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학술저널

조건부 이분산성을 이용한 장기균형벡터의 효율적 추정

Efficient Estimation of the Cointegrating Vector in the Single-Equation Error Correction Model with Conditional Heteroskedasticity

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본 연구에서는 GARCH 오차항을 갖는 장기균형모형에서 장기균형벡터에 대한 추정방법과 그 분포이론을 도출하였다. GARCH 이분산성의 정보를 이용하는 장기균형벡터의 최우추정량(MLE)은 강일치성을 갖고 극한정규분포를 따르며 이분산성을 고려하지 않은 reduced rank regression(RRR), fully modified(FM) 추정량과 비교하여 효율적인 추정량임을 밝힐 수 있었다. 이분산성의 효과가 커질수록 최우추정량의 효율성은 RRR, FM 추정량에 비교하여 증가한다. 일반적으로 금융시계열은 조건부 이분산성을 갖기 때문에 이분산성 정보를 이용하여 장기균형벡터 추정량의 효율성을 향상시키고 가설검정의 검정력을 높일 수 있다.

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