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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제4호
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 1,857 - 1,870 (14page)
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벡터자기회귀 모형은 다변량 시계열 자료를 분석하기 위해서 가장 널리 사용되는 모형으로 거시경제, 금융 분야에서 시계열 자료의 동태적 움직임을 분석하고 예측하는데 대표적으로 사용된다. 벡터자기회귀 모형을 분석함에 있어서 주의해야 할 점은 종속변수의 수와 시차(time lag)에 따라서 추정해야 할 모수의 수가 기하급수적으로 증가하는 과모수화 문제이다. 본 논문에서는 베이지안 축소 방법(shrinkage methods)을 통해서 이와 같은 문제를 살펴보고, 총 7가지의 사전분포를 통한 축소 방법들을 고려하도록 한다. 각 방법들의 예측 성능을 비교하기 위해서 모의실험을 수행하고, 예측성능 지표로써 절대예측오차와 제곱근평균제곱예측오차를 고려한다. 추가적으로 한국의 소비자 물가 지수, 실업률 그리고 수익률 변수로 구성된 3변수 VAR 모형을 통한 실증적 자료 분석을 수행한다.
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참고문헌 (26)
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Bańbura, M. / 2010 / Large Bayesian vector auto regressions / Journal of Applied Econometrics 25(1):71~92
Bloor, C. / 2011 / Real-time conditional forecasts with Bayesian VARs : An application to New Zealand / The North American Journal of Economics and Finance 22(1):26~42
Brown, P. J. / 1998 / Multivariate Bayesian variable selection and prediction / Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Statistical Methodology) 60(3):627~641
Carriero, A. / 2009 / Forecasting exchange rates with a large Bayesian VAR / International Journal of Forecasting 25(2):400~417
최한용 / 2015 / 다변량 시계열분석을 활용한 정보보호 자료 예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(3):1309~1318
Bloor, C. / 2011 / Real-time conditional forecasts with Bayesian VARs : An application to New Zealand / The North American Journal of Economics and Finance 22(1):26~42
Brown, P. J. / 1998 / Multivariate Bayesian variable selection and prediction / Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Statistical Methodology) 60(3):627~641
Carriero, A. / 2009 / Forecasting exchange rates with a large Bayesian VAR / International Journal of Forecasting 25(2):400~417
최한용 / 2015 / 다변량 시계열분석을 활용한 정보보호 자료 예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(3):1309~1318
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