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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국경제통상학회 경제연구 경제연구 제24권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
25 - 66 (42page)

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있다.Breymann, Dias, Embrechts(2003)는 고빈도(high frequency)데이터를 이용하여 이차원 의존구조(dependence structure)를 분석하였다. 1986년 2월부터 1998년 12월까지 USD/DEM와 USD/JPY 현물환율의 고빈도 데이터(1 hourly, 2 hourly, 4hourly, 8hourly, 12hourly, daily)를 이용하여 Gaussian Copula, Frank Copula, F-G-M Copula, Gumbel Copula, Survival Clayton Copula, Clayton Copula, Survival Gumbel Copula, t Copula에 대하여 분석하였다. 분석 결과 t Copula는 1 hourly 데이터에 적용할 때 데이터량이 많아서 기각되었다. 이것은 t Copula가 큰 샘플에 적합하지 않다는 것을 의미한다. 그러나 다른 데이터(2 hourly, 4hourly, 8hourly, 12hourly, daily)를 이용할 경우 t Copula가 최적 Copula로 나타났다. 2. 연구모형의존성을 측정하기 위하여 모수를 추정할 때 일반적으로 사용하는 방법은 두 확률변수의 벡터가 서로 독립적이라고 가정하고, 모수적 방법이나 비모수적 방법으로 주변분포를 추정하는 것이다. 다음으로 주변분포함수와 Copula를 결합시켜 최우추정법(Maximum Likehood Estimation:MLE)으로 Copula 의 모수를 추정하는 것이다.(x1,y1), (x2,y2),...,(xn,yn)는 주변분포 와 를 가지는 이변량분포 를 나타낸다. (xi,yi)의 결합은 다음과 같이 나타낼 수 있다.는 주변분포 의 모수이고 는 주변분포 의 모수이고, 는 Copula c의 모수이다. 최우추정치는 다음과 같이 정의된다.본 논문에서는 GPD-Copula 모형을 이용하여 의존성을 추정하였으며 5가지 극단치 Copula를 사용하였다. 이들은 Gumbel Copula, Galambos Copula, Husler and reiss Copula, Tawn Copula, bb5 Copula이며 모수추정을 위한 통계처리 프로그램은 S-plus를 사용하였다.

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