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[세계 연극의 이해] 세계 연극의 이해

연극은 배우가 희곡속의 등장인물이 되어, 관객을 앞에 둔 무대위에서 신체의 움직임과 언어를 사용하여 이야기를 직접 만들어 가는 예술이다. 연극은 무엇보다도 살아있는 인간을 재료로 한다. 따라서 연극은 회화, 문학, 조각등과 달리 순간적으로 만들어지고 영구히 사라져 간다. 이러한 연극은 춤이나 몸짓, 손짓 등의 흉내로부터 발달하였는데, 그 기원은 인류가 사회생활을 하기 시작하고, 그에 따라 행해진 종교적 행사와 같은 깊은 관련을 가졌다고 볼 수 있다.그렇다면 과연 연극은 전 세계적으로 어떻게 발달했으며, 어떤 특징을 가졌을까? 각 대륙별로 차이는 어떻게 나는가? 지금부터 각 대륙별로 문화의 영향이나 과거에 문화적 강국이었던 나라들을 중심으로 연극의 흐름과 발전에 대해서 살펴보겠다.1. 중국의 연극아시아 연극의 흐름에서 먼저 중국의 연극을 알아보면 중국의 연극은 전통희극과 현대극으로 나눌 수 있다. 전통연극은 면면히 이어진 각존 지방 희극을 말하며, 현대극은 희극과 가극 및 무용극으로 구분한다. 중국희곡예술의 기원을 살펴보면 진한시대 때 배우(俳優)에서 기원하며, 이들은 예능부문에서 뛰어난 기능을 발휘하였다. 이 중 괴뢰희(傀儡?)와 각저희(角??)가 뛰어났는데 괴뢰희는 인형극을 말하며, 각저희는 다른 말로 ‘각저백회’라 불리는데 이는 씨름을 포함한 여러 가지 기예를 뜻하는 것으로 지금의 중국서커스로 발달되었다고 추측이 된다. 특히, 백희가 줄거리와 배역이 있었으며, 중국의 전통 희곡예술도 바로 가무기예의 장기적인 발전과 상호교류 속에서 얻어진 결과이다. 이러한 희곡예술은 여러 시대를 걸쳐 당대에 이르러 동작과 대사위주의 참군회가 형성되었다. 이것은 다시 북송대에 들어 잡극이라 불렸는데 후에 최고의 민간예술이 되었다. 남송에 와서는 잡극에 약간의 변화가 있어 노래와 대사를 곁들였으며, 또한 무대를 사용함으로서 중국희곡의 기본골격과 성격을 갖추게 되었다.중국의 전통희곡 중에서 가장 대표적인 것이 바로 경극이다. 경극은 일종의 지방희곡 이었는데 경극은 18세기 후반 국은 외국문화의 영향을 많이 받아 화극, 가극, 무용극등이 생겨났으며, 그 중 화극이 가장 유행하였다.2. 인도의 연극인도 연극의 역사는 연극세계사의 흐름에 있어서 그 위상이 상당히 크다 할 수 있다. 특히 ?나티아 샤스트라?에도 있듯, 동양 연극사에 있어서 가장 이른 연극의 성립시기를 보여줄 뿐 아니라, 고대 그리스에 상응할 만한 체계적인 연극이론과 실천양상을 노정하고 있다.인도연극의 기원도 제의의식이나 주술의식에서 나왔다는 설이 지배한다. 특히, 인도연극의 제의적 성격은 무엇보다 연극을 신들이 인간들에게 하사한 선물인 동시에 신들을 위무하기 위해 인간이 신들께 바치는 ‘시각적 공물’의 관점에서 확인된다. 고대 인도에서 전문예인들에 의해 다양한 집회가 민간에서 성행했음을 나타내는 문구들이 많이 있다. 이들은 평소에는 생업을 위해 유랑공연활동을 하다가 종교축제 시에 초정되어 대중들의 결집과 축제분위기이 결집에 기여한 것으로 나타난다. 다양한 자료들로 미루어 봤을 때 기원전 5세기경부터 다양한 민간연희의 일부로서의 연극형태가 존재했음을 추정할 수 있다.또 다른 인도연극의 기원은 베다제의 기원설이 있는데, 이는 ?리그 베다?의 곳곳에 침입된 신들의 독백이나 대화부분을 제관들이 음송하면서 몸짓을 연기한데서 연극의 원형을 찾는 입장이다. 그러나 이는 제관들의 대화 찬가 음송시에 연극적 재연이 따랐다는 확실한 근거가 박약하다는 서구학자들의 반박도 있다.인도의 연극이 세계연극사 에서 가치를 인정받는 이유는 동양권에서 가장 일찍이 연극의 황금기를 구가했던 고대 산스크리트연극에 의해 규정된다. 산스크리트연극은 인도북부에서 발흥하여 산스크리트어를 포함한 북부 아리안 문화의 남진과 함께 3~4세기 이후 점차 남인도에까지 파급된 것으로 알려져 있다. 산스크리트연극은 쉽게 말해 산스크리트어를 위주로 쓰여진 희곡작품을 사용하는 고대 인도의 고전적 전통을 통칭한다. 특히 바사에서 바바부티에 이르는 약400년간은 극적 담화와 형식에 있어서 문학적 산물이 높은 창작물들이 산출되어 산스크리롯한 인도예술의 역사적 흐름을 설명하는 이원적 양식개념은 ‘마르기’와 ‘데시’로 나뉘는데 마르기는 예술사의 표층을 형성하는 주류를 이루는 양식이며, 데시는 마르기에서 파생된 비주류 양식이라 할 수 있다. 마르기는 세련된 고전예술의 전통을, 데시는 소박한 민속예술의 전통을 각각 해당한다고 할 수 있다. 그러나 이 두 양식은 서로 대립이 아닌 상호교류와 협력의 관계를 통해 인도연극사의 역동적 흐름을 주도했다고 할 수 있다.15세기 이후 서구 열강들의 인도 진출이후 인도의 연극도 서구의 영향을 받게 된다. 특히, 영국의 영향으로 서구연극의 유입은 식민통치의 부산물이라 할 수 있다. 캘거타를 중심으로 영국식 극장이 등장하였다. 인도 현대극의 전개과정에서 중요한 것은 영국식 교육을 받은 1세대들과는 달리 후대에 갈수록 영국통치 하에서의 민족정체성의 확인과 부조리한 봉건적관습의 개혁을 위한 교화수단으로서의 연극에 대한 인식이 확대되었다는 점이다. 인도의 독립 후 전개된 현대극의 특징은 이념적 편중성에서 탈피하여 다양한 형식의 실험적 모색으로 특징화되었다. 또한, 영국의 식민통치를 통해 이입된 서양연극의 영향력에서 벗어난 인도연극의 정체성을 모색하려는 방향성이며, 최근에 와서는 서구의 연극문화가 중점적으로 이식된 대도시의 대극장이 현대연극의 주요거점인 반면, 주변부인 촌락지역은 종교축제를 중심으로 한 전통극이 우위를 보이고 있다는 점이다.3.일본의 연극일본에서 연극이 발달한 시대는 중세 무로마치시대이다. 무로마치시대는 여러 가지 예술이 발달한 시기인데, 무대에서 연기하는 예술도 이 시대에 완성되었다. 이것이 일종의 연ㄱㄱ형태인 '노‘이다. 한편, 농촌에서는 풍작을 신에게 기도하거나 감사하기 위해서 예저누터 행해져온 가무중심의 예술이 있는데, 이것을 ’덴가쿠‘라고 한다.근세인 에도시대에 들어와 발달한 연극은 ‘죠류리’와 ‘카부키’인데 죠류리는 인형극이다. 카부키는 노, 죠류리와 더불어 일본의 3대 전통연극 중 하나이다. 그대에 들어와 카부키는 에도 말기와 메이지에 걸쳐 활약하여 ‘문예협회’가 설립되면서 신극운동이 시작되었는데 신극운동은 오락성을 배제하고, 근대 일본이 직면하는 문제와 사상을 문제로 삼은 연극운동 이었다.2차 세계대전이후, 카부키와 신파극은 활동을 넓히고 신극도 그 활동영역을 확대해 갔으며, 1970년대에는 부조리극도 도입되기 시작했다.4. 유고슬라비아 연극세르비아인들에게 ‘극장’의 역사는 약 12~13세기에 시작되는데, 연극의 기원을 중세로 추정해서 본다면 연극의 원형을 세르비아인들이 기독교를 수용했던 당시, 교회의 의식에서 찾아볼 수 있다. 종교의시그이 일환으로서 거행된 성경의 대화체 기법을 활용항 선교와 포교활동 등이 세르비아 연극의 원형이 되는 독일과 프랑스의 경우와 매우 흡사하다. 이처럼 중세 종교의식에서 세르비아 연극이 시작되었으나, 현대 연극의 제반 형식과 외형을 갖춘 것은 비로소 세르비아 극장의 창시자라고 일컬어지고 있는 ‘요아킴 부이치’의 출현 이후부터라고 보는 것이 타당하다. 그는 독일작가들의 작품을 소개하는 과정에서 주로 세르비아화 하여 소개했으며 그의 이런 방법은 19세기가 되어서 전문 연극인들이 활동을 하면서 세르비아 연극이 정착되는 기점이 되었다. 1861년과 68년에 국립극장이 세워지면서 자국의 작품뿐 아니라 외국의 작품들도 선보이게 되었으며, 이에 따라 국민들의 관심도 높아지게 되었다. 19세기에는 역량 있는 작가들에 의해 연극은 전성기에 접어든다. 그 중에서 초기 연극 상연 때부터 시작된 ‘유랑극장’의 형태는 세르비아 민족에게 있어 연극이라는 개념이 자리 잡는데 지대한 영향을 끼쳤다고 해도 과언이 아니다. 유랑극단은 세르비아 뿐 아니라 유고슬라비아의 전 지역 즉, 지금의 크로아티아, 슬로베니아, 마케도니아, 보스니아 등 여러 지역을 돌면서 공연을 했으며, 지금도 그 명맥을 유지하고 있다. 이렇게 시대가 변해도 유고슬라비아 내에서 그 형태가 유지되는 ‘유랑극장’은 연극의 본질적 특징 즉, 관객을 위한 예술이라는 가장 근본적인 명분을 가지고 있었기 때문이다.5.스페인의 연극사로마가 멸망한한 진보를 보이기 시작한다. 이 중 대표적인 인물이 ‘후안 델 엔시나’인데 그는 로말르 다녀 온 후 종교극에서 탈피하여 세속극을 스페인에 알린 것으로 유명하다. 이 시기에 ‘페르난도 데로하스’의 ?라 셀레스티나?는 스페인문학의 3대 작품 중 하나로 유명하다. ?라 셀레스티나?는 당대의 목극이나 희극에 비하여 스케일이 엄청나게 크며 남녀의 심리적 묘사나 사실성에 있어서 현대적인 면모를 지녔다.16세기 중엽에 이르러서는 왕족과 귀족의 전유물이었던 연극이 대중 속으로 시며들기 시작했는데, 산문이나 시문학과는 달리 시각예술인 연극이 가장 늦게 대중과 접촉하였으나 폭발적인 인기를 얻으면서 황금세기를 주도했던 것이다. 당시 스페인 연극사에 영원히 남을 작가는 ‘로빼 데 베가(1562~1632)’ 인데 그는 생애 중 1800여의 극작품과 400여 작품의 성찬신비극을 썼는데 이 중 50여 편이 오늘날까지 전해지고 있다. 17세기 후반부터 쇠퇴기에 접어든 스페인은 18세기에는 합스부르그 왕조의 종식과 함께 문학의 퇴조를 걷는다. 프랑스의 부르봉 왕조가 새로운 스페인 왕가에 등장함으로써 펠리빼 5세 국왕시기에는 프랑스의 서적과 문화가 유입되면서 계몽주의 사상을 도입을 촉진하였다. 18세기 전반기에는 황금세기의 화려한 극작가들이 공연이 계속 되었으며 프랑스의 작품들도 번안하여 공연되기도 하였다. 19세기에 들어 스페인 문학은 전반기 낭만주의를 거쳐 후반기에 사실주의와 자연주의로 넘어간다. 이 때는 남녀의 사랑이 현실의 벽에 부딪쳐 비극으로 끝나는 주제들이 낭만주의 연극의 주류를 이루었다. 19세기 후반에 나타난 고급극은 낭만주의 연극과는 전혀 다른 성격을 지닌다. 극 분위기는 당시의 시대적 분위기와 일치하며 사실에 기초를 둔 주제들을 다룬다. 고급극은 낭만주의의 무질서한 열정에 반대 하면서 또한 당시 물질주의 정신과도 차이를 보이면서 도덕적 명제를 통한 교육적 의도도 보여준다. 20세기에 들어와 스페인 연극은 유럽문화에 기여한 바가 적은 장르이다. 그 이유는 작품성이 부족해서라기였다.

예체능| 2003.12.10| 4페이지| 1,000원| 조회(489)

일본, 중국, 연극, 인도, 세계 연극

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[동남아 사회와 문화] 동남아 사회와 문화

Ⅰ. 말레이시아의 설계사 - 마하티르 전 총리22년간 말레이시아를 이끌어 왔던 마하티르 모하마드 말레이시아 총리가 지난달 31일 총리직에서 퇴임했다. 마하티르 총리는 말레이시아 뿐 아니라 세계 여러 나라에서도 주목을 받아왔던 지도자였다. 그렇다면 과연 마하티르 총리는 말레이시아를 어떻게 이끌어 왔으며 그의 업적은 무엇인지 알아보도록 하겠다.1. 마하티르 (Mahathir bin Mohamad , 1925. 12. 20 )마하티르는 1925년 12월 20일 말레이시아 케다주의 주도 말로르세타르에서 태어낫다. 고향에서 초등학교와 고등학교를 마치고, 1947년 싱가포르에 있는 킹 에드워드7세 의과대학에 입학했다. 졸업 후에는 개업의로 일했다. 고등학교 때부터 정치에 관심이 많아 1946년 ‘통일말레이인 국민조직(UMNO)’이 결성되면서 당원으로 일했다. 1964년 총선에서 당선, 국회의원이 되었다. 1968년 초대 고등교육협의회 의장, 1927년 고등교육자문협의회 회원, 1974년 말레이대학교 협의회 및 국립대학교 협의회 회원 등을 지냈다.1974년 교육부장관 1976년부터는 부총리를 겸임 하였다. 2년 뒤 교육부장관에서 통상산업부 장관으로 자리를 옮기고 해외투자 유치활동을 벌였다. 1975년 UMNO의 3부총재 중 1명으로 선출되었고, 1981년 당 총재가 되었다. 같은 해 7월 말레이시아의 4대 총리로 취임하였다. 1984년에는 다일 후보로 당 총재에 재선되었고, 경쟁후보를 근소한 차로 이겼던 1987년의 총재 선거전을 제외하고는 1990년과 1993년의 총재 선거에서 단일후보로 선출됨으로서 총리를 연임하고 있다.그의 지도로 말레이시아의 여당연합인 국민전선(BN)은 1982년, 1986년, 1990년, 1995년, 1999년에 실시한 총선에서 승리하였다. 2000년에는 서울에서 개최한 ASEM(Asia Europe Meeting : 아시아유럽 정상회의)에 참석하기도 하였다.1979년의 술탄 이브라함 메달상, 1989년의 케다 공훈상 등 국내에서의 수상이외에도 한국을 비롯해 일본, 미국, 이집트, 쿠바, 아르헨티나 등 세계각국정부로부터 많은 훈장을 받았다.2. 마하티르의 공과 실마하티르 총리는 ‘천(千)의 얼굴’을 가진 지도자였다. 국제현실을 직시하며 수출지향 제조업을 적극육성한 결과 ‘공업화와 근대화’를 이룩한 반면, 이슬람 근본주의를 지나치게 강조한 나머지 끝없는 반(反)서구 발언으로 지탄의 대상이 되기도 하였다.그는 경제적으로 현실주의를 지향했다. ‘말레이시아의 설계사’라는 별명도 경제발전에 대한 그의 집념 때문에 붙여진 것이다. 일본은 말레이시아를 강압 통치했던 사실상의 적대국 이었지만, 그는 오히려 ‘룩 이스트(Look East)’를 경제의 교본으로 삼았다. 국영기업 개혁을 통해 효율을 높였고, 동남아시아에서는 드물게 중공업정책을 편 결과, 자동차 생산국 진열에 들기도 했다.마하티르는 강대국에는 강했고, 약소국에는 너그러웠다. 서방세계를 상대로 독설을 내뱉기도 했으며 반면 국민들에게는 “친구를 많이 만들어야 국제사회에서 외롭지 않다.”면서 아프리카 아시아 저개발 국가들을 돋는데 아주 적극적이었다. 그는 1925년에 태생해서, 일본,영국의 식민지 시대를 거쳤고, 교육자 집안에서 태어나 엘리트 교육을 받았다. 일본 식민지 시절엔 ‘일본의 원칙주의’에 감명을 받아 집권 후 ‘일본, 한국을 본받자’는 동방정책(Look East)과 ‘아시아적 가치(Asian Value)'주장도 여기서 비롯됐다.▶ 무역강국을 이룬 근대화의 지도자말레이시아는 1957년 영국으로부터 독립했다. 팔 것이라곤 고무, 주석, 철광석, 야자 열대밖에 없는 농업후진국이었다. 1981년 제 4대 총리로 취임한 마하티르는 공업화를 주도, 말레이시아를 자동차, IT, 전자제품의 전진기지로 탈바꿈시켰다. 1982년 말레이시아 절대빈곤층은 전체인구의 35%에 달했지만 지금은 5%이내이다. 또, 1인당 소득도 1982년 1200달러에서 지금은 4600달러에 육박한다. 그는 세일즈맨 지도자였다. 통신장관시절부터 투자유치를 위해 전 세계를 누볐다. 22년간 재임했던 말레이시아는 매년 6.2%의 성장률을 보였으며 지난 9월 마하티르는 국민들에게 “서구의 우월성에 마법은 없다”며 과학기술에 열심히 익힐 것을 강조하였다. 첨단선업의 수용 역시 빨랐다. 그의 국가 제1의 목표인 ‘비전 2020(2020년 전에 선진국에 도달하는것.) 은 여전히 진행형이다. 올해는 생물과학단지도 개설해 미래를 준비했다.▶ ‘반서구화’와 정적 탄압, 독재 비판마하티르는 10월 콸라룸푸르에서 주최한 제10회 세계이슬람기구(OIC) 정상회의와 태국에서 열린 APEC(아시아 경제협력기구) 정상회의에서 유대인과 서방세계를 맹렬하게 비난했다. 그는 “유대인들이 세계를 지배하고 있지만 13억 인구의 이슬람 인들이 힘과 머리를 쓰면 동시에 그들을 꺾을 수 있다”고 했다.그는 지난 5월 비동맹운동 정상회의에서도 “선진국 정상들은 사람을 살해함으로써 문제를 해결하는 석기시대 사람들이 되어버렸다”고 질타했다. 1997년 외환위기 때는 “미구, 유럽 등 서구 환투기꾼들의 농간 때문”이라고 맞섰다. ‘외환위기는 정경유착 경제구조가 낳은 필연’이란 서구의 시각을 거부했다. 그는 IMF(국제통화기금) 처방을 뿌리치고, 고정환율제와 외환유출입 규제정책을 고집했고 결국 이겼다. 또한 재임기간중 4명의 부총리를 제외한 3명은 모두 해임되는 수모를 겪었다. 특히 안와르 전 부총리를 이슬람권에서 가장 치욕적으로 간주되는 ‘동성연애자’ 죄명으로 1998년 전격 구속시켰다.Ⅱ.세계최고빌딩 페트로나스타워 -말레이시아 국책프로젝트 2020말레이시아는 말레이반도와 보르네오섬 북부의 2개 지역으로 이루어져 있으며, 한반도의 1.5배 면적에 약2,200만명의 인구를 가진 연방국가이다.아마 모르긴 해도 우리나라가 가까운 일본에게 느끼는 상대적 빈곤감처럼 말레이시아 역시 싱가포르에 대해 열등감 같은 감정을 느껴왔을 것이고, 작은 거인 싱가포르로부터 자극 이상의 노하우를 받아온 것 또한 사실일 것이다.81년 7월 수상에 취임한 장기집권하고 있는 마하티르 수상은, 우리나라의 박정희 전대통령과 싱가포르 전수상 이콴유의 개발독재형 통치기법을 벤치마킹하고 있는 듯한 느낌을 준다. 말레이시아에서 수상보다 '박사(doctor)'라는 호칭이 더 자연스러운 것에서, 국민 누구나 마하티르 수상의 카리스마에 승복(?)한다는 감을 받기도 한다. 마하티르 수상은 젊은시절 우리나라를 여러 차례 방문하여 경제개발 5개년계획과 경부고속도로 건설, 강남개발계획, 새마을 운동, 중화학공업투자등의 의욕적인 개발사업을 집중적으로 연구하였으며 우리나라를 경제개발의 모델로 삼았다고 한다. 또한 현재 말레이시아 정국이 민주화 투쟁 등으로 국론이 유사이래 최대로 분열된 모습이 박대통령의 통치말기를 연상시키기도 한다. 아마 마하티르 수상도 「내 무덤에 침을 뱉어라」식의 철학을 갖고 있는 지도 모를 일이다. 특히 그는 ‘비전 2020’의 일환으로 세계 초고층의 빌딩인 페트로나스 타워를 건축함으로서 말레이시아의 위상을 세계에 알렸다.

사회과학| 2003.12.10| 4페이지| 1,000원| 조회(346)

동남아, 말레이시아, 마하티프, 동남아시아 사회, 페트로나스타워

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[연극의 이해] 연극의 이해

살아오면서 이번 기회를 통해 연극이라는 장르를 처음 접했다. 무엇이든지 처음 접한다는 것은 자기 자신을 설레게 하고, 여러 가지 궁금점과 상상을 유발하게 된다. 그러면서 막상 접하고 나면 생각보다 훨씬 다른 모습에 감동을 받기도 하고, 때로는 못한 느낌에 다소 실망을 하기도 한다. ‘우동 한 그릇’이란 연극은 일단 나에게 있어 정말 색다른 경험이었으며 처음 접하는 장르라 아마도 내 기억 속에 오랬동안 자리를 잡을 것 같다. 그리고 이것이 내가 앞으로 연극을 보면서 평가하게 될 기준이 될 지도 모르겠다.먼저 ‘우동 한 그릇’은 일반적인 연극과는 색다른 연극의 형태를 선보였다. 마치 소설을 읽어주는 그런 연극이다. 대학로 마로니에 공원에서 나눠주는 팜플렛에 선뜻 이해가 가지 않았지만, 막상 공연을 보면서 ‘왜 소설을 읽어주는 연극인지, 구연동화 같은 느낌의 연극인지’에 대해 공감할 수 있었다. 내가 간 극장은 흔히 말하는 소극장이었다. 약 20여평의 작은 공간에 100명의 관객이 앉을 수 있는 좌석과 무대까지 포함되어 있는데 이는 우리나라 연극의 영세적인 면이라 생각되었지만, 한편으로는 배우와 관객이 함께 호흡할 수 있는, 그리고 함께 공유할 수 있기에 소극장만이 가지는 매력이 있었다. 물론 좌석은 극장이나 다른 공연장보다는 훨씬 불편했다. 무대에 대해 설명을 하자면 일반적인 극장형태의 무대와는 달리 앞면과 옆면에서 앉아서 볼 수 있도록 되어있는 구조였다. 한정된 공간에서 최대의 효율을 달성하고자 하는 극장 측의 상술로도 이해 할 수 있겠지만, 다양한 각도에서 공연을 즐기도록 하려는 배려일 수도 있겠다. 특히 무대에 올라가서 연극하는 것이 아니라 오히려 관객의 좌석이 계단식으로 되어있었다.연극의 시작은 내가 알고 있는 일반적인 연극과는 달리 색다른 시작이다. 관객들 모르게 관객과 같이 자리에 앉아있던 배우인지도 모른 사람이 아주 자연스럽게 무대위의 소품들을 정리하면서 서서히 배우들이 등장하였다. 특별히 밝힐 만한 소품은 없었지만 우동가게를 상상케 하도록 만드는 식탁과 의자 몇 개 그리고 나중에 알게 된 주방(천으로 대충 가렸기에 처음엔 그것이 무엇을 말하는 것인지, 어떤 장소를 상징하는지 알 수 없었다.)이 전부였다. 그런식으로 등장한 배우들은 배우들끼리 모여서 자연스럽게 몸을 풀면서 오늘은 어떤 연극을 할 것인지, 그리고 어떻게 연습할 것인지 상의 하는데, 그러한 모습들은 관객들로 하여금 그것이 배우들이 직접 연극을 시작한 것인지 아님 그냥 자기들끼리 의논 한 것인지 착각이 들었다. 후에 이 연극이 이러한 이유 등으로 해서 일반 연극과는 다른 색다른 연극이란 것에 대해 알았다. 특히 본격적인 연극이 시작되면서 배우들은 각자의 상황들을 행동과 함께 말로써 자신의 감정이나 상황을 그대로 관객에게 설명해주는 연극이었다. 내가 알고 있는 지문이란 것이 배우의 행동이나 감정 등을 적어놓은 것이라 알고 있는데 지문마저 읽어 주는 연극이라 너무나 상식을 깨는 연극이라는 느낌이 들었다. 관객은 관객이 아니라 책을 읽는 독자로 바뀐 것이다. 후에 알게 되었지만 이러한 현상은 21세기 들어 연극도 혼합 장르의 시대로 들어가는 “CROSS-OVER" 공연물이라는 것을 알게 되었다. 또, 2002년 LG아트센터에서도 공연된 모스크바 청년극장의 ”검은 수사“도 같은 형식을 취하고 있다고 한다.의 내용을 간략히 살펴보면 이라는 작은 우동 집은 해마다 12월 마지막날이 되면 손님들로 붐빈다. 가게가 문을 닫을 무렵 그곳에 남루한 차림의 세 모자가 들어와서 한 그릇의 우동을 주문하자 주인은 ‘반덩이’ 우동을 더 얹어 주었다. 세 모자에게 150엔을 받고 우동 1인분에 반덩이를 더 얹어 주는 그 정신, ‘상도(商道)에 어긋나지 않으면서도 인정이 살아있는 상인의 정신이 바로 지금의 일본을 만들지 않았을까?’ 하는 생각이 든다. 섣달 그믐날이면 우동을 먹는 풍습을 지킴으로써 남편 없이 키우는 아들들에게 힘과 용기를 주려고 했던 과부는, 바로 따뜻한 일본인의 상인 정신에 힘입어서 미래의 성공을 기약할 수 있었던 것이다. 모두를 살리는 ‘상도(商道)정신’ 바로 그것이 일본의 힘이었다. 그 후에도 12월 마지막 날이 되면 세 모자는 을 찾고, 다정하고 따뜻한 그들의 모습에 주인은 보이지 않는 배려를 아끼지 않는다.

인문/어학| 2003.12.10| 2페이지| 1,000원| 조회(577)

연극, 연극감상문, 우동한그릇, 연극의 이해, 관람평

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[회귀분석] 회귀분석

< 목 차 >Ⅰ. INTRODUCTION1.1 개 요1.2 정 의1.3 목 적Ⅱ. SUBJECT2.1 data 구성2.2 산점도 그리기히스토그램 그리기2.3 변수선택2.3.1 forward selection2.3.2 backward selection2.3.3 stepwise selection2.4 모형설정2.5 모형진단(MODEL DIAGONOSTICS)2.5.1 잔차분석2.6 자료진단(DATA DIAGONOSTICS)2.6.1 이상점 확인2.6.2 영향력관찰치 확인2.7 모형 재설정Ⅲ. RESULTⅠ. 서 론1.1 개 요회귀분석은 변수들 간의 함수관계를 분석하고 모형화하는 통계적 기법이다. 회귀분석의 응용분야는 공학, 자연과학, 경제학, 경영학, 생명과학, 사회과학 등 여러 분야에 적용되고 있으며, 최근에는 컴퓨터 통계 소프트웨어(S-PLUS, SAS, SPSS, MINITAB, 등)의 활용으로 변수들 사이의 복잡한 함수관계를 추정하는데 가장 널리 사용되어지는 자료분석 기법이다.일반적으로 종속변수에 영향을 주는 독립변수 수는 여러 개 있을 수 있기 때문에 회귀분석은 하나의 종속변수와 여러 개의 독립변수들 간의 통계적 함수관 계를 분석하여 모형화 하는데 이용되고 있다.1.2 정 의회귀분석(Regression analysis)이란, 변수들 간의 함수적인 관련성을 규명하기 위하여 어떤 수학적 모형을 가정하고 이 모형을 측정된 변수들의 자료로부터 추정하는 통계적 분석 방법을 말하며 일반적으로 이 추정된 모형을 사용하여 필요한 예측을 하거나 관심 있는 통계적 추정과 검정을 실시하게 된다. 다른 변수의 영향을 받는 변수를 종속변수(Dependent variable)라고 부르고, 다른 변수에 영향을 주는 변수로서 독립변수(Independent variable) 또는 설명변수(Explanatory variable)라고 한다.선형회귀분석(linear regression)이란 두 변수의 관계가 직선적이라는 가정하에서 회귀분석을 시도하는 방법을 말하며, 모델에 포함된 독립변수의 수에 따라 단순(simple)회귀분석과 다중(multiple)회귀분석으로 구분할 수 있다.1.3 목 적종속변수를 설명하려는 독립변수의 수가 두 가지 이상인 상황에서 회귀분석을 시도하게 되면 이를 다중회귀분석(multiple regression analysis)이라 한다. 다중회귀분석에서는 독립변수로 지정되어 모델에 포함된 변수들이 복합적으로 작용하여 종속변수에 미치는 영향을 감안하면서, 인근 독립변수의 영향(교란변수 혹은 간섭변수의 영향)을 보정한 상태에서 독립변수 각각의 독립된 영향을 모수로서 추정하게 된다. 예를 들어 '소음 부서에 근무하는 근로자를 대상으로 소음 폭로기간(독립변수)에 따라 난청 정도(종속변수)가 어떻게 달라지는가?'를 분석하는 과정에서 이들 두 변수의 관계에 미치는 연령의 영향을 동시에 보정해 주면서 다중회귀분석을 시행할 필요가 있다. 이 결과를 통해 비로소 '연령의 증가에 따라 자연적으로 발생되는 난청의 정도를 감안한 후에도 소음 폭로에 따라 난청이 심해진다'는 결론을 유도할 수 있게 되는 것이다.Ⅱ. 본 론1.1 data 설명단지 뚱뚱한 사람이 비만이라고 할 수 있는가를 알아보기 위하여, 비만의 정도를 측정할 수 있는 체지방률과 여러 부분의 신체 사이즈를 측정하고, 각 부분의 신체 사이즈가 체지방률에 얼마나 영향을 주는가를 알아보는데 이 분석의 목적이 있다.1.2 data 출처lib.stat.cmu.edu1.3 변수설명1) 종속변수y2 - Percentage of Body Fat :체지방률2) 독립변수x1 - Age (years) : 나이x2 - Weight (kg) : 몸무게x3 - Height (cm) : 키x4 - Neck circumference (cm) : 목둘레x5 - Chest circumference (cm) : 가슴둘레x6 - Abdomen 2 circumference (cm) : 배둘레x7 - Hip circumference (cm) : 엉덩이둘레x8 - Thigh circumference (cm) : 허벅지둘레x9 - Knee circumference (cm) : 무릎둘레x10 - Ankle circumference (cm) : 발목둘레x11 - Biceps (extended) circumference (cm) : 이두박근둘레x12 - Forearm circumference (cm) : 팔뚝둘레x13 - Wrist circumference (cm) : 손목둘레sex - male, female : 성별(남,녀)2 분석2.1 산점도 그리기히스토그램2.2 변수선택2.3.1 forward selectionSummary of Forward SelectionVariable Number Partial ModelStep Entered Label Vars In R-Square R-Square C(p) F Value Pr > F1 x6 배둘레 1 0.6617 0.6617 71.9532 488.93 F1 x6 배둘레 1 0.6617 0.6617 71.9532 488.93

자연과학| 2003.12.05| 17페이지| 3,000원| 조회(1,265)

통계, 통계학, 통계분석, 정보통계

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통계청 가계조사 무응답층의 설정

Ⅰ. 서론Supervised Learning 이란 Data로부터 Target 변수에 대한 함수를 만들어 내는 기술이다. 이때 함수는 Input 변수의 성격에 따라 Target 변수의 값을 예측 할 수 있는 Model의 형태를 지니며 변수의 type 및 알고리즘에 따라 Tree based model, Neural network, Logistic Regression 등으로 나눌 수 있다.이 모형들은 알고리즘의 차이를 보이지만 결과적으로 Target 변수의 성격이 동질적인 집단으로 Input변수를 구분함으로써 새로운 자료가 속하게 될 집단에 따른 Target 변수의 예측을 가능하게 한다.본 연구에서는 이러한 Supervised Classification의 성질을 이용한 Sampling으로의 적용을 통해 가장 적절한 Classification Model를 찾고 효율적인 모수의 추정을 확인해 보고자 한다.1.1 연구배경 및 목적통계청에서는 2002년 표본개편당시 지정한 구역의 모든 가구에 대하여 매월 경제활동인구조사를 실시하고 있으며 이 가구들 중 적격가구를 대상으로 전국가계조사를 실시하고 있다.경제활동인구조사는 가구내의 남, 여 가구원수를 비롯한 취업인구 및 비 취업인구 등을 조사하고, 전국 가계조사는 대상가구에 한하여 가계부 조사를 통해 가구에 대한 가계수지 실태를 파악하여 국민의 소득과 소비 수준변화의 측정에 필요한 자료를 얻고 있다. 전국 가계조사가 경제활동 인구조사의 조사구내에서 대상가구에 한하여 이루어지고 있으므로 대상가구가 아닌 가구를 무응답 가구라고 생각했을 때 관심변수에 대한 분석에 있어서 selection bias가 존재하므로 비효율적이라고 할 수 있다.이 경우 무응답층을 이용한 무응답 가중치 조정법을 이용하여 bias를 줄일 수 있다. 이는 전체 표본을 응답률이 동질적인 그룹으로 나눈 후 그 그룹 내의 응답가구의 가중치를 조정하는 방법으로 무응답층을 얼마나 잘 구분하느냐에 따라 추정 값의 정확성이 결정된다.실제로 미국 통계청에서 실시하는 SIPP(Survey of Income and Program Participation)의 경우 Logistic Regression을 이용하여 무응답층을 결정한 후 관심변수를 추정하여 분산을 최소화 시키는 방법을 사용하고 있으며, 캐나다 통계청의 SLID(Survey of Labor and Income Dynamics)에서는 CHAID 알고리즘을 이용하여 250정도의 무응답 층을 형성하여 가중치를 조정하는 방법을 택하고 있다.본 연구에서는 경제활동 인구조사와 가계조사의 응답여부를 통해 응답률이 동질적인 층을 나누는데 있어 Tree based model 과 Logistic Regression model을 적합 시켜 보고 실제 관심변수의 추정을 통해 보다 효율적인 Classification Method를 찾도록 한다.1.2 연구방법경제활동 인구조사와 전국 가계조사 자료를 합치고(merge), 가계조사 변수 중 가계지출변수를 이용하여 결측이면 R=0, 결측이 아니면 R=1인 응답변수(R)를 생성한다.응답변수 R을 기준으로 Supervised Classification중 Tree based model과 Logistic Regression을 실시하여 응답률이 동질적인 층으로 구분하고 관심변수로 가계지출변수를 선택, 총계추정량을 구한다. 두 모형으로 얻어진 총계추정량의 비교를 통해 보다 적합한 무응답층 설정 방법을 결정한다.Ⅱ. 본론2.1 자료설명(1) 경제활동 인구조사 : 전국 7765개의 가구들을 대상으로 가구원들의 취/실업 여부를 파악함.▲변수명: 비경제활동가구원(총, 남, 여), 취업가구원(총, 남, 여), 가구원(총, 남, 여),가구주직업, 주된소득, 지역1(서울/도/광역시), 지역2(동부/읍면부),(2) 전국 가계조사 : 경제활동 인구조사 대상가구 중 적격가구들에 한하여 가계부 조사를 실시함.▲변수명: 가계수입, 가계지출, 기타 세부 수입 / 지출내역2.2 Classification2.2.1 Tree based modelR=1/0(응답/무응답)이고, 그 외 모든 변수들이 인구수와 직업, 지역이므로 Target 변수와 Input 변수가 모두 명목형인 Data이고 이 경우 Chi-Square test를 통해 항목을 구분하는 CHAID알고리즘을 이용할 수 있으며 생성된 tree model은 다음과 같고, 8개의 terminal node를 무응답층으로 결정한다.2.2.2 Logistic Regression종속변수를 R로 독립변수를 경제활동인구조사의 변수들로 설정하면 종속변수의 분포는 이항분포(Binomial)이고 link function 은 logit인 회귀모형을 만들 수 있다. stepwise selection을 통해 변수를 선택한 결과 “주된 소득원, 지역1(서울/도/광역시), 가구주직업, 총 가구원수”의 4개 변수가 선택되었고 선택된 변수들을 dummy화 시키면 다음과 같은 16개의 층이 생성된다.주소득 가구원수 지역 직업 층내자료수 층번호0 0 0 0 244 L10 0 0 1 198 L20 0 1 0 1199 L30 0 1 1 1463 L40 1 0 0 244 L50 1 0 1 305 L60 1 1 0 1195 L70 1 1 1 2171 L81 0 0 0 70 L91 0 0 1 9 L101 0 1 0 494 L111 0 1 1 47 L121 1 0 0 16 L131 1 0 1 1 L141 1 1 0 98 L151 1 1 1 11 L162.3 모형의 비교N개의 유한 모집단에서 n개의 표본을 추출한 경우 관심변수의 총계 추정량은 {N}over{n}sum_{i}^{n} y_i 로 계산할 수 있다. (Horvitz-Thompson Estimator) 이때 N over n은 가중치로써 층별 가중치 계산에도 마찬가지로 적용된다.N_g를 g번째 층의 총 자료수라고 하고 n_g를 g번째 층의 응답한 자료수라고 하면 g번째 층의 관심변수 총계추정량은 N_g over n_g sum_i^n_g y_i라 할 수 있고, 층별 총계추정량의 합은 관심변수의 총계추정량이 된다.층별 가중치를 적용한 결과는 다음과 같다.

자연과학| 2003.12.05| 6페이지| 2,000원| 조회(469)

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[금융구조조정] 금융구조조정 평가A좋아요

차 례Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 본 론 21. 금융구조조정 추진배경 22. 금융구조조정 추진의 기본원칙 33. 금융구조조정의 내용 34. 금융권별 구조조정 성과 45. 금융구조조정의 평가 66. 향후 추진과제 8Ⅲ. 결 론 10Ⅰ. 서 론97년말의 외환위기를 계기로 표면화된 국내금융기관 부실화의 실상은 대내외에 큰 충격을 주었다. 정부 보호와 재벌중심 경제구조하의 대마불사 논리를 바탕으로 한 국내금융기관의 안일한 경영이 금융시스템 전반에 대한 신뢰를 일시에 무너뜨릴 정도로 심각한 부실화를 초래한 것이 밝혀졌기 때문이다. 이에 IMF를 비롯한 국제기구들은 금융지원의 가장 중요한 조건의 하나로 부실금융기관 퇴출과 건전성감독 강화를 골자로 하는 국내금융시스템의 전면적인 개혁을 요구하였고, 이에 따라 사상초유의 대규모 금융구조조정이 시작되었다.금융구조조정의 궁극적인 목표는 금융시스템의 안정을 회복하고 금융기관의 건전성과 경영효율성을 제고하는 데 있다. 이러한 전제 하에서 97년말부터 시작한 우리나라의 금융구조조정은 목표에 부합할 수 있는 기반을 갖추지 못한 금융기관의 경쟁력을 회복하고, 목표 달성에 걸림돌이 되는 부실금융기관을 퇴출시키는 두 가지 방향을 기본 축으로 하여 진행되어 왔다. 물론 이러한 목표를 달성하기 위한 환경조성 차원에서 감독체제의 정비, 규제 및 감독 기준의 개선, 기업구조조정 등이 병행적으로 추진되었다. 그러나 핵심은 어디까지나 개별금융기관들의 경쟁력을 바탕으로 한 금융시스템의 안정적인 기능 유지에 있었다.위기상황을 배경으로 출발한 금융구조조정의 목표는 단순히 국내금융시스템을 위기상황 이전의 상태로 되돌려 놓는 것이 아니라, 궁극적으로 금융시스템이 시장 자체의 기능과 원리에 따라 자원 배분을 수행할 수 있도록 하는 것이었다. 따라서 금융구조조정은 단순히 부실한 금융기관을 정리하고 부실 정도가 경미한 금융기관을 정부 지원으로 회생시키는 작업에 국한되지 않는다. 금융구조조정은 단시일 내에 일회성의 개혁으로 마무리되기보다는 상당한 시일에 걸쳐 금융시스템의 경쟁쟁이 시장원리에 의해 해소되어 금융기관의 수익성이 향상되어야만 가능하기 때문이다. 결국 금융구조조정은 단순히 부실한 금융기관을 정리하고 부실 정도가 경미한 금융기관을 정부 지원으로 회생시켜 국내금융시스템을 위기상황 이전의 상태로 되돌려 놓는 것이 아니라, 금융시스템의 경쟁력을 회복시키고 시장원리에 따른 경쟁 환경을 구축해 나가는 지속적인 과정인 것이다.97년말부터 시작한 우리나라의 금융구조조정은 크게 1차 금융구조조정 과정과 현재 추진되고 있는 2차 금융구조조정 과정으로 나눌 수 있다. 우선 1차 금융구조조정은 전체 구조조정 목표에 부합할 수 있는 기반을 갖추지 못한 금융기관의 경쟁력을 회복하고, 목표달성에 걸림돌이 되는 부실금융기관을 퇴출시키는 두 가지 방향을 기본 축으로 하여 진행되었다.< 표 > 1차 금융구 조조정 및 2차 금융구조조정 추진방향1차2차목표경제위기 극복경쟁력 강화(성숙한 금융문화 창달, 시장경제질서의 확립)대상개별기관 중심(부실 금융기관, 낡은 제도와관행)시장중심(금융시스템 전반, 시장참여자의 인식과 사고)방식정부의 직접독려방식시장주도의 자율방식내용하드웨어 개혁(부실 금융기관 정리, 금융 중개기능 복원, 부실채권의 조기 정리,선진제도 도입 등)소프트웨어 개혁(금융시장기능 제고, 금융회사 및 기업의 내부 역량 강화, 수익성 및생산성 제고, 인식과 사고의 전환 등)2. 금융구조조정 추진의 기본원칙제1단계 금융구조조정은 당면한 경제위기에 대응하여 기업자금경색을 완화하고 금융기능을 회복하는데 중점을 두고 진행. 우선 부실금융기관의 정리와 금융기관에 대한 공적자금 지원 등을 통해 시스템 리스크를 축소하고 금융중개기능을 복원하는 한편. 국제기준에 부합하는 금융감독 체제를 확립하여 금융산업의 건전성을 강화하는 데 주력하였음구조조정의 신뢰도를 확보하고 대외신인도를 높이기 위해 투명하고 명확한 원칙하에 구조조정을 추진3. 금융구조조정의 내용금융위기의 재발 방지를 위해서는 당연히 국내 금융시스템의 건전성이 요구된다. 건전한 금융시스템의 필요조건으로는 예금자의가평가제도는 단계적으로 실시되었는데, 98년 11월 15일 이후 설정되는 신규펀드는 시가평가를 하며, 그 이전에 설립된 기존 펀드는 장부가 평가를 하도록 함.4외환건전성규제.98년 7월부터 단기외환위험에 대한 위험관리를 강화하기 위하여 많은 규정이 개정되었다. 이에 따라 금융기관이 자산과 부채의 만기불일치에 대해 위험관리기법을 도입하여 각각 1일∼7일, 7일∼1개월, 1개월∼3개월, 3개월∼6개월, 6개월∼1년, 그리고 1년 이상의 기간에 대해 만기불일치 현황을 보고(은행은 98년 7월 보고서부터 채택)하도록 함..이와 함께 은행이 외화대출, 지급보증, 유가증권, 역외금융 등을 모두 포괄하는 종합위험한도관리제도를 도입·운용하도록 하고, 투자등급 미만의 유가증권투자 제한 및 역외펀드 등에 대한 총신용 공여규모 규제 등의 조치들이 시행됨.5신탁제도.99년 1월 1일부터 수익자에게 모든 신탁계정의 운영상황이 공개. 모든 원본보전형 신탁계정은 감독 및 회계의 목적상 특별대차대조표에 들어가게 되고, 아울러 자본적정성 제고를 위해 원본보전형 신탁계정에 포함되는 자산은 99년 1월 1일부터 50%, 2000년 1월 1일부터는 100%의 위험가중치를 갖게 됨.나. 예금자보호97년 11월 외환·금융위기의 영향으로 금융시장의 불안이 심화되어 경쟁적인 예금인출사태가 발생함에 따라, 이로 인한 혼란을 방지하고 금융시스템의 안정성을 유지하기 위하여 2000년말까지 3년간 한시적으로 예금전액을 보장하기로 함. 이후 98년 들어 예금자와 금융기관의 도덕적 해이(moral hazard)를 방지하기 위하여 보호대상 및 범위를 축소하는 등 예금자보호법이 전면 개정됨. 개정된 예금자보호법은 상시보호, 2000년까지 한시보호, 그리고 비보호의 세 가지로 나누어 실적배당형 투신상품 등의 투자상품을 제외한 전 금융기관의 모든 예금에 대해 적용되어왔음.다. 금융지주회사선진국 금융기관들이 세계시장 차원의 규모·범위의 경제 실현을 통한 대형화 및 겸업화를 추진하는 추세에 대응하기 위하여, 2000년 10이 8% 이상인 13개 은행 중 국민은행과 장기신용은행, 하나은행과 보람은행은 금융산업 초유로 자발적으로 합병하여 대형화를 추진하였다..한편 한보그룹과 기아자동차의 부도 등에 따라 외환위기 이전 이미 재무구조가 악화된 제일은행과 서울은행은 98년 1월말 감자 및 은행 당 1.5조원의 정부출자를 통해 일단 유동성위기를 넘겼으나 해외매각이 결정.나. 종금사.재산실사 및 경영정상화계획의 평가결과를 토대로 '98년중 회생가능성이 없는 16개 종금사가 퇴출되었으며 이후 5개사가 합병 또는 퇴출되고 현재 3개사가 영업정지중다. 증권사.6개사는 유동성 부족 및 부도(고려·동서·한남증권), 적기시정조치(장은·동방페레그린증권) 등으로 퇴출되거나, 대주주의 구조조정으로 자진해산(산업증권)라. 투신사.대주주가 있는 경우에는 대주주의 증자 등을 통해 자체적인 경영정상화를 추진.대주주가 없고 금융시장에 영향력을 크게 주는 한국·대한투신은 대우구조조정 과정에서 금융시스템 안정을 위하여 공적자금(7.9조원)을 투입하여 조기 경영정상화 추진마. 보험사.대한생명은 공적자금 2조 500억원 투입으로 자본을 충실화하고, 전문경영진을 선임한 후 경영정상화계획 이행약정(MOU)을 체결(2000.4.12).서울보증보험은 공적자금 1조 2,500억원을 투입하고, 대우회사채 대지급과 관련하여 2001년까지 단계적으로 공적자금 투입예정(1.4조원 기투입)5. 금융구조조정의 평가금융구조조정의 성과에 대한 평가는 금융구조조정의 대상이 부실금융기관에 국한되지 않고 금융시스템 전체에 걸치도록 광범위하며, 추진 작업 자체가 단시일 내에 일회성의 개혁으로 마무리되는 것이 아니므로 매우 어려운 과제이다. 그러나 그동안 추진되어 온 개혁의 과정을 되짚어보고 아직 해결되지 못한 과제들을 파악함으로써 향후 금융구조조정 과정을 성공적으로 마무리하는 데 있어서의 시행착오를 최소화하기 위해서는 어떤 형태로든 평가가 필요한 것도 사실이다.이러한 관점에서 현 시점에서의 평가는 당연히 금융구조조정의 성패에 대한 최종적인 판단이라기보 가산금리가 하락하는 등 상당 부분 성공했다고 할 수 있다. 특히 신흥시장의 신용위험 증대에도 불구하고 해외 신용평가기관들이 모두 우리나라의 국가신용등급을 투자적격으로 상향조정함으로써 대외신인도는 뚜렷히 개선되었다.그러나 이와 같은 대외신인도의 회복이 아직 절대적인 수준에서 만족할 만한 수준에 도달하지 못한 것은 분명한 사실이다. OECD 회원국으로서의 위상에 걸맞은 국가신인도를 회복하기 위해서는 아직 상당한 시일이 소요될 것으로 보이는데, 특히 그간의 대외신인도 향상이 실제 우리의 경제상황이 개선된 것 이외에 러시아, 중남미, 동남아 등 다른 투자 대상국의 정치·경제불안에 따라 우리나라의 투자매력도가 상대적으로 향상된 데에 기인하는 부분이 상당하다는 점을 염두에 두어야 할 것이다.다. 기업구조조정의 가속화기업구조조정의 목표중의 하나는 과감한 금융지원을 통해 회생가능성이 있는 기업을 조기 정상화시키는 것이지만 다른 한편으로는 회생가능성이 불투명한 기업을 퇴출하여 과감한 손실처리를 할 수 있도록 금융기관들이 자본력을 갖추어야 한다. 그러나 금융기관들의 자율적 판단에 따라 부실기업의 회생여부를 결정하기 위한 기업개선작업은 그동안 사실상 문제의 해결을 지연시키는 방향으로 작용한 측면이 강하여 기업구조조정에 대한 금융구조조정의 지원 역할이 크게 작동되지 않았음을 시사하고 있다. 이렇게 금융구조조정을 통한 기업구조조정의 지원기능이 만족할 만한 수준이 아닌 이유는 비경제적인 논리의 적용, 금융기관의 도덕적 해이 등 이외에도 금융구조조정 과정에서 금융기관들의 중개기능을 정상화할 정도로 충분한 자금이 투입되지 못하여 금융기관들이 기업구조조정의 가속화를 위한 손실의 실현을 감내할 수 있을 만한 자본여력을 갖추지 못하고 있기 때문이다. 그러나 지금까지의 기업구조조정 실적이 충분하지 못하다고 해서 금융구조조정의 실물지원 효과조차 만족스럽지 못하다고 평가하는 것은 옳지 못하다.라. 금융시스템의 안정성 확보장기목표로서의 금융시스템 안정성 확보는 아직까지 평가하기에 이른 감이 있다.

경영/경제| 2003.06.13| 11페이지| 1,000원| 조회(424)

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차 례제 1 장 서 론 11. 서 론 1제 2 장 시계열 분석 22. 1 시계열 분석의 정의 22. 2 시계열 변동요인과 모형 22. 3 Box-Jenkins의 시계열 모형화 방법 32. 4 비정상 시계열 72. 4. 1 차분법(Difference) 72. 4. 2 자기회귀누적이동평균모형(ARIMA(p,d,q)) 72. 5 모형의 식별 102. 5. 1 모형식별을 위한 통계량 112. 6 시계열 예측 132. 6. 1 최소평균제곱오차예측(Minimum mean square error forecast) 132. 6. 2 ARIMA 모형에 대한 예측 13제 3 장 일반화선형모형(Generalized Linear Model : GLM) 163. 1 이항자료에 대한 일반화 선형모형 163. 1. 1 로지스틱 회귀모형 163. 1. 2 프로빗모형 183. 2 모형의 선택 20제 4 장 결 론 21APPENDIX Ⅰ 22APPENDIX Ⅱ 23APPENDIX Ⅲ 24< 참고 문헌 > 26표 및 그림 목록Tables< 표 1 > 국내 휴대폰 가입자 수 ( 1998. 01 - 2001.07 ) 단위 : 명 5< 표 2 > 모수추정 및 모형 진단 13< 표 3 > 예 측 값 16< 표 4 > 각 y값들에 대한 MSE 21Pictures< 그림 1 > 휴대폰 가입자 수의 그래프 6< 그림 2 > < 그림 1 >에 대한 ACF 및 PACF 7< 그림 3 > 1차 차분한 자료의 그래프 9< 그림 4 > < 그림 3 >에 대한 자료의 ACF와 PACF 10< 그림 5 > 예측 그래프 15< 그림 6 > 로짓 모형에 대한 자료의 예측 그래프 18< 그림 7 > 프로빗 모형에 대한 자료의 예측그래프 20요 약시계열이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간의 변화를 나타내는 역사적 계열이므로 어느 한 시점에서 관측되는 시계열 자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 예를 들면 매일 변동하는 종합 주가지수, 특정 소비재의 월별 판매량 혹은 연도별 농작물의 생산량 등을 일정한 간격으로 측정한 값들이 시계열에 속한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열 (historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 관측된 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고, 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다.시계열 분석이란 시간의 흐름에 따라 얻어지는 자료인 시계열 자료를 분석하는 통계적 기법이다. 시계열 분석은 크게 모형화(modelling)와 예측(forecasting)으로 나누어진다. 과거와 현재에 얻어진 많은 자료는 우리에게 필요한 정보와 필요하지 않은 부분을 함께 포함하고 있다. 따라서 이를 분리하는 과학적인 방법이 필요하게 된다. 과학적인 방법을 이용하여 이들을 분리하면 우리에게 필요한 정보는 의외로 간단한 형태로 표현될 수 있는데, 이와 같이 우리에게 필요한 정보와 필요하지 않은 부분을 과학적으로 분리하는 것을 모형화라 한다. 우리에게 필요한 정보를 과학적으로 추출한 후에는 이를 바탕으로 미래를 예측하게 되는데, 이때 예측하는 방법 또는 타당한 논리를 이용하여 과학적으로 이루어져야 하며 이 과정을 예측이라 한다.2. 2 시계열 변동요인과 모형시계열의 그래프를 보면 우리들은 가끔 어린아이들이 낙서를 해 놓은 듯한 인상을 받게 되는데, 그것은 시간의 흐름에 따라 불규칙적으로 변동되는 자료들을 분석한다는 것이 거의 불가능할지도 모른다는 것을 의미한다. 그럼에도 불구하고 우리들은 자료들의 특성을 단순화시킬 수 있는 몇 가지 가정을 함으로써 시계열에서 나타나는 변동을 정의, 설명하고 또 측정하게 된다. 일반적으로 이와 같은 시계열의 변동요인은 다음과 같은 네 가지가 있는 것으로 가정08211999-05 174343411999-06 179999871999-07 191581291999-08 204054571999-09 215601081999-10 223204391999-11 227891991999-12 234427242000-01 242449292000-02 254283582000-03 261071762000-04 275197942000-05 272744792000-06 265702122000-07 260894782000-08 258321232000-09 260471612000-10 264790222000-11 268957632000-12 26816398< 그림 1 > 휴대폰 가입자 수의 그래프그래프의 결과를 보면 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있으나 2000년 6월부터 가입자 수가 줄어들고 있는데 이처럼 가입자 수가 감소세로 돌아선 것은 당시 정보통신부와 통신위원회의 단말기 보조금 폐지로 인한 가입자수의 감소로 풀이된다. 자료는 평균이 일정하지 않기 때문에 비정상 시계열로 판명되고, 그러므로 정상화 과정이 필요하다.< 그림 2 > < 그림 1 >에 대한 ACF 및 PACF1 ACF2 PACF2. 4 비정상 시계열우리가 사회에서 많이 응용되는 많은 시계열 자료들은 정상시계열 이라기 보다 대부분 비정상 시계열인 경우가 대부분이다. 정상시계열에 비하여 비정상시계열은 즉, 평균이 일정한 상수가 아니거나, 시간에 따라 변하는 이차적률을 가져서 분산이 일정한 상수가 아니며, 또는 이 두 가지 성질을 모두 가진다.2. 4. 1 차분법(Difference)평균이 일정하지 않은 시계열은 많은 경우에 있어서 차분) 차분 : 현 시점의 자료에서 전 시점의 자료를 빼주는 것.을 통하여 정상 시계열로 바꿀 수 있다.차분(Difference)일반차분 : 현시점과 전 시점의 차{W }_{t }= { Z}_{t }-{Z }_{t-1 }계절 차분 : 계절주기가 s 일 때 현 시점과 s시점 전의 차{W }_{t }= { Z}_{t }-{Z }_{t-s }2. 4. 2 자종종 로그변환을 필요로 한다. 좀 더 일반적으로 분산을 안정시키기 위하여 Box-Cox 의 멱변환을 적용할 수 있다. 필요한 차분의 정도를 확안하기 위하여 시계열의 SACF 와 SPACF를 계산하고 관찰한다. 일반적인 규칙은 다음과 같다.SACF가 완만하게 줄어들고 SPACF가 시차 1이후에 절단현상이 나타나면 이것은 차분이 필요함을 의미한다. 즉 1차차분을 취한다. 차수 p 와 q의식별을 위하여 적당하게 변환 및 차분된 시계열의 SACF 와 SPACF를 계산하고 살펴본다.2. 5. 1 모형식별을 위한 통계량자기상관 함수 와 편자기상관함수를 이용한 ARMA 모형식별의 방법은 AR모형이나 MA 모형에는 비교적 식별이 잘되고 효과적이지만 그것들이 혼합된 모형인 ARMA 모형에 대한 식별은 일반적으로 어렵다고 알려져 있고 주관작인 결정에 의존하게 되어 Box-Jenkins 방법의 약점으로 알려져 있다. 이러한 약점을 극복하기 위해 FPE (Final Prediction Error Function)와 AIC(Akaike's Information Criterion), BIC(Baysian Information Criterion) 그리고 SBC(Schwartz's Bayesian criterion) 등이 모형식별을 위한 통계량들로서 사용되는데 본 논문에서는 가장 빈번하게 사용되는 A.I.C 와 S.B.C 에 대하여 간단하게 소개하도록 하겠다.1. Akaike 정보판단기준 (A.I.C)A.I.C(p,q)= ln hat{{sigma}`_{a} ^{2}}(p,q) + { 2(p+q)} over {n }ln hat{{sigma}`_{a} ^{2}}(p,q)는 시계열 자료를 ARMA(p,q) 모형에 적합시켰을 때의 백색잡음과정의 분산 추정값이다. 여기서 Akaike 정보판단기준을 촤소로 하는 차수p,q를 선택하면 된다.2. Schwartz 베이지안기준 (S.B.C)S.B.C(p,q)= ln hat{{sigma}`_{a} ^{2}}(p,q) + { ln(n)} over {n }(p을 예측할 수 있도록 하는 것이다. 미래의 값을 예측하는 방법에는 여러 가지가 있으나 본 논문에서는 일반적인 시계열 예측과 3장과 4장에 밝힐 로짓과 프로빗 모형을 이용해 예측해 보도록 하겠다.2. 6. 1 최소평균제곱오차예측(Minimum mean square error forecast)자료로부터 모형이 설정되었고 또한 모수 추정도 이루어 졌으므로 모수의 추정값을 참값이라 가정하고 예측을 한다. 예측 방법에는 여러 가지가 있으나 그 중에서도 가장 많이 사용되는 것이 최소평균제곱오차이다. 기점이 t이고 선시차가 k인 시계열{Z}_{1},{Z}_{2},…,{Z}_{t}의 최소평균제곱오차는 다음과같다.{Z}_{t}(k)=E({Z}_{t+k} LEFT | {Z}_{t},{Z}_{t-1},…)2. 6. 2 ARIMA 모형에 대한 예측다음과 같은 AR(1) 모형을 보자.{Z}_{t}-mu=phi({Z}_{t-1}-mu)+{a}_{t}인데 최소제곱평균오차를 사용하여 전방 k단계 예측오차는 다음과 같다.{ e}_{t }(k)= {a }_{t+k }+phi{ a}_{t+k-1 }+{ phi}^{2 }{ a}_{t+k-2 }+…+{ phi}^{k-1 }{ a}_{t+1 }< 그림 5 > 예측 그래프< 표 3 > 예 측 값년/월예측값잔차95%예측하한95%신뢰상한2001.0828101635.8*************.6929008190.132001.0928284678.1785901.8826948798.8430029477.592001.1028478770.71122302.2626671584.6831070928.692001.1128742370.81426293.9626500498.4732091468.072001.1229138234.21700200.0026412757.3333077418.882002.0129629325.61948224.4626389691.1834026590.732002.0230003949.92174591.1726417053.7934941294.542002.033035023

자연과학| 2003.06.13| 29페이지| 2,000원| 조회(1,190)

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[통계학 논문] 통계학 논문 평가B괜찮아요

차 례제 1 장 서론1.1 공간통계분석1.2 공간통계의 모형1.3 공간통계자료의 종류제 2 장 Geostatistic 자료 분석을 위한 탐색적 분석2.1제3장 공간통계분석을 위한 이론3.1정상성3.2Covariogram과 Variogram과의 관계3.3일반적으로 사용되는 Variogram3.4실제 자료의 분석제4장 추정4.1Anisotropy와 Isotropy4.2Vriogram의 추정4.3Variogram Fitting제5장 예측제6장 결론표 및 그림 목록요 약공간통계학은 시계열 분석을 확장한 분석기법이다. 언뜻 생각하면 시계열 자료에는 공간개념이 들어있지 않다. 그러나 시간을 1차원 공간으로 생각한다면 시계열 자료는 1차원 공간에서 얻어진 공간 자료라 생각 할 수 있다. 일반적으로 공간 통계학에서 사용되는 자료는 2차원 또는 3차원 자료가 주로 사용되기 때문에 시계열 자료는 공간 분석에서 사용하는 공간 자료에서 가장 간단한 자료라 할 수 있다. 시계열 자료와 회귀분석 자료의 가장 큰 차이점은 자료가 독립이 아니라 시간에 따라 상관관계가 있다는 것이다. 따라서 시계열 분석을 자료간의 상관관계를 모형에 추가하여 분석하는 것이다. 시계열 자료가 1차원의 상관관계만을 분석에 추가하는 것이라 한다면 공간분석을 3차원의 상관관계를 모형에 추가하여 분석하는 분석기법을 말한다. 따라서 자료간에 상관관계가 존재하고 이를 공간 통계 모형으로 만들 수 있다면 공간통계 분석기법이 사용될 수 있다. 이는 각 자료가 독립일 경우 공간통계기법을 사용하여 분석할 필요가 없다는 말과 통하게 된다. 따라서 공간 통계학의 첫 단계는 각 자료가 독립인지 아닌지를 검정하는 것이다. 검정 결과 각 자료가 독립이라는 결과가 나오면 공간통계분석 기법이 아닌 다른 분석기법을 사용하여 분석하면 된다.본 논문은 각 자료가 독립이 아니라는 판단 하에 공간통계 분석방법을 이용하여 그 결과를 제시하고자 하였다. 여기서 사용하는 자료는 부여지방의 온실 속에서 얻어진 7주간의 온실가루이) 온실가루이는 매미목의 가차의 상관관계 모형화는 일반적으로 Variogram을 이용한다. Variogram을 이용한 모형화는 그케 두 단계로 나누어진다. 첫 단계는 Variogram 추정인데, 특히 자료의 이상점이 존재할 경우 추정된 경우 Variogram은 많은 영향을 받게 되기 때문에 본 논문에서는 잔차를 이용한 Variogram을 추정하게 될 것이다. 추정된 Variogram을 이용하여 이론적인 Variogram을 적합시켜 이론적 Variogram에 포함된 모수를 추정하게 된다. 이러한 방법을 Semi-parametric 방법이라 한다. 그러나 이 방법의 최대 단점은 알려진 여러 이론적 Variogram 중에서 자료를 잘 설명할 수 있는 Variogram을 선택해야 한다는 것이 쉬운 일이 아니라는 것이다. 일반적으로 많이 선택되는 이론적 Variogram은 Spherical, Exponential 그리고 Gaussian Variogram이다. 이 중에서 Mean Square Error(MSE)를 최소로 하는 Variogram을 선택할 것이다. 이렇게 적합된 모형을 가지고 Kriging을 실시하여 온실 속 벌레의 분포를 파악하고자 한다.제 2 장공간통계분석공간 통계 분석은 최근에 연구된 많은 통계분야의 결과를 사용하고 있다. 예를 들어, 시계열, 보건 통계, 실험계획법, 표본론, 베이지안 등에서 얻어진 결과가 공간통계분석에 사용되고 있다. 역으로 위의 각 분야에서 얻어진 자료가 각 분야의 가정을 만족하지 못할 경우, 즉 자료간에 새로운 상관 관계 형태가 있을 경우에는 공간 통계 분석 기법에서 얻어진 결과를 사용할 수 있다. 따라서 각 분야에서 얻어진 기법과 정리, 결론과 공간 통계학에서 얻어진 결론을 종합하면 더 좋은 결론을 얻을 수 있게 된다.흔히들 통계학을 "자료를 정보와 오차로 구별하는 학문"이라고 한다. 주어진 자료에서 더 많은 정보를 얻기 위해서는 오차의 크기를 줄여야 하는 것은 당연하다. 오차간의 관계를 더욱 자세히 살피고 이를 모형에 추가함으로써 더 좋은 모형이 만들어서 조사점이 어떤 지역을 형성하고 그 지역의 위치가 변동되지 않으며 각 지역 사이에 다른 조사 지역이 없을 경우에 얻어지는 자료를 Lattice 자료라고 한다.일반적으로 자료가 얻어진 조사 점에 따라 분류된 공간통계 자료는 얻어진 자료의 형태가 이산형 자료, 범주형 자료, 연속형 자료 등 어떠한 자료가 될 수 있다.2.2.1 Geostatistic 자료 (Geostatistical data)Geostatistic 자료는 조사된 조사점이 미리 정해져 있고 그 조사점에서만 얻어진 자료이다. 조사된 지점과 다른 조사된 지점 사이에 다른 조사가 이루어질 수 있는 것이 특징이다. 따라서 조사점은 연속이 되고 이것이 Geostatistic 자료를 특징 지우는 가장 중요한 요인이다. 조사점은 상황에 따라 규칙적으로(regular) 또는 불규칙적(irregular)일 수 있다.2.2.2 Geostatistic 자료의 분석 목적Geostatistic 자료의 분석은 공간 자료과 함께 얻어진 보조변수(공변량)과의 관계를 알아보는 것이다. 또한 Geostatistic 자료의 조사점과 조사점 사이의 지점에서는 조사가 이루어지지 않았으므로 조사되지 않은 지점의 자료값을 예측하는 것이 중요한 분석 목적이 될 것이다. 조사되지 않은 지점이 예측이 되면 관심 있는 전 지역의 총계 값도 예측을 할 수 있게 된다.2.2.3 Lattice DataLattice 자료는 Geostatistic 자료가 특정한 장소에서 얻어지는 것과 달리 어떤 지역에서 얻어진다. 그리고 각 지역에서 얻어진 Lattice 자료는 그 지역을 대표하는 값이다. 즉 그 지역 전체에서 얻어진 자료이다. 또한 각 지역간에는 빈 공간이 없으며 모든 나누어진 지역에서 자료가 얻어진다. 각 지역의 형태는 규칙적 또는 불규칙적으로 나누어 질 수 있다. 예를 들어 행정구역으로 자료가 얻어진 경우에는 각 지역의 모양과 크기 등이 불규칙 적으로 될 것이고 실험을 목적으로 관심 있는 지역을 여러 구역으로 나우어 자료를 얻었다면 일반적으로 규칙칭성을 살핀다. 또한 변환의 유무를 결정하고, 변환을 사용할 것인지를 선택한다. 즉, 자료가 치우쳐져 있으면 정규분포에서 많이 벗어나 있게 되는데, 이러한 경우 변환을 이용하여 자료의 대칭을 잡아줄 수 있다. 다음 그림은 원자료와 log변환된 자료의 히스토그램이다.< 그림 2 > 원 자료의 히스토그램12345< 그림 3 > log 변환된 결과12345위의 두 히스토그램을 살펴보면 로그변환 결과는 아직도 정규분포를 따른다고 보기 힘들다. 원자료는 오른쪽에 이상점이 있지만 이상점을 빼고 본다면 대칭을 이루고 있다고 할 수 있다. 그러므로 로그변환된 자료를 이용하는 것이 아니라 원자료를 이용하여 분석을 실시하면 된다.2) 자료의 Box-and-Wisker plotBox-and-Wisker plot(bwplot)을 이용하여 각 column들, 또는 각 row들 간의 평균차이나 추세등이 있는지를 Box-and-Wisker plot을 이용하여 살펴본다. 자료에서 row효과가 있다면 row효과를 제거하고, column의 경우도 마찬가지로 효과가 발견되면 각 효과를 모두 제거한 잔차(residual)를 이용하여 분석을 실시해야만 한다.< 그림 4 > 자료의 Box-and-Wisker plot12345box-and-wisker plot에서 각 row와 column별로 mean값에 큰 차이가 있다면 추세여부를 의심해 볼 수 있다. 의 경우 각 column과 row에 대한 효과가 정확하지 않다.제 4 장공간통계분석을 위한 이론4.1 정상성이제 공간 자료가 얻어지고 이 자료를 분석하기 위해서 기본적으로 필요한 가정인 정상성에 대해 살펴보도록 하자. 정상성은 일반적으로 다음의 두 가지가 사용된다.4.1.1 2차 정상성(Second order stationary)2차 정상성을 만족하기 위한 조건은 다음과 같다.1)E(Z(X)) = mu: 평균이 위치, 조사 장소에 무관하게 상수이다.2)Cov(Z(X), Z(X+h) ) = C(h)또는Cov(Z(X_1 ) , Z(X_2 ) ) = C(X Covariogram과의 관계1. Nugget : Nugget을c_0라 하면c_0 = lim_{h->+0} gamma(h)Recall : Nugget effect는 measurement error 또는 가장 짧은 조사 장소의 거리보다 작은 곳의 정보가 없기 때문에 발생하는 효과이다.2. Range : 거리h가 어느 시점h_0보다 큰 경우gamma(h) =상수가 되는 경우가 있다. 이 경우h를 Range라 부른다. 즉h_0이상의 거리에서는 상관관계가 존재하지 않는다.3. Sill :gamma(h) = C(0)-C(h)의 관계에서lim_{h->inf} gamma(h) = C(0)가 되는 경우가 있다.lim_{h->inf} C(h)=0인 경우.이때C(0)가 sill 이 된다. 따라서 sill은 확률변수Z(X)의 분산이 된다.따라서lim_{h->inf} C(h) not =0이면 range, sill 이 모두 존재하지 않는다.4.3 분산도(Variogram)상관도 보다도 분석에서 많이 사용되고 있는 통계량이 분산도이다. 분산도를 이용하여 오차의 상관관계 그리고 오차의 구조를 찾아낸다. 자료의 시작 값과 끝 값의 차이를 이용하여 분산도를 구한다.2 hat gamma (h) = 1 over { N_h} sum_{i=1}^{N_h} (z(U_i ) - z(U_i + h ))^2(3)분산도는 상관도와 달리 두 값이 차이가 나면 큰 값을 갖게 되고 두 값이 비슷하면 작은 값을 갖게 되어 분산도와 상관도는 선대칭의 관계를 이루고 있다. 따라서 일반적으로h가 증가할 때 "0"으로 수렴하는 상관도와는 달리h가 증가할 때 분산도는 증가하다가 어떤 값에 수렵하게 된다.4.3.1 분산도의 특징공분산도를 구하는 공식hat C (h) = 1 over N_h sum_{i=1}^{N_h} (z(U_i ) - bar z )(z (U_i + h ) - bar z )에서 시작 값과 끝 값을 바꾸게 되면hat C (-h) = 1 over N_h sum_{i=1}^{N_h} (z(U_i +h ) - b

자연과학| 2003.06.13| 26페이지| 2,000원| 조회(1,651)

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[시계열분석] 시계열 프로젝트

극장 총수입액 예측영화 산업 분석 배경영화란 한인간의 삶과 가치관을 은연중에 바꾸기도 하고 영화를 통해 자신의 인생을 다시 한번 되돌아 보는 기회를 경험 할 수 있다. 하루가 다르게 변화, 발전하고 있는 영상산업의 중심에 있는 영화가 많은 호기심을 유발하기에는 충분하였다. 이러한 영화산업이 요즘 외국 직배영화와 한국 영화의 상영 방식들로 인해 마찰이 있는 점 또한 모두가 아는 사실이다. 여기서 우리는 최근 약 10년간의 외국 영화로 인한 수입률 DATA와 극장 총수입의 DATA를 가지고 둘 사이는 어떤 관계를 보이며 또 한국 영화에 대한 방향과 기타 예측을 시계열 분석을 통해 생각해 보기로 했다.분석 DATA외국영화 총수입액 ('92 ~ '98)12086 13383 9350 8813 9593 11987 14941 14964 12719 6277 6818 13800 19761 11601 10281 8178 10821 12388 16041 17310 10851 12460 9301 12497 14374 13975 9586 9144 9930 8437 15816 19815 17402 9571 8442 13702 17532 13385 10788 10478 7627 11764 19856 17155 13598 7880 10441 12777 15396 15650 9544 7389 6300 10553 21282 24435 12088 8436 10158 16964 15627 15315 10659 9894 11713 17382 27831 20997 12825 10474 10567 15133 21494 14268 16117 12851 15199 15667 26582 21736 11689 14224 10621 15026분석 DATA극장 총수입액 ('92 ~ '98)14053 15392 11200 9985 11745 13213 18863 18690 15429 10645 9206 15082 21224 13183 11178 10081 14025 14962 19184 20459 13373 158NOV98DEC98JAN99극장 총수입 자료의 정상화변환이 필요한지에 대한 검정TRANS LOGLIK RMSE AIC SBC NONE -798.483 10494997.39 1608.97 1623.55 LOG -790.108 10764886.17 1592.22 1606.80외국영화 총수입의 정상성 점검과 모형화Autocorrelations Lag Covariance Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Std Error 0 16338641 1.00000 | |********************| 0 1 -6805607 -.41653 | ********| . | 0.118678 2 -665750 -.04075 | . *| . | 0.137738 3 -2282465 -.13970 | . ***| . | 0.137908 4 2909186 0.17806 | . |**** . | 0.139887 5 -1670767 -.10226 | . **| . | 0.143043 6 830782 0.05085 | . |* . | 0.144069 7 2056188 0.12585 | . |*** . | 0.144322 8 -5396239 -.33027 | *******| . | 0.145859 9 2047355 0.12531 | . |*** . | 0.156037 10 2297871 0.14064 | . |*** . | 0.157448 11 3231639 0.19779 | . |**** . | 0.159208 12 -6937912 -.42463 | ********| . | 0.162632 13 2844460 0.17409 | . |*** . | 0.177562 14 -376163 -.02302 | . | . | 0.179950 15 95770.653 0.00586 | . | . | 0.179992 16 -766427 -.04691 | . *| . | 0.179995 17 2942362 0.18009 | . |**** . | 729323 0.05149 | . |* . | 0.142723 7 1012063 0.07145 | . |* . | 0.142984 8 -3852302 -.27199 | .*****| . | 0.143486 9 1689963 0.11932 | . |** . | 0.150573 10 1674796 0.11825 | . |** . | 0.151899 11 1783120 0.12589 | . |*** . | 0.153190 12 -6452826 -.45559 | *********| . | 0.154640 13 3765222 0.26584 | . |***** . | 0.172512 14 -1573229 -.11108 | . **| . | 0.178188 15 2769123 0.19551 | . |**** . | 0.179161 16 -1595055 -.11262 | . **| . | 0.182141 17 1749082 0.12349 | . |** . | 0.183119 18 -3022225 -.21338 | . ****| . | 0.184288 19 1101475 0.07777 | . |** . | 0.187736 20 1378886 0.09735 | . |** . | 0.188189 21 -632657 -.04467 | . *| . | 0.188897 22 -1654038 -.11678 | . **| . | 0.189046 23 1087727 0.07680 | . |** . | 0.190059 24 1691110 0.11940 | . |** . | 0.190496 . marks two standard errorsPartial Autocorrelations Lag Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 -0.40467 | ********| . | 2 -0.16904 | . ***| . | 3 -0.34216 | *******| . | 4 -0.20504 | .****| . | 5 -0.12328 | . **35 | . | . | . marks two standard errors초기 추정치와 오차항의 모형 설정상수항이 있는 오차항의 추정치Maximum Likelihood Estimation Standard Approx Parameter Estimate Error t Value Pr |t| Lag Variable Shift MU 33.72669 251.03871 0.13 0.8931 0 y 0 NUM1 0.77520 0.06208 12.49 .0001 0 x 0 Constant Estimate 33.72669 Variance Estimate 4471163 Std Error Estimate 2114.513 AIC 1290.695 SBC 1295.22 Number of Residuals 71초기 추정치와 오차항의 모형 설정상수항이 없는 오차항의 추정치Maximum Likelihood Estimation Standard Approx Parameter Estimate Error t Value Pr |t| Lag Variable Shift NUM1 0.77497 0.06162 12.58 .0001 0 x 0 Variance Estimate 4408442 Std Error Estimate 2099.629 AIC 1288.713 SBC 1290.976 Number of Residuals 71초기 오차항의 ACF PACFAutocorrelation Plot of Residuals Lag Covariance Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Std Error 0 4408442 1.00000 | |********************| 0 1 -756582 -.17162 | . ***| . | 0.118678 2 -281307 -.06381 | . *| . | 0.122124 3 -551646 -.12513 | . ***| . | 0.122592 4 -773314 -.17542 | .****| . | 0.124378 56 0.018 -0.047 0.108 -0.021 -0.179 18 21.06 17 0.2237 -0.028 -0.097 0.160 -0.009 0.209 -0.046 24 24.38 23 0.3828 -0.042 0.073 -0.055 -0.121 -0.016 0.080모형의 검정 (ACF PACF)Autocorrelation Plot of Residuals Lag Covariance Correlation -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Std Error 0 2922551 1.00000 | |********************| 0 1 -693463 -.23728 | *****| . | 0.118678 2 -33978.596 -.01163 | . | . | 0.125182 3 -386410 -.13222 | . ***| . | 0.125197 4 -456088 -.15606 | . ***| . | 0.127148 5 -127367 -.04358 | . *| . | 0.129818 6 -10678.402 -.00365 | . | . | 0.130024 7 427891 0.14641 | . |*** . | 0.130025 8 51687.911 0.01769 | . | . | 0.132327 9 -136103 -.04657 | . *| . | 0.132360 10 316938 0.10845 | . |** . | 0.132591 11 -60984.894 -.02087 | . | . | 0.133834 12 -522541 -.17880 | .****| . | 0.133880 13 -81682.670 -.02795 | . *| . | 0.137202 14 -283107 -.09687 | . **| . | 0.137282 15 468674 0.16036 | . |*** . | 0.138242 16 -26964.304 -.00923 | . | . | 0.140837 17 611847 0.20935 | . |**** . | 0.}

자연과학| 2003.05.28| 33페이지| 1,500원| 조회(847)

통계, 시계열, 시계열분석

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