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보고서 상세정보
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코퓰러 모의 조건부 적률 적분법을 이용한 표본 선택 모형의 추정
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연구과제번호 |
2016S1A5A8018987 |
선정년도 |
2016 년
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과제진행현황 |
종료 |
제출상태 |
재단승인 |
등록완료일 |
2017년 10월 30일 |
연차구분 |
결과보고 |
결과보고년도 |
2017년 |
결과보고시 연구요약문
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국문
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Smith(2003)가 제안한 표본선택 모형을 위한 모수적인 코퓰러 최우추정법은 Heckman (1978)이 제기한 bivariate normal MLE를 더욱 완화된 조건하에서 추정할 수 있다는 점에서 문헌상 의의가 있다. 즉, 두 오차항 각각의 한계분포(marginal distribution)는 모수적 분포 ...
Smith(2003)가 제안한 표본선택 모형을 위한 모수적인 코퓰러 최우추정법은 Heckman (1978)이 제기한 bivariate normal MLE를 더욱 완화된 조건하에서 추정할 수 있다는 점에서 문헌상 의의가 있다. 즉, 두 오차항 각각의 한계분포(marginal distribution)는 모수적 분포를 가정하고, 두 오차항의 결합분포는 코퓰러를 이용하여 bivariate normal 이외의 결합분포를 고려할 수 있게 됨으로써 보다 유연한(flexible) 추정을 가능하게 하였다는 점에서 의미가 크다. 그러나, Smith(2003)가 방법은 가정된 한계분포를 대입한 코퓰러가 실제 두 오차항의 결합분포와 일치한다라는 조건을 필요로 한다. 그러나 실제로 그의 방법으로는 그러한 조건이 만족되는가를 검정할 수가 없다. 만약, 그러한 조건이 실제로 만족되지 않는다면, 그의 모수적 코퓰러 ML 추정량은 일치추정량이 되지 못하는 문제가 생긴다. 이러한 한계점를 극복하기 위해서 본 연구에서는 코퓰러를 이용한 모의 조건부 적률 적분 방법(Copula Simulated Integrated Conditional Moment Estimation Method)을 이용하여 표본선택 모형을 추정할 것을 제안한다. 제안한 추정법의 강점은 연구자가 선택한 코퓰러와 가정한 한계분포가 두 오차항의 실제 결합분포와 일치하는가를 검정할 수 있다는 점이다. 실제 너무나 많은 코퓰러가 존재한다는 점, 그리고 코퓰러간에 서로 내포성이 없다는 성질(non-nested property)을 감안하면, 본 연구는 연구자가 선택한 코퓰러의 적절성을 평가할 수 추정방법을 제안한다는 점에서 기여도가 있다.
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영문
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One of fundamental issues about the copula estimation is that what copula should
be used in the estimation since there are too many copulas to pick. In particular, it
is not trivial to choose the appropriate copula in the sample selection model since ...
One of fundamental issues about the copula estimation is that what copula should
be used in the estimation since there are too many copulas to pick. In particular, it
is not trivial to choose the appropriate copula in the sample selection model since the
two error terms are not observed. To solve the problem, this study proposes the copula
simulated integrated conditional moment (CSICM) estimation method is proposed.
The proposed method can provide a test to verify whether the chosen copula is correct
or not as well as a consistent estimator of the parameter.
연구결과보고서
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초록
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본 연구에서는 코퓰러를 이용한 모의 조건부 적률 적분 방법(Copula Simulated Integrated Conditional Moment Estimation Method)을 이용하여 표본선택 모형을 추정할 것을 제안한다. 제안한 추정법을 이용하여 선택한 코퓰러와 가정한 한계분포가 두 오차항의 실제 결 ...
본 연구에서는 코퓰러를 이용한 모의 조건부 적률 적분 방법(Copula Simulated Integrated Conditional Moment Estimation Method)을 이용하여 표본선택 모형을 추정할 것을 제안한다. 제안한 추정법을 이용하여 선택한 코퓰러와 가정한 한계분포가 두 오차항의 실제 결합분포와 일치하는가를 검정할 수 있다.
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연구결과 및 활용방안
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적절한 코퓰러의 선택을 검정할 수 있다.
적절한 코퓰러의 선택을 검정할 수 있다.
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