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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정선아 (숙명여자대학교) 황선영 (숙명여자대학교) 이성덕 (충북대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제35권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
755 - 764 (10page)

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본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미지(unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.
#GARCH #information matrix #power transformation #quasi-likelihood #변동성 분석 #프로파일-정보 #멱변환 #준-우도

목차

Abstract
1. 서론
2. 준-우도(QL) 방법에서 최적 면벽환 선택
3. 두 개의 이노베이션 결합을 통한 최적 멱변환 선택
4. 자료분석: 코로나 펜데믹 기간의 국내 주식 수익률 자료
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