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비선형 자기회귀모형의 분포함수를 이용한 규격검정 방법론에 대한 연구
Reports NRF is supported by Research Projects( 비선형 자기회귀모형의 분포함수를 이용한 규격검정 방법론에 대한 연구 | 2016 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 김건호(한양대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number 2016S1A5A8019787
Year(selected) 2016 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2017년 10월 29일
Year type 결과보고
Year(final report) 2017년
Research Summary
  • Korean
  • 본 논문은 시계열 모형들 중 널리 쓰이는 조건부 이분산적 (conditional heteroskedastic) 비선형 자기회귀 (nonlinear autoregressive) 모형을 검정하는 방법론을 연구한다. 모형의 밀도함수나 분포함수를 이용하는 기존의 방법론들과는 달리, 본 연구는 합성곱 (convolution) 에 기반한 분포함수를 이용해서 가설(hypothesis)을 검정(testing)하는 기법을 제시하고, 이 방법론의 점근적 (asymptotic) 그리고 유한표본 (finite-sample) 적 성질을 함께 분석한다. 본 연구가 제시하는 방법이, 동일한 주제에 대한 최근의 유수 논문들에서 제시된 검정방법들 보다 더 정확한 검정결과를 보인다는 점을 다양한 시뮬레이션을 통해서 확인하고, 제안된 방법론을 데이터의 분석에 응용하는 시도를 하게 된다.
  • English
  • The paper proposes a specification test based on the two estimates of distribution function. One is the traditional kernel distribution function estimate and the other is a newly proposed convolution-type distribution function estimate. Asymptotic properties of the new estimate are studied when the innovation density is known and when it is unknown. The MISE-type statistic based on these estimates is suggested to test parametric specifications of the mean and volatility functions. The relating asymptotic results are obtained and the finite-sample properties are studied based on the bootstrap methodology. A simulation study shows that the proposed test competes favorably to benchmark tests in terms of the empirical level and power.
Research result report
  • Abstract
  • 본 논문은 시계열 모형들 중 널리 쓰이는 조건부 이분산적 (conditional heteroskedastic) 비선형 자기회귀 (nonlinear autoregressive) 모형을 검정하는 방법론을 연구한다. 모형의 밀도함수나 분포함수를 이용하는 기존의 방법론들과는 달리, 본 연구는 합성곱 (convolution) 에 기반한 분포함수를 이용해서 가설(hypothesis)을 검정(testing)하는 기법을 제시하고, 이 방법론의 점근적 (asymptotic) 그리고 유한표본 (finite-sample) 적 성질을 함께 분석한다. 본 연구가 제시하는 방법이, 동일한 주제에 대한 최근의 유수 논문들에서 제시된 검정방법들 보다 더 정확한 검정결과를 보인다는 점을 다양한 시뮬레이션을 통해서 확인하고, 제안된 방법론의 다양한 응용을 제시하는 시도를 하게 된다.
  • Research result and Utilization method
  • 본 논문의 연구대상인 모형에 적합한 것으로 알려진 특정 자산의 수익률(asset return) 같은 실증 데이터가, 관련 분야에서 잘 알려진 수많은 모수적 모형(parametric models)들 중 어느 모형에 가장 적합한 지를 판정하는데 본 연구의 이론적, 실험적 결과가 도움을 줄 것으로 기대된다. 이론적으로도, 본 논문이 제시한 합성 곱(convolution)에 의한 분포함수(distribution function)의 추정 방식이 선행 연구에서 증명한 밀도함수(density function)의 추정법에서 와 같이 root-n- consistency을 이룬다는 흥미로운 사실을 보인 점은 관련 후속 연구에도 활용될 수 있는 기여라고 하겠다.
  • Index terms
  • 규격검정, 분포함수, 합성 곱, 경험적 분포함수, 자기회귀 모형, 비선형 성, 조건부 이분산 성.
  • List of digital content of this reports
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