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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박민수 (성균관대학교) 백창룡 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
49 - 62 (14page)

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실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.
#factor-augmented heterogeneous autoregressive (FAHAR) #heterogeneous autoregressive (HAR) #autoencoder #realized volatility #high-dimensional time series #FAHAR 모형 #HAR 모형 #오토인코더 #실현 변동성 #고차원 시계열

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 오토인코더의 사전 설정
4. 오토인코더의 재현가능성 문제
5. 실증 자료 분석
6. 결론 및 논익점
References
요약

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