한국 COVID-19 확진자 수에 대한 시계열 분석: HAR-TP-T 모형 접근법Time series analysis for Korean COVID-19 confirmed cases: HAR-TP-T model approach
- Other Titles
- Time series analysis for Korean COVID-19 confirmed cases: HAR-TP-T model approach
- Authors
- 유성민; 황은주
- Issue Date
- Apr-2021
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- COVID-19; heterogeneous autoregressive model; two-piece t distribution; Least squares estimate; COVID-19; 이질적 자기회귀모형; Two-piece $t$-분포; 최소제곱추정법
- Citation
- 응용통계연구, v.34, no.2, pp.239 - 254
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 34
- Number
- 2
- Start Page
- 239
- End Page
- 254
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/80911
- DOI
- 10.5351/KJAS.2021.34.2.239
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 이 논문에서는, 2개의 혼합된 $t$-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다.
HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다.
본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 $p=2,3,4$에 대해, 모형의평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다.
제안된 단계별 추정 방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953\%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - 사회과학대학 > 응용통계학과 > 1. Journal Articles
![qrcode](https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=55x55&data=https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/80911)
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.