해밀턴 필터를 이용한 베이지안 마코프-스위칭 ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형 연구

김현아; 노태영; 최태련

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김현아 노태영 최태련

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 1,801 - 1,817 (17page)

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2018

해밀턴 필터를 이용한 베이지안 마코프-스위칭 ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형 연구

김현아 , 노태영 , 최태련 Journal of The Korean Data Analysis Society 2018.01 학술저널

2016

베이지안 방법을 이용한 마코프-스위칭 ARMA-GARCH모형 구축

김현아 통계학과 2016.01 학위논문

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마코프-스위칭(Markov-switching) 모형은 자료의 구조적인 변화를 각 국면별 다른 행태를 갖는 시계열의 다중구조(multiple structure)를 통해서 그 현상을 설명하는 모형으로 금융 및 경제 시계열자료 분석에 주로 사용된다. 본 논문에서는 해밀턴 필터(Hamilton filter)를 이용한 베이지안 마코프-스위칭 모형을 제안하며, 이를 바탕으로 구조적 변화가 존재하는 금융자료를 분석하고자 한다. 이때, 금융자료가 가지고 있는 변동성을 설명하기 위해서 각 국면별로 ARMA(p,q)- GARCH(r,s) 모형을 가정하며, ARMA(p,q)-GARCH(r,s) 모형 추정 시 사전표본오차를 고려함으로써 모수 추정의 정확도가 향상된 방법을 제시하였다. 제안하는 베이지안 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo, MCMC)를 통한 사후추론 방법에 대해서 설명한다. 아울러, 제안된 모형의 성능을 평가하기 위한 모의실험을 수행하고, 코스피 자료를 통한 실증 분석을 실시한다.

#Markov-switching model #ARMA #p #q)-GARCH #r #s) #Markov chain Monte Carlo #Hamilton filter #KOSPI.

참고문헌 (26)

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Alvarez, R. / 2018 / Inference on filtered and smoothed probabilities in Markov-switching autoregressive models / Journal of Business & Economic Statistics :1~12

Bollerslev, T. / 1986 / Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity / Journal of Econometrics 31(3):307~327

전수영 / 2011 / Bayesian Regime-switching Analysis via Stochastic Approximation Monte Carlo / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(2):599~609

Chib, S. / 1996 / Calculating posterior distributions and modal estimates in Markov mixture models / Journal of Econometrics 75(1):79~97

Chib, S. / 1994 / Bayes inference in regression models with ARMA(p, q) errors / Journal of Econometrics 64(12):183~206

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