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임계값을 기준으로 그 보다 작은 값은 로그정규분포(lognormal distribution; LN)를, 큰 값은 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)를 따르는 합성 분포를 LN-GPD 합성분포라 한다. Scollnik (2007)은 LN-GPD 합성분포가 로그정규분포와 GPD를 합성 시킴으로써 자료의 손실 없이 꼬리가 두꺼운 분포에서 좋은 적합력을 가진다고 밝혔다. 본 논문에서는 시간에 따라 변하는 LN-GPD 평균모형을 다루었으며 방법론으로는 국소다항최대우도법을 기반으로 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 시간에 따라 변하는 분포를 추정함으로써 자료에 대한 훨씬 자세한 이해가 가능하며 이는 곧 상담원 배치나 자원배분과 같은 운영관리에 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 GPD 분포만을 고려한 Beirlant와 Goegebeur (2004)를 확장하여 절삭한 로그정규분포를 추가하여 자료의 손실 없이 자료의 특징을 살펴볼 수 있다는데도 의의가 있다. 모의실험을 통해 제안한 방법론의 적절함을 살펴 보았고 실증 자료 분석으로 이스라엘 은행의 콜센터 서비스 시간에 대해 분석하여 상담원 배치와 관련된 흥미로운 결과를 찾을 수 있었다.
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