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Statistical inference in time series models with nonstandard mean and variance structure : 평균 및 분산이 비표준형태인 시계열모형의 통계적 추론

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Authors

정환식

Advisor
조신섭
Major
자연과학대학 통계학과
Issue Date
2016-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Asymmetric GARCHYeo-Johnson transformationLeverage effectCointegrationGeneralized method of momentsExogenuous variable
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2016. 8. 조신섭.
Abstract
본 논문에서는 평균 및 분산이 비표준형태인 시계열모형의 통계적 추론에 대하여 고려하였다. 첫째로 비대칭적인 지렛대 효과를 표현하기 위해서 과거 조건분산과 여-존슨 변환을 통해 변환된 잔차들로 이뤄진 새로운 형태의 조건부 이분산 모형을 연구하였다. 모형의 최대가능도 추정량이 일치성과 점근적 정규성을 만족하는 것을 증명하였으며, 실제 자료 분석을 통해 기존의 조건부 이분산 모형들과의 성능을 비교하였다.
둘째로 외생성 변수가 포함된 공적분 차수가 1인 벡터 공적분 모형을 일반화 적률 추정방법을 이용하여 모수를 추정하는 연구를 하였다. 외생성 변수가 공적분 관계가 있을때 최대가능도추정과 최소제곱추정을 고려한 기존 연구에서 가정한 모형을 배경으로 반복적인 일반화 적률 추정을 고려하였다. 일반화 적률 추정의 점근적특성을 유도하였으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 추정량의 유한 표본에서의 특징을 표현하였다.
In this thesis, we consider inferences in time series model with nonstandard mean and variance structure. First, an alternative GARCH model is proposed to handle the asymmetric leverage effect. The conditional variance
of the proposed model consists of past conditional variances and squares of past transformed residuals. The Yeo-Johnson transformation is employed to model asymmetric leverage effect. Consistency and asymptotic normality of maximum likelihood estimator(MLE)s are derived. Real data is analyzed and the performance of the proposed model is compared with other GARCH-type models.
Second, the generalized method of moment(GMM) estimation is proposed for the cointegrated vector autoregressive(VAR) process of integrated order 1 where the process consists of endogenous variables and exogenous variables. Ahn et al. (2015) considered the MLE and the least squares estimation(LSE) of the cointegrated VAR processes assuming that the non-stationary exogenous variables are cointegrated. The same model considered by Ahn et al.(2015) was studied by the iterative GMM estimation method. The asymptotic properties of the GMM estimators are derived and the finite sample properties of the estimators are examined through a Monte Carlo simulation.
Language
English
URI
https://hdl.handle.net/10371/121161
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