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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제5호
발행연도
2010.10
수록면
831 - 839 (9page)

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최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.
#가중최소제곱 서포트벡터기계 #generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model in the mean model #weighted least squares support vector machine #평균 일반화 이분산 자기회귀모형 #generalized cross validation #일반화 이분산 자기회귀모형 #최소제곱 서포트벡터기계 #일반화 교차타당성함수 #least squares support vector machine #Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model

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1. [학술지(정기간행물)] - Bollerslev, T. / 1986 / Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity / Journal of Econometrics 31 : 307 ~ 327 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Domowitz, I. / 1985 / Conditional variance and the riskpremium in the foreign exchange market / Journal of International Economics 18 : 47 ~ 66 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Engle, R. F. / 1982 / Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation / Econometrica 50 : 987 ~ 1007 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2007 / Kernel Machine for Poisson Regression / 한국데이터정보과학회지 18 (3) : 767 ~ 772 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2010 / 커널기계 기법을 이용한 일반화 이분산자기회귀모형 추정 / 한국데이터정보과학회지 21 (3) : 419 ~ 425 dbpia

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