- 붓스트랩 방법을 이용한 일반화 자기회귀 조건부 이분산모형에서의 조건부 분산 예측
- ㆍ 저자명
- 김희영,박만식,Kim. Hee-Young,Park. Man-Sik
- ㆍ 간행물명
- 한국통계학회 논문집
- ㆍ 권/호정보
- 2009년|16권 2호|pp.287-297 (11 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국통계학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
일반적으로 일반화 자기회귀 조건부 이분산(GARCH)모형 하에서, 우도함수에 기반한 자료의 예측구간의 추정은 오차항의 분포에 민감하게 반응하고 더욱이 조건부분산의 경우 구간추정이 현실적으로 쉽게 풀리지 않는 문제이다. 이를 해결하기 위해 붓스트랩방법(bootstrap method)이 적용될 수 있음을 최근 연구들을 통해 밝혀졌다. 본 논문에서는 GARCH모형 하에서 자료와 변동성(조건부 분산)의 예측구간 추정을 위해 최근 소개된 Pascual 등 (2006)의 논문을 토대로 붓스트랩 방법를 정리하였다 실제 사례분석을 위해 국내 주가수익률자료를 이용하였다.
In terms of generalized autoregressive conditional heteroscedastic(GARCH) model, estimation of prediction interval based on likelihood is quite sensitive to distribution of error. Moveover, it is not an easy job to construct prediction interval for conditional variance. Recent studies show that the bootstrap method can be one of the alternatives for solving the problems. In this paper, we introduced the bootstrap approach proposed by Pascual et al. (2006). We employed it to Korean stock price data set.