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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경희 (성균관대학교) 유승연 (성균관대학교) 백창룡 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
395 - 406 (12page)

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본 논문에서는 장기 종속 다변량 시계열 자료에 대한 이상점 탐지 기법을 연구한다. 기존 다변량 시계열 이상점 탐지 방법은 단기 종속 시계열 모형인 VARMA에 기반한 방법으로, 장기억성을 띈 다변량 시계열 자료에는 적합하지 않다. 자기회귀 모형을 통해서 장기 종속성, 즉 장기억성을 고려하기 위해서는 높은 차수의 모형이 필요하고, 이는 곧 추정의 불안성으로 이어지기에 장기억성을 효율적으로 다룰 수 없기 때문이다. 따라서, 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 VHAR 구조에 기반한 이상점 탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 더욱 정확한 추론을 위해서 로버스트한 방법을 이용하여 VHAR 계수를 추정하였고 이를 활용하여 이상점을 탐지하였다. 모의실험 결과 우리가 제안한 방법론이 기존 VARMA에 기반한 방법론보다 이상점 탐지에 더 효과적임을 살펴볼 수 있었다. 주가지수에 대한 실증자료 분석에서도 기존의 방법론은 탐지하지 못하는 추가 이상점을 찾음을 확인할 수 있었다.
#outlier detection #multivariate long memory process #VHAR #robust regression #이상점 탐지 #다변량 장기 기억 시계열 #로버스트 회귀

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 모의 실험
4. 실증자료 분석
5. 결론 및 논의
References
요약

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