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멱변환 이분산성 시계열 모형을 이용한 인터넷 트래픽 예측 기법 연구
하명호, 김삼용, Ha. M.H., Kim. S. 한국통계학회 응용통계연구 8 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2008, Vol.21 No.6 1037-1044 (8 pages)
본 연구에서는 재무시계얼 자료의 변동성을 분석하는데 유용하게 쓰이는 멱변환 시계열 모형을 인터넷 트래픽 자료 특성 분석에 적용하여 효용성을 보이고자 한다. 트래픽의 특성인 장기기억(long memory)특성을 설명하기 위하여 멱변환 GARCH(PGARCH) 모형을 소개하고 기존의 GARCH 모형보다 더 유용함을 시뮬레이션과 실제 인터넷 트래픽 자료에 적합시켜 입증하였다. -
Absolute-Value-GARCH 모형을 이용한 국내 금융시계열의 Taylor 성질에 대한 사례연구
백지선, 황선영, 최문선, Baek. J.S., Hwang. S.Y., Choi. M.S. 한국통계학회 응용통계연구 13 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2010, Vol.23 No.1 49-61 (13 pages)
금융시계열 변동성의 의존성(dependency)은 멱변환된 절대수익률의 자기상관함수를 이용하여 측정할 수 있다. 이때, 절대수익률의 자기상관이 제곱수익률의 자기상관보다 더 강하게 나타나는 성질을 Taylor 성질이라고 한다. 본 논문에서는 여러 가지 국내 금융시계열 자료에 대하여 absolute-value GARCH(1,1)(AVGARCH(1,1)) 모형을 적합하고, Haas (2009)가 제안한 방법을 이용하여 Taylor 성질의 존재여부에 대하여 살펴보았다.