Earticle

본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및 Mann-Whitney U 검증을 이용하여 실측 및 계산된 월 증발접시 증발량자료에 동질성검증을 실시하였다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 수문학적 분해를 위해서 MLP-NNM과 SVM-NNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 수문학적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.

The purpose of this research is to apply the neural networks models for the hydrologic disaggregation of the yearly pan evaporation(PE) data in Republic of Korea. The neural networks models consist of multilayer perceptron neural networks model(MLP-NNM) and support vector machine neural networks model(SVM-NNM), respectively. And, for the evaluation of the neural networks models, they are composed of training and test performances, respectively. The three types of data such as the historic, the generated, and the mixed data are used for the training performance. The only historic data, however, is used for the testing performance. The application of MLP-NNM and SVM-NNM for the hydrologic disaggregation of nonlinear time series data is evaluated from results of this research. Four kinds of the statistical index for the evaluation are suggested; CC, RMSE, E, and AARE, respectively. Homogeneity test using ANOVA and Mann-Whitney U test, furthermore, is carried out for the observed and calculated monthly PE data. We can construct the credible monthly PE data from the hydrologic disaggregation of the yearly PE data, and the available data for the evaluation of irrigation and drainage networks system can be suggested.

Although many methods about the control of irregular external noise have been introduced and implemented, it is still necessary to design a controller that will be more effective and efficient methods to exclude for various noises. Accumulation of errors due to model tracking, internal noises (thermal noise, shot noise and 1/f noise) that come from elements such as resistor, diode and transistor etc. in the circuit system and numerical errors due to digital process often destabilize the system and reduce the system performance. New stochastic controller is adopted to remove those noises using conventional controller simultaneously. Design method of a model tracking dual controller is proposed to improve the stability of system while removing external and internal noises. In the study, design process of the model tracking dual stochastic controller is introduced that improves system performance and guarantees robustness under irregular internal noises which can be created internally. The model tracking dual stochastic controller utilizing F-P-K stochastic control technique developed earlier is implemented to reveal its performance via simulation.

The main purpose of this paper is to derive the analytic valuation formulae of …xed range accrual notes (FiRAN) and ‡oating range accrual notes (FlRAN) in the context of an a¢ ne term-structure model incorporating stochastic long-run mean, stochastic volatility and jumps according to the empirical …ndings of An- dersen et al.(2004). We propose a quasi-analytic pricing and hedging solutions for range accrual notes and these solutions are demonstrated in sensitivity analysis. Our numerical results show all these three factors signi…cantly a¤ect the values and hedging strategies of range accural notes, and the factor of stochastic mean plays the most important role in either valuation or hedging.

We investigate a parametric method for calibrating European option pricing using a Heston stochastic volatility model.We propose a numerical implementation scheme for calibrating a parameter set of the Heston stochastic volatility model through the particle swarm optimization method to conquer the ill-posed inverse problem of the non-linear least squares and show that it can resolve the instability of the inverse problems. To verify the performance of the proposed method, we conduct simulations on some model-generated option prices and compare the performance with the Levenberg Marquardt method which is one of the popular nonlinear optimization method. We also use S& P 500 index option prices to check performances. The simulation results show that the proposed method has a better performance.

The implied volatility from Black and Scholes (1973) model has been empirically tested for the forecasting performance of future volatility and commonly shown to be biased. Based on the belief that the implied volatility from option prices is the best estimate of future volatility, this study tries to find out a better model, which can derive the implied volatility from option prices, to overcome the forecasting bias from Black and Scholes (1973) model. Heston (1993)’s model which improves on the problems of Black and Scholes (1973) model the most for pricing and hedging options is one candidate, and VIX which is the expected risk neutral value of realized volatility under the discrete version is the other. This study conducts a comparative analysis on the implied volatility from Black and Scholes (1973) model, that from Heston (1993)’s model, and VIX for the forecasting performance of future volatility. From the empirical analysis on KOSPI200 option market, it is found that Heston (1993)’s implied volatility eliminates the bias mostly which Black and Scholes (1973) implied volatility has. VIX, on the other hand, does not show any improvement for the forecasting performance.

The ASV-SR method introduces an innovative approach to single-image super-resolution (SISR) by integrating adaptive Stochastic Variation within a diffusion model. This combination effectively captures pixel interactions and various patterns, addressing long-range dependencies in images and overcoming the limitations of traditional deterministic SISR methods. Extensive evaluations on diverse image datasets, including PSNR, SSIM, and LPIPS metrics, reveal that the proposed model outperforms current state-of-the-art techniques. Additionally, the incorporation of a modified SWIN transformer (MST) enhances feature extraction, improving the model's adaptability and efficiency in tackling SISR challenges. This comprehensive approach underscores the significance of incorporating stochastic processes like stochastic variation to advance image super-resolution.

본 연구는 2000부터 2019까지 중국 및 APEC 국가 패널데이터를 사용하여 확률적 변경 중력모 형과 무역 비효율 모형을 통해 중국의 무역잠재력을 분석하였다. 또한, 시차 모형을 추가하여 무역효율의 시차 효과를 분석하고 이를 통해 중국과 APEC 국가 간 교역 확대 방안을 제시하 고자 한다. 실증분석 결과에 의하면 중국 및 APEC 국가의 무역 발전 형태는 불균형을 보인다. 먼저 확률 적 변경 중력모형 분석결과에 의하면 교역국의 경제성장이 높을수록 수출에 대한 긍정적인 영향을 미치며, 인구요인에서는 세계최대 인구를 가진 중국의 경우 내수가 상대적으로 큰 비 중을 차지하기 때문에 수출에 대한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타냈다. 무역 비효율 모형 분석결과를 따라 인적자본 요인은 무역에 긍정적인 영향을 미친다. 또한, 통화자유도, 정부 효 율성 및 무역 자유 협정(FTA) 요인도 중대한 영향이 있는 것을 확인하였다. 더욱이 통화자유 도 및 정부 효율성 요인은 시차 변수로써 무역효율에 대한 정(+)의 영향이 있다. 무역잠재력 통계데이터에 의하면 중국과 큰 무역잠재력이 갖는 국가는 싱가포르, 칠레, 홍콩, 태국이고 반면에 대만, 베트남, 파푸아뉴기니, 러시아 낮은 무역잠재력이 갖고 있다.

Purpose : The purpose of this study is to analyze how to reduce trade barriers, improve the level of trade volume between the two countries, promote the economic development of the two countries and maintain a stable political situation. Research design, data, methodology : This paper uses the time varying stochastic gravity model and trade efficiency model to measure the trade efficiency based on China and APEC countries from 2000 to 2019. Results : According to the empirical results, GDP of China and trading countries have a positive impact on export promotion. The population of China and trading countries have a negative impact of export. Trade inefficiency factor has a great impact on trade. Among of them, Monetary freedom, Government effectiveness, efficiency free trade agreement are proved to have a more significant impact on the trade promotion, and these two factors are also influential on short-term and long-term time lag factors of trade efficiency. The trade potential between China and APEC countries is uneven. China has a higher trade efficiency than Singapore, Chile, Hong Kong, Thailand, while trade with Chinese Taipei, Viet Nam, Papua New, Russia is lower than others. Conclusions : It is necessary to develop high-potential national markets while maintaining trade deals with high-level trade agreement countries. Promoting exchanges and cooperation between the bordering countries by exerting a close relationship through the geographical advantage.

본 논문에서는 강원도 주요 기상관측소의 과거 강설자료를 대상으로 자료를 확충하기 위해 Multi site Markov Chain 모형을 이용하여 자료를 추계학적으로 모의 발생하였다. 강원도지역은 태백산맥을 중심으로 영서와 영동으로 나누어져 확연히 구별되는 기상특성을 나타내기 때문에 이를 고려할 수 있는 Multi site 추계학적 모의발생기법이 필요하다. 그러므로 지역의 특성을 고려 할 수 있는Multi site의 공간적 상관성을 반영할 수 있는 추계학적 모의발생기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 관측 강설량 자료를 이용하여 ACF분석을 통해 자료의 무작위성을 파악하였다. 그리고 다지점 Markov Chain Model을 이용하여 강원도지역(강릉, 속초, 대관령, 춘천, 철원, 원주)지역의 관측자료와 같은 기간의 모의자료를 발생시켰으며, 통계적 분석을 통해 모의 강설량자료를 검토하였다. 검토결과를 근거로 하여 100년의 자료를 모의 발생시켜 확률강설량을 산정하고자 하였다. 그 결과 영서와 영동지역의 확연히 구분되는 기후특성을 나타낼 수 있는 다지점 Markov Chain 모형을 구성하였으며 이를 통해 설계 강설량 산정에 적합함을 확인 할 수 있었다.

This paper sought to generate the stochastic simulative snowfall data through a multi-site Markov Chain model, which was constructed from the historical snowfall data collected at major meteorological stations in Gangwon Province in Korea. The need for a multi-site stochastic simulative generation technique was mandated by such a noticeable difference in the weather characteristics between the two regions in Gangwon Province, the Yeongdong and Yongseo regions, divided by the Taebaek Mountain Range. A stochastic simulative generation technique can take into consideration a spatial association of multiple sites. This paper used the Mann–Kendall and autocorrelation function analyses to identify the predisposition and randomness of the data. Then, a multi-site Markov Chain model was used to simulate the data within the period covered by the existing records in Gangwon Province and the simulated data were compared to the actual historical data using a statistical analysis. Based on the comparison, the probabilistic snowfall forecasts were generated for the next 100 years. The multi-site Markov Chain model developed in this paper took into account a sharp distinction between the Yeongdong and Yongseo regions, and was found to be suitable for simulating the snowfall data for architectural purposes.

이 논문은 시뮬레이션 기법을 이용하여 콜 옵션 매도자가 직면하는 시장위험과 모델 위험 을 변동성이 추계적이고 거래가 비연속적인 시장에서 검토했다. 기초자산의 위험프리미 엄이 양(+)일 때 옵션 매도자는 평균적으로 큰 손실과 높은 시장위험에 직면하므로 동태적 델타헤지를 통한 위험관리를 수행하는 것이 일반적이다. 이 때 옵션 거래자는 불연속적인 금융시장과 같은 현실적인 제약이나 위험관리에서 사용되는 모델 자체의 비적격성으로 인해 발생하는 모델위험을 감수해야 한다. 본 연구에 따르면 추계적 변동성이 지배하는 금융시장에서 Black-Scholes 옵션 모형은 비적격한 모형임에도 불구하고, 완전히 적격 한 추계적 변동성 모형에 거의 필적하는 헤지성과를 내었다. 시뮬레이션 결과 모델 위험의 80~85%는 이산적 재조정 위험에서 발생했으며, 모델 비적격 위험이나 모수추정의 위험 의 비중은 상대적으로 덜 중요했다. 이 결과는 자산가격의 변화가 추계적 변동성으로 추동된다고 하더라도 Black-Scholes 모형이 여전히 효과적인 위험관리도구로 사용될 수 있다는 점을 시사한다

Using Monte Carlo simulation experiments, we examine the model risk of writing call option contracts when the underlying process driving security prices is characterized by stochastic volatility and trading occurs discretely. Simulations in this study reveal that discrete rebalacing risk is the main risk factor of total model risk while model misspecification risk and parameter estimation risk are relatively unimportant when single instrument hedge is utilized. These simulation results suggest that hedging based on the misspecified Black-Scholes model yields the hedging performance as good as that of the fully sprecified stochastic volatility model even when the true process driving security price movement is characterized by stochastic volatility. Hedging based on the Black-Scholes model is the simplest to implement. This may explain why the Black-Scholes formula is one of the best choices of option professionals even though it is widely accepted that the constant volatility assumption of the Black-Scholes model is violated in real world financial market. The results of this paper also suggest that for risk managers of financial institutions, the Black-Scholes option formular can be used as a viable risk management tool even under the financial markets characterized by stochastic volatilities.

Black-Scholes 옵션 모형이 내가격 옵션을 과소평가하고, 외가격 옵션을 과대평가한다는 사실은 잘 알려져 있다. 이는 Black-Scholes 모형의 가정과는 달리 기초자산의 변동성이 잔여만기 동안 고정되어 있는 것이 아니라 추계적으로 변하기 때문인 것으로 추정된다. 이러한 점을 감안하여 Heston(1993)은 추계적 변동성 옵션 모형에 관한 패쇄형 해를 제안하였다. 그러나 추계적 변동성 모형은 추정해야 할 모수가 많고 복잡하여 옵션시장의 시장참여자들이 시장조성 과정에서 적극적으로 활용하기 어려운 단점이 있다. 추계적 변동성 모형과 별도로 Black-Scholes 옵션 모형의 비적격성을 개선하기 위한 또 다른 시도 중의 하나는 Black-Schole 모형에 비정규 왜도와 첨도를 추가한 Jarrow-Rudd 옵션 모형(1982)이다. Jarrow-Rudd는 기초자산의 가격이 로그노말 분포를 따른다는 Black-Scholes 옵션 모형의 엄격한 가정을 완화하여 주가수익률의 비정규성을 반영할 수 있는 옵션 모형을 제안하였다. 이 논문에서는 추계적 변동성이 지배하는 상황에서 초래되는 주가수익률의 비정규성을 Jarrow-Rudd 모형이 Black-Scholes 모형에 비해 얼마나 잘 반영하는 지를 옵션의 가격성과와 헤지성과 측면에서 시뮬레이션으로 분석하였다. Jarrow-Rudd 모형이 시뮬레이션의 대상으로 선택된 이유는 다음과 같다. 첫 째, Jarrow-Rudd 모형은 Black-Scholes 모형에 비해 추가적으로 추정해야 할 모수가 두 개 밖에 되지 않기 때문에 추계적 변동성 모형에 비해 간편하고 쉽게 활용이 가능하다. 둘 째, 금융자산의 분포가 종종 비정규 왜도와 첨도를 가진다는 사실이 잘 알려져 있는 바, 만약 이러한 현상이 변동성의 추계성에서 오는 것이라면 비정규 왜도와 첨도를 옵션 모형에 직접 반영한 Jarrow-Rudd 모형이 추계적 변동성 하에서 어떤 성과를 보이는 지를 검토하는 것은 매우 흥미로운 일이다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 변동성이 추계적인 경우 Jarrow-Rudd 모형은 Black-Scholes 모형의 가격성과를 크게 개선한다. 이는 기존의 연구(Jung 2003) 결과와 동일한 것이다. 그러나 시뮬레이션 결과 동태적 헤지 성과에서는 Jarrow-Rudd 모형이 Black-Scholes 모형을 의미 있게 개선하지는 못하는 것으로 나왔다. 장기의 과외가격 옵션의 경우 Jarrow-Rudd 모형의 헤지 성과가 Black-Scholes 모형에 비해 약간 나은 측면이 있으나 두 모형의 헤지 성과는 대체로 큰 차이를 보이지 않았다. 대체적으로 헤지성과는 어떤 옵션 모형을 사용했느냐 보다는 얼마나 자주 헤지포트폴리오를 재조정했느냐에 따라 더 민감하게 반응하였다. 전반적으로 이 연구의 결과는 비정규 왜도와 첨도를 조정한 Jarrow-Rudd 모형이 옵션 가격평가에서 Black-Scholes 모형을 대체할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있으나 위험관리를 위한 헤지 수단으로는 오히려 간편한 Black-Sholes 모형이 선호될 수 있음을 시사한다. 한편 이 연구의 한계는 이 연구의 방법론으로 사용된 몬테카를로 시뮬레이션이 또 다른 모델 위험에 직면할 수 있다는 사실에 있다. 앞서 언급하였듯이 이 연구에서는 기초자산의 운동과정이 Heston(1993)이 가정하는 것과 동일한 과정을 따른다고 가정하였다. 그러나 실제 주가운동과정이 이와 다르게 움직일 가능성도 매우 크다. 이러한 관점에서 연구의 결론은 조심스럽게 해석되어야 할 필요가 있다. 모델위험에서 파생될 수 있는 이러한 문제는 시뮬레이션 대신 실제 옵션 자료를 사용하여 왜도와 첨도를 조정한 옵션 모형과 Black-Scholes 옵션 모형의 가격 및 헤지 성과를 비교하는 방법으로 검토될 수 있다. Corrado와 Su(1997), Kim(2006, 2008)은 이러한 실증연구를 통하여 이 논문과 유사한 결과를 얻었다. 그러나 그들의 연구에서는 이 논문과는 달리 헤지성과에 대한 비교를 단행하지는 않았다. 왜도와 첨도를 조정한 옵션 모형과 Black-Scholes 옵션 모형의 헤지성과 비교에 대한 실증연구를 통해 이 연구에서 검토하지 못한 부문에 대한 추가적인 이해를 구할 수 있을 것이다. 그러한 가능성은 추후의 후속연구에 남긴다.

It is well known that the volatility of asset returns is not constant, which has put forth the development of many option models incorporating a stochastic or GARCH process of volatility. Although these option models successfully reduce pricing and hedging errors of the Black-Scholes model, the complexity of the models often discourages market participants to utilize these models in pricing and hedging options. An alternative approach to adjust Black-Scholes model misspecification is to extend Black-Scholes model’s strict distributional assumption by adjusting non-lognormal skewness and kurtosis. This paper examines pricing and hedging performances of a skewness and kurtosis adjusted option model proposed by Jarrow and Rudd when volatility follows a stochastic process. Consistent with the previous research, the results of this study show that the skewness and kurtosis adjusted Jarrow-Rudd model reduces Black-Scholes pricing errors substantially especially for long-term, deep-in-the-money options. For hedging, however, improvements for the Jarrow-Rudd model over the Black-Scholes model are not virtually found. Overall, the study shows Jarrow-Rudd model could be a better alternative for the Black-Scholes model for option pricing but not necessarily for hedging. But considering the fact that Monte Carlo simulations employed in this study may subject to a model risk, the results of this simulation should be taken with caution.

In general, the scattler is observed in fatigue test data due to the nonhomogeneity of a material. Consequently. It is necessary to use the statistical method to describe the fatigue crack growth process precisely. Bogdanoff and Kozin suggested and developed the B-model which is the probabilistic models of cumulative damage using the Markov process in order to describe the damage process. But the B-model uses only constant probability ratior(r), so it is not consistent with the actual damage process. In this study, the r-decreasing model using a monotonic decreasing function is introduced to improve the B-model. To verify the model, thest data of fatigue crack growth of A12024-T351 and A17075-T651 are used. Compared with the empirical distribution of test data, the distribution from the r-decreasing model is satisfactory and damage process is well described from the probabilistic and physical viewpoint.

하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

River and groundwater stages are the main elements in the hydrologic cycle. They are spatially correlated and can be used to evaluate hydrological and agricultural drought. Stochastic simulation is often performed independently on hydrological variables that are spatiotemporally correlated. In this setting, interdependency across mutual variables may not be maintained. This study proposes the Bayesian vector autoregression model (VAR) to capture the interdependency between multiple variables over time. VAR models systematically consider the lagged stages of each variable and the lagged values of the other variables. Further, an autoregressive model (AR) was built and compared with the VAR model. It was confirmed that the VAR model was more effective in reproducing observed interdependency (or cross-correlation) between river and ground stages, while the AR generally underestimated that of the observed.

본 연구에서는 하천본류의 유량과 수질, 하수처리장 유입수량과 유입수질을 확률변수로 두고, 취수 문제와 수중보에 의한 재포기현상을 포함하는 추계학적 하천수질관리모형을 개발하였다. Streeter-Phelps식을 이용해서 각 구간 하천수질의 기대값과 분산을 계산하는 확률모형을 만들고, 최적화문제의 확률적 제약식은 chance constrained 방법을 이용해서 확정적 제약식으로 변환한다. 목적함수는 지역내 하수처리장의 년간처리비용으로 두었다. 건설비용함수와 유지관리비함수는 처리효율과 처리용량의 함수인 비선형의 단일식으로 유도되었다. 최적화문제는 비선형계획법으로 해를 구하였다. 본 모형을 한강하류부에 적용한 결과 서울시내 4개 하수처리장에서 2차처리를 하고, 지천유입수의 BOD부하량이 현재와 같을 때, 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 50% 정도였다. 그리고 탄천, 중량천, 안양천의 BOD부하량을 현재보다 50% 감소시켰을 때 1996년 DO수질기준을 만족하는 신뢰도는 60% 이상이었다. 따라서 한강하류부의 수질보전을 위해서는 유입지천의 수질개선과 2차처리 이상의 하수처리가 요구된다.

A stochastic programming model for river water quality management was developed. River water quality, river flow, quality and flowrate of the wastewater treatment plant inflow were treated as random variables in the model. Withdrawal for water supply and submerged weir reaeration were included in the model itself. A probabilistic model was formulated to compute the expectation and variance of water quality using Streeter-Phelps equation. Chance constraints of the optimization problem were converted to deterministic equivalents by chance constrained method. Objective function was total annual treatment cost of all wastewater treatment plants in the region. Construction cost function and O & M cost function were derived in the form of nonlinear equations that are functions of treatment efficiency and capacity of treatment plant. The optimization problem was solved by nonlinear programming. This model was applied to the lower Han River. The results show that the reliability to meet the DO standards of the year 1996 is about 50% when the treatment level of four wastewater treatment plants in Seoul is secondary treatment, and BOD load from the tributary inflows is the same as present time. And when BOD load from Tanchon, Jungrangchon, and Anyangchon is decreased to 50%, the reliability to meet the DO standards of the year 1996 is above 60%. This results indicated that for the sake of the water quality conservation of the lower Han River, water quality of the tributaries must be improved, and at least secondary level of treatment is required in the wastewater treatment plants.

일반적으로 다목적댐을 대상으로 하는 최적운영모형에 이용되는 각종 추계학적 모의 모형은 주로 저수지 유입량을 모의하기 위한 모형이며, 시스템으로부터의 용수수요량과 같은 변수들은 일정한 값을 가진다고 가정한다. 그러나 특수한 목적의 저수지의 경우 시스템 구성인자들 사이에 어떤 상관성이 있다면, 이를 이용하여 각 변수들의 관계를 도출한 후, 시스템을 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 농업용수 공급을 목적으로 하는 다목적댐을 대상으로 강우 및 기상조건에 영향을 받는 순별 저수지 유입량과 농업용수 수요량을 각각 일정변수 주기성 자기회귀모형과 일정변수 주기성 다변량 자기회귀모형을 이용하여 모의발생 하였다. 유도된 모형은 각 변수의 통계화적 특성을 잘 나타내며, 농업용수 수요량의 경우 전(前) 시간의 수요량보다는 현재 운영기간(순(旬))의 저수지 유입량과의 상관관계에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타냈다.

It is common practice in the case of optimum reservoir operation model that the reservoir inflow series are generated by stochastic model with keeping other variable such as water demands from the reservoir constant. However, when the input and output of the water distribution system have close relationship the output variables can be stochastically generated in relation with the input variables. In the present study the reservoir inflow series, the input of the system, is generated by periodic autoregressive model with constant parameter, and the agricultural water demand series, the output, is generated using periodic multivariate autoregressive model with constant parameter. The time period of the data series generated is taken as 10-day which is the common period used for agricultural water uses. The results of data generation by two different models showed that the periodic stochastic models well represent the characteristics of the historical time series, and that in the case of generating model for agricultural demand series it has closer relation with reservoir inflow than with the series itself.

추계학적 강우모형 NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 RPM (Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하여 시간 스케일의 강우를 생성함으로서 수문학적 적용성이 뛰어난 강우모형이다. NSRPM은 5개의 모형 매개변수로 이루어져 있으며 매개변수 추정을 위하여 최적화 기법으로 널리 쓰이고 있는 수치해석 기법인 DFP (Davidon-Fletcher-Powell)기법, 직접적 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 DFP 기법은 입력 초기값에 민감하며 국소 최저치에 수렴하는 확률이 높은 단점이 있으며 유전자 알고리즘기법은 탐색에 소요되는 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서 사용된 Nelder-Mead기법은 순차적 탐색기법으로 연산 속도가 빠르며 입력 초기값이 필요하지 않아 사용하기 쉬운 장점을 가지고 있다. 본 연구는 전국 지상기상관측소 59개소를 대상으로 1973-2011년 39년 동안의 시간강우 자료를 수집하고 최적화 기법 DFP 기법, 유전자 알고리즘, Nelder-Mead 기법을 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여 지속시간 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 별 평균, 분산, 공분산에 대해서 각 기법의 정확성을 평가하였다. 본 연구결과 전반적으로 Nelder-Mead기법이 가장 높은 정확도를 보였으며 유전자 알고리즘, DFP 기법 순으로 나타났다.

A stochastic rainfall model, NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model), is able to reflect the cluster characteristics of rainfall events which is unable in the RPM (Rectangular Pulse Model). Therefore NSRPM has advantage in the hydrological applications. The NSRPM consists of five model parameters and the parameters are estimated using optimization techniques such as DFP (Davidon-Fletcher-Powell) method and genetic algorithm. However the DFP method is very sensitive in initial values and is easily converge to local minimum. Also genetic algorithm has disadvantage of long computation time. Nelder-Mead method has several advantages of short computation time and no need of a proper initial value. In this study, the applicability of parameter estimation methods was evaluated using rainfall data of 59 national rainfall networks from 1973-2011. Overall results demonstrated that accuracy in parameter estimation is in the order of Nelder-Mead method, genetic algorithm, and DFP method.

본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.

In this study, a stochastic precipitation generation framework for simultaneous simulation of daily precipitation at multiple sites is presented. The precipitation occurrence at individual sites is generated using hybrid-order Markov chain model which allows higher-order dependence for dry sequences. The precipitation amounts are reproduced using Anscombe residuals and gamma distributions. Multisite spatial correlations in the precipitation occurrence and amount series are represented with spatially correlated random numbers. The proposed model is applied for a network of 17 locations in the middle of Korean peninsular. Evaluation statistics are reported by generating 50 realizations of the precipitation of length equal to the observed record. The analysis of results show that the model reproduces wet day number, wet and dry day spell, and mean and standard deviation of wet day amount fairly well. However, mean values of 50 realizations of generated precipitation series yield around 23% Root Mean Square Errors (RMSE) of the average value of observed maximum numbers of consecutive wet and dry days and 17% RMSE of the average value of observed annual maximum precipitations for return periods of 100 and 200 years. The provided model also reproduces spatial correlations in observed precipitation occurrence and amount series accurately.

Heavy snow damage can be prevented in advance with an appropriate security system. To develop the security system, we developed a model that predicts snow depth after a few hours when the snow depth is observed, and utilized it to calculate a failure probability with various types of greenhouses and observed snow depth data. We compared the Markov chain model and Bayesian long short-term memory models with varying input data. Markov chain model showed the worst performance, and the models that used only past snow depth data outperformed the models that used other weather data with snow depth (temperature, humidity, wind speed). Also, the models that utilized 1-hour past data outperformed the models that utilized 3-hour data and 6-hour data. Finally, the Bayesian LSTM model that uses 1-hour snow depth data was selected to predict snow depth. We compared the selected model and the shifting method, which uses present data as future data without prediction, and the model outperformed the shifting method when predicting data after 11-24 hours.

본고는 한국 주택 가격에 펀더멘탈과 무관한 I(1)인 비정상 확률적 추세가 존재하는지의 여부를 주택 가격․거시 펀더멘탈로 구성된 VAR 모형에서 검정· 추정하여 보았다. 이 추세는 통상적인 자산 가격의 합리적 버블과 관련이 있으며 오차수정 모형을 통해 해석하는 경우 유사성이 있다. 분석 모형에서 주택 가격과 거시경제변수로 구성된 펀더멘탈은 모두 I(1)이며 서로 공적분 관계인 것으로 가정한다. 이런 이론적 틀에서 거시 펀더멘탈의 추세와 통계적으로 독립인 주택 가격 내 추세의 추정이 베버리지 넬슨 분해를 통해 가능하며 이의 존재 여부는 표준적인 t-검정을 통해 수행된다. 실증분석 결과 외환위기 이후 기간 중 한국 주택가격에 환율 요인으로 인해 ‘펀더멘탈과 무관한 추세가 존재하지 않는다’는 귀무가설이 기각되는 것으로 나타났다. 또한 주택가격, 펀더멘탈 및 비 펀더멘탈로 구성된 VAR 모형을 이용한 충격반응 분석 결과, 한국 주택가격은 펀더멘탈보다 시장 심리 등에 기인한 비 펀더멘탈 충격에 크게 반응하며 분산분해 결과도 비 펀더멘탈이 펀더멘탈을 압도하는 것으로 나타났다. 특히 비 펀더멘탈 충격이 발생하는 경우 (부동산 정부 규제 등으로 인해) 주택가격에는 음의 반응을 유발하는 것으로 나타났다. 주택가격 결정에 비 펀더멘탈 요인의 비중이 이렇게 크게 나타남에 따라 정책적 대응 역시 시장심리 안정에도 관심을 가져야 할 것으로 보인다.

In this paper, we test and estimate of the stochastic non-fundamental trend in Korean housing market. For this, following Kim(2011), we exploit that the long-run equilibrium housing price may be decomposed into fundamental and stochastic non-fundamental trends (i.e., the sum of dividend innovations and that of innovations that are orthogonal to fundamental macro-innovations,respectively) by using the Beveridge-Nelson decomposition and projections. In this VAR construction, there is an error correction mechanism through which housing prices converge to their long-run equilibrium, which reflects the stated stochastic non-fundamental trend. We may test the existence of non-fundamental trend via a standard t-test and conduct a dynamic analyses using housing price, fundamental and non-fundamental trends in a VAR model. The results of the analysis of monthly data from the Korea during after Asian financial crisis, indicate that fluctuations in housing prices during that period can be explained mainly by the non-fundamental trend, not by the stochastic fundamental trend.

최근 주가연계예금(Equity Linked Deposit) 및 주가연계증권(Equity Linked Securities)이 투자자들의 관심을 불러일으키며 발행금액이 급성장하고 있다. 이들 주가연계상품의 대표적 유형은 만기시점까지의 기초자산의 최대 혹은 최소가격에 따라 만기지급액이 달라지는 베리어 옵션(Barrier Option)을 내재하고 있으며 이러한 옵션은 거래소에서 거래되는 옵션에 비해 옵션의 만기가 긴 특징을 가지고 있다. 본 연구는 블랙-숄즈(Black-Scholes) 모형과 같이 이자율이 일정하다는 가정 하에서 도출된 기존의 베리어 옵션의 가격산정식을 확장하여 이자율이 미래에 확률적으로 변동한다는 가정 하에서 베리어 옵션의 가격산정식에 대한 닫힌 해(Closed Form Solution) 혹은 준닫힌 해(Semi-Closed Form Solution)를 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 구체적으로 본 연구는 T-선도확률척도(T-Forward Measure)를 이용하여 고정 베리어(Fixed Barrier)인 경우와 할인 베리어(Discounted Barrier)인 경우로 구분하여 닫힌 해를 도출하였으며, 이를 우리나라의 자료에 적합(Calibration)하여 베리어 옵션의 가격산정시 이자율 위험의 중요성에 대하여 알아보았다.

In recent years, the issuances of equity linked products such as ELD (Equity Linked Deposit) and ELS (Equity Linked Securities) have been rapidly growing in Korea, thanks to low deposit rates and competitions between banking and securities industries. A prototype of these equity-linked products is a bond or deposit combined with barrier type option, for which its final payoff depends on the maxima or minima of underlying securities during its life. One of special features of these embedded options in the equity linked products is that they have much longer maturities than exchange-traded options do. Consequently, the stochastic nature of interest rates may be important in pricing barrier options embedded in ELD and ELS.The purpose of this paper is to derive closed or semi-closed form solutions for various type of barrier options under stochastic interest rates. Specifically, using T-forward measures, we derive not only closed-form solutions for options with fixed barriers, but also semi-closed form solutions for options with discounted barriers. Furthermore, we calibrate the derived solutions with parameters estimated from KOSPI200 Index and interest rates data to see the sensitivity of long-term barrier option premiums with respect to the assumptions and parameters of a stochastic interest rates model