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시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.
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Abdelouahab B. / 2010 / Yule-Walker type estimators in periodic bilinear models: strong consistency and asymptotic normality / Statistical Methods and Applications 19 : 1 ~ 3
Anderson, T. W. / 1978 / Repeated mearsurements on autoregressive process / Journal of American Stat. Association 73 : 371 ~ 378
Etuk E. H. / 2012 / Zero-lag white noise vector bilinear autoregressive time series models / American Journal of Scientific and Industrial Research 3 : 86 ~ 93
Iheanyi S. Iwueze / 2011 / Covariance analysis of the squares of the purely diagonal bilinear time series models / Brazilian Journal of Probability and Statistics 1
Lee, S. D. / 1993 / Test of Homogeneity for a Panel of Seasonal Autoregressive Processes / Journal of Korean Statistical Society 22 : 125 ~ 132
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Lee, S. D. / 1993 / Test of Homogeneity for a Panel of Seasonal Autoregressive Processes / Journal of Korean Statistical Society 22 : 125 ~ 132
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