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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제29권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
61 - 73 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

벡터자기회귀모형과 오차수정모형의 자기상관성을 위한 와일드 붓스트랩 Ljung-Box 검정
이명우 ,  이태욱 응용통계연구 2016.02 학술저널
벡터자기회귀모형과 벡터 오차수정모형에서의 자기상관관계에 대한 와일드 붓스트랩 Ljung-Box검정
이명우 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.
#벡터오차수정 모형 #벡터자기회귀 모형 #와일드 붓스트랩 #Ljung-Box 검정통계량 #Ljung-Box test #vector autoregressive model #vector error correction model #Wild bootstrap

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