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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태형 (서울대학교) 박정민 (한밭대학교)
저널정보
한국계량경제학회 계량경제학보 계량경제학보 제33권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
75 - 119 (45page)

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본 연구는 연속시간 GARCH 극한 확률변동성모형에 대한 베이지언 MCMC알고리듬과 알고리듬의 성과에 대한 모의실험 결과, 그리고 실증분석 결과를 제시한다. 본 연구의 알고리듬은 1단계-NR알고리듬(one-step Newton-Raphson algorithm)을 이용한 조건부분산 사후확률밀도함수에 대한정규분포근사를 이용한다. 본 연구의 알고리듬은 GARCH 극한 확률변동성모형 뿐만 아니라 조건부분산의 주변확률밀도함수 또는 주변확률밀도함수의확률커널(probability kernel)을 알 수 있는 연속시간 확률변동성모형 추정에적용될 수 있다. 본 연구의 MCMC알고리듬의 일반성에 대한 예시로 GARCH 극한 확률변동성모형과 함께 Feller제곱근 확률변동성모형에 대한 실증분석결과를 제시한다.
#연속시간GARCH극한확률변동성모형 #MCMC알고리듬(Markov Chain Monte Carlo algorithm) #1단계-NR알고리듬(one-step Newton-Raphson algorithm) #Feller제곱근 확률변동성모형 #continuous time GARCH diffusion limit stochastic volatility model #Markov chain Monte Carlo algorithm #one-step Newton-Raphson algorithm #Feller square-root stochastic volatility model

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