간 통계 활용에 따른 소지역 추정법의 평가

신기일,최봉호,이상은,Shin, Key-Il,Choi, Bong-Ho,Lee, Sang-Eun 한국통계학회 2007 응용통계연구 Vol.20 No.2

Among the small area estimation methods, it has been known that hierarchical Bayesian(HB) approach is the most reasonable and effective method. However any model based approaches need good explanatory variables and finding them is the key role in the model based approach. As the lacking of explanatory variables, adopting the spatial terms in the model was introduced. Here in this paper, we evaluate the model based methods with/without spatial terms using the diagnostic methods which were introduced by Brown et al. (2001). And Economic Active Population Survey(2005) is used for data analysis. 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.

MSPE를 이용한 임금총액 소지역 추정

황희진,신기일,Hwang, Hee-Jin,Shin, Key-Il 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.2

국내외적으로 지역통계에 관한 관심이 높아지고 있으며 이와 관련하여 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역 추정에 사용되는 추정량의 대부분은 MSE(moan squared error)를 최소화하여 얻어진다 (Rao, 2003). 최근 황희진과 신기일 (2008)은 MSPE(mean squared percentage error)를 최소화하는 추정량을 사용한 소지역 추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 노동통계 중 지청별 일인당 평균 임금총액 추정에 황희진과 신기일 (2008)이 제안한 방법을 적용하여 보았으며 2007년 매월 노동통계 자료를 이용하여 기존의 MSE를 최소화 하여 얻어진 여러 추정량과 우수성을 비교해 보았다. 또한 노동통계를 위 한 소지역 추정의 실제 사용 가능성을 살펴보았다. Many researches have been devoted to the small area estimation related with the area level statistics. Almost all of the small area estimation methods are derived based on minimization of mean squared error(MSE). Recently Hwang and Shin (2008) suggested an alternative small area estimation method by minimizing mean squared percentage error. In this paper we apply this small area estimation method to the labor statistics, especially monthly wages by a branch area of labor department. The Monthly Labor Survey data (2007) is used for analysis and comparison of these methods.

이웃정보시스템을 이용한 공간 소지역 추정량 비교

김정숙,황희진,신기일,Kim, Jeong-Suk,Hwang, Hee-Jin,Shin, Key-Il 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.5

최근 격자자료(lattice data) 분석 방법을 이용한 소지역 추정(small area estimation)이 연구되고 있으며 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다. 소지역 추정에 주로 사용되는 격자자료(lattice data) 분석의 경우 가장 자료를 잘 설명할 수 있는 이웃정보시스템을 사용하여야 분석의 효율을 향상시킨 수 있다. 최근 이강석과 신기일 (2008)은 지리정보시스템을 이용하여 만들어진 여러 이웃정보시스템을 비교, 분석하였다. 본 논문에서는 이강석과 신기일(2008)이 제안한 여러 이웃정보시스템이 소지역 추정에 얼마나 영향을 미치는지를 MSE, 커버리지, 캘리브레이션 그리고 회귀분석 방법 등을 이용하여 비교하였다. 2001년 경제활동인구조사의 실업자수 자료가 비교에 사용되었다. Recently many small area estimation methods using the lattice data analysis have been studied and known that they have good performances. In the case of using the lattice data which is mainly used for small area estimation, the choice of better neighborhood information system is very important for the efficiency of the data analysis. Recently Lee and Shin (2008) compared and analyzed some neighborhood information systems based on GIS methods. In this paper, we evaluate the effect of various neighborhood information systems which were suggested by Lee and Shin (2008). For comparison of the estimators, MSE, Coverage, Calibration, Regression methods are used. The number of unemployment in Economic Active Population Survey(2001) is used for the comparison.

자동차보험 제도개선이 사고발생 사망자 수에 미치는 영향 분석

신기일,이홍석,오승준 한국외국어대학교 외국학종합연구센터 부설 기초과학연구소 1999 기초과학연구 Vol.8 No.-

우리 나라 자동차등록대수는 1970년의 13만대에 불과하던 것이 급속한 경제성장과 이로 인한 국민소득의 증대에 힘입어 1997년에는 1,041만대로 급격히 증가하였다. 이러한 추세는 생활수준의 향상 및 자가운전자의 증가 등으로 성장세를 계속할 것으로 보이나, 최근의 경기상황과 우리 나라 도로사정 및 기타 여건에 비추어 볼 때 자동차대수가 어느 정도 포화상태에 이르고 있음을 고려하면 과거와 같은 급속한 신장세에서 벗어나 그 성장세가 둔화될 것으로 예상된다. 이러한 자동차대수의 증가에 따라 자동차사고도 늘어나 사회적인 문제를 야기하고 있으며, 정부에서는 피해자 보호를 위하여 법률상 강제보험인 자동차손해배상책임보험의 보상한도를 점차로 확대하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 자동차보험의 보상한도 확대가 자동차 사고발생 사망자 수에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.

사후예측을 통한 분석방법의 선택

신기일,맹승영 한국외국어대학교 외국학종합연구센터 부설 기초과학연구소 1997 기초과학연구 Vol.6 No.-

시계열분석 기법은 매우 다양하며 어느 분석 기법을 사용 할 것인가는 시계분열분석에 있어서 가장 기본적인 문제이다. 본 논문은 Wei(1990)에서 제안된 통계량을 기준으로 1949년 1월부터 1960년 12월까지의 월별 국제항공여행객수의 자료를 분석하는데 있어서 최선의 분석방법을 선택하는 문제에 대하여 연구하였다. 이 자료는 최병선(1992)에 의해 승법계절 ARIMA 모형으로 분석되었으나 다른 분석방법 즉, 분해시계열방법, 지수평활법, 그리고 회귀분석방법에 의한 추가분석을 통해서 얻은 예측치를 제안된 기준에 따라 비교하여 봄으로써 어느 분석방법에 의해 예측치를 얻는 것이 가장 신뢰할 수 있는지 살펴보고 그 분석내용들에 대하여 검토해 보았다.

절사층 총합추정을 위한 복합추정량

황종민,신기일,Hwang, Jong-Min,Shin, Key-Il 한국통계학회 2012 Communications for statistical applications and me Vol.19 No.1

절사표본 추출법은 절사층, 표본층, 전수층으로 모집단을 분리한 후 표본층과 전수층의 조사결과를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정하는 방법이다. 이 방법은 왜도가 심한 사업체조사에서 흔히 사용하는 방법이다. 절사층의 총합 추정은 전체 모집단 총합 추정에 영향을 미치므로 절사층 총합의 정확한 추정은 매우 중요하다. 최근 김지학과 신기일 (2011)은 절사층에서 소수의 표본을 추출하여 얻은 결과와 기존의 추정량에서 얻은 결과를 선형결합하는 복합추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 최량선형불편예측(best linear unbias predictor; BLUP)을 이용한 새로운 복합추정량을 제안하였으며 모의실험을 통하여 기존의 방법과 새로운 복합 추정량의 우수성을 비교하였다. Cut-off sampling that discards a part of the population from the sampling frame, is a widely used method for a business survey. Usually, to the estimate of population total, an accurate estimate of the total of the take-nothing stratum is required. Many estimators have been developed to estimate the total of the take-nothing stratum. Recently Kim and Shin (2011) suggested a composite estimator and showed the superiority of that estimator. In this paper, we suggest an alternative composite estimator obtained by combining BLUP estimator and a ratio estimator obtained by the small samples from the take-nothing stratum. Small simulation studies are performed for a comparison of the estimators and we confirm that the new suggested estimator is superior.

축소예측을 이용한 소지역 추정

황희진,신기일,Hwang, Hee-Jin,Shin, Key-Il 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.1

많은 소지역 추정량이 제안되었으며, 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 소지역 추정량의 특성과 우수성을 비교하기위한 비교통계량도 연구되고 있다. 기존의 소지역 추정량은 MSE(Mean square error)를 최소화하여 얻어지며, 이에 따라 추정량의 우수성도 MSE를 기준으로 판단하고 있다. 본 논문에서는 최근 새롭게 재조명 되고 있는 MSPE(Mean square percentage error)를 최소화하는 추정량을 제안하였다. 신기일 등 (2007)에서 사용된 비교통계량과 MSE 그리고 MSPB를 이용하여 제안된 추정량과 기존의 소지역 추정량을 비교하였다. Many small area estimation methods have been suggested. Also for the comparison of the estimation methods, model diagnostic checking techniques have been studied. Almost all of the small area estimators were developed by minimizing MSE(Mean square error) and so the MSE is the well-known comparison criterion for superiority. In this paper we suggested a new small area estimator based on minimizing MSPE(Mean square percentage error) which is recently re-highlighted. Also we compared the new suggested estimator with the estimators explained in Shin et al. (2007) using MSE, MSPE and other diagnostic checking criteria.

상관관계와 표본 크기에 따른 BLS 무응답 보정의 효율성 비교

김석,신기일,Kim, Seok,Shin, Key-Il 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.6

미국 노동통계청에서 사용하고 있는 BLS 방법의 효율성과 민감성에 관한 연구 결과에 의하면 표본 틀 (Sample frame) 자료와 조사된 자료의 상관관계가 높을수록 BLS 무응답 보정 효과는 커지는 것으로 알려져 있다 (이석진과 신기일, 2008). 그러나 표본 틀 자료와 조사된 자료의 상관계수가 층별로 크기가 다른 경우, BLS 보정 효과는 달라질 수 있다. 따라서 일반적으로 실시되는 표본 설계에서는 층화추출 방법이 사용되기 때문에 각 층의 표본 크기와 상관계수가 다른 경우의 BLS 보정 효과률 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 층의 표본 크기와 상관계수 그리고 무응답 비율에 따른 BLS 무응답 보정 효과를 살펴보았다. 이를 위해 사용된 자료는 노동부의 월별 자료인 2007년 매월노동통계 자료이다. Efficiency and sensitivity of BLS adjustment method have been studied and the method is known to provide more accurate estimate of total by using properly adjusted weights of samples. However, BLS methods provide different efficiencies according to the magnitudes of correlation coefficients and the sizes of samples in strata. In this paper we study the efficiency of the BLS adjustment according to the sample sizes and correlations in strata. For this study, 2007 monthly labor survey data is used.

Testing a Multivariate Process for Multiple Unit Roots

Key Il Shin(신기일) 한국통계학회 1994 응용통계연구 Vol.7 No.1

본 논문에서는 비정상(단위근) 시계열이 포함된 다변량 시계열 자료에서 단위근에 해당되는 계수행렬 추정량의 극한분포가 정상시계열의 유무에 상관없이 일정하다는 것을 밝혔다. 또한 단위근만 존재하는 다변량 시계열에서 다중단위근을 검정하는 검정 통계량을 제안하였다. An asymptotic property of the estimated eigenvalues for multivariate AR(p) process which consists of vector of nonstationary process and vector of stationary process is developed. All components of the nonstationary process are assumed to reveal random walk behavior. The asymptotic property is helpful in understanding multiple unit roots. In this paper we show the stationary part in multivariate AR(p) process does not affect the limiting distribution of estimated eigenvalues associated with the nonstationary process. A test statistic based on the ordinary least squares estimator for testing a certain number of multiple unit roots is suggested.