There is a need to detect heteroscedasticity in a regression analysis; however, it invalidates the standard inference procedure. The diagnostics on heteroscedasticity may be distorted when both outliers and heteroscedasticity exist. Available heteroscedasticity detection methods in the presence of outliers usually use robust estimators or separating outliers from the data. Several approaches have been suggested to identify outliers in the heteroscedasticity problem. In this article conventional tests on heteroscedasticity are modified by using a sequential outlier detection methods to separate outliers from contaminated data. The performance of the proposed method is compared with original tests by a Monte Carlo study and examples.
The purpose of this study is to explore in detail $5^{th}$ grade students' understanding on the big ideas related to addition of fraction with different denominators: fixed whole unit, necessity of common measure, and recursive partitioning connected to algorithms. We conducted teaching experiments on 15 fifth grade students who had learned about addition of fractions with different denominators using the current textbook. Most students approached to the big ideas related to addition of fractions in a procedural way. However, some students were able to conceptually understand the interpretations and algorithms of fraction addition by quantitatively thinking about the context and focusing on the structures of units. Building on these results, this study is expected to suggest specific implications on instruction methods for addition of fractions with different denominators.
증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.3
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pp.475-483
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2009
In this paper we introduced a class of nonlinear time series models to analyse KOSPI data. We introduce the Generalized Power-Transformation TGARCH (GPT-TGARCH) model and the model includes Zakoian (1993) and Li and Li (1996) models as the special cases. We showed the effectiveness and efficiency of the new model based on KOSPI data.
In this paper we are concerned with estimation of tail related risk measures for heteroscedastic financial time series and VaR limits that VaR tells us nothing about the potential size of the loss given. So we use GARCH-EVT model describing the tail of the conditional distribution for heteroscedastic financial series and adopt Expected Shortfall to overcome VaR limits. The main results can be summarized as follows. First, the distribution of stock return series is not normal but fat tail and heteroscedastic. When we calculate VaR under normal distribution we can ignore the heavy tails of the innovations or the stochastic nature of the volatility. Second, GARCH-EVT model is vindicated by the very satisfying overall performance in various backtesting experiments. Third, we founded the expected shortfall as an alternative risk measures.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.5
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pp.831-839
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2010
Least squares support vector machine (LS-SVM) is a kernel trick gaining a lot of popularities in the regression and classification problems. We use LS-SVM to propose a iterative algorithm for a nonlinear generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model in the mean (GARCH-M) model to estimate the mean and the conditional volatility of stock market returns. The proposed method combines a weighted LS-SVM for the mean and unweighted LS-SVM for the conditional volatility. In this paper, we show that nonlinear GARCH-M models have a higher performance than the linear GARCH model and the linear GARCH-M model via real data estimations.
The study was intended to explore the relevance of the variables below, assuming that the intolerance of uncertainty and dichotomous thinking would represent sequential serialized effects in the relationship between perfectionistic self-presentation and social anxiety. The data of this study were collected on questionnaire survey of 252 adult men and women in Seoul using perfectionistic self-presentation scale, social interaction anxiety scale, social phobia scale, intolerance of uncertainty scale and dichotomous thinkingI-30R as index, which results are as follow. First, intolerance of uncertainty and dichotomous thinking showed perfect mediation effects on the relationship between perfectionistic self-presentation and social anxiety. Intolerance of uncertainty and dichotomous thinking were identified as contributing factors to the development and preservation of social anxiety by perfectionistic self-presenters. Second, in the relationship between perfectionistic self-presentation and dichotomous thinking, intolerance of uncertainty showed mediation effect. And in the relationship between intolerance of uncertainty and social anxiety, dichotomous thinking showed mediation effect. This suggested that if tolerance of uncertainty was deficient, it was likely to lead to dichotomous thinking. And a dichotomous thinking has prompted or accelerated negative cognitive biases resulting from intolerance of uncertainty, triggering and deepening social anxiety. Lastly, the limitations of this study and future research direction were suggested.
자본시장에서 자산가격결정이론의 대부분은 투자자산의 기대수익률과 변동성이 시간의 흐름에 따라 일정한 것으로 가정하여 왔다. 그러나 최근의 연구 성과에 의하면 주식수익률의 변동성이 동분산이라기 보다는 이분산일 가능성이 높다는 것이다. 1982년 Engle에 의하여 개발된 자기회귀 조건부 이분산모형(ARCH)이 제시된 이래 ARCH형태의 모형개발이 계속 이루어져 왔다. 본 논문은 ARCH형태의 이분산모형 가운데서 EGARCH모형을 이용하여 위험프레미엄과 조건부 이분산과의 관계와 더불어 기대하지 않은 수익률변화와 변동성과의 관계를 규명하고자 노력하였다. 1980년에서 1994년까지의 주가자료를 전체기간과 세부기간(4기간)으로 분류하여 기술 통계량 분석을 행하고, 종합주가지수초과수익률, 동일 가치 가중지수초과수익률, 대형주 주가지수초과수익률, 소형주 주가지수초과수익률에 대하여 EGARCH모형 을 적용하여 실증분석 하였다. 그 결과 위험프레미엄과 조건부 이분산은 시간이 지남에 따라 일정한 관계를 보여주지 못하고 있어 투자자의 위험회피도(危險回避度)가 변화함을 보여주었다. 기대하지 않은 수익률변화와 변동성 관계에서는 기대하지 않은 음(陰)(-)의 주식수익률이 기대하지 않은 양(陽)(+)의 주식수익률보다 상대적으로 더 큰 변동성을 가져오는 것으로 보여 우리나라 주식시장에서 주식수익률의 변동성 정보의 비대칭 반응효과가 존재하는 것으로 나타났다.
Yi Seung Rim;Hahn Sung Ho;Yang Bo Kyu;Chung Shun Wook;Ha Jung Hyun;Ahn Young Joon;Chung Byung June;Jeon Do Hwan;Bin Sung Woo
Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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v.3
no.1
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pp.60-65
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2004
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the results of limited vastus lateralis release for treatment of painful bipartite patella. Materials and Methods: From Jan. 1995 to Jun. 2002, we performed limited lateral retinacular release in 14 patients(16 cases) for treatment of painful bipartite patella. All patients were men and mean age was 22.3 years old. The opeative techique was that insertion of the vastus lateralis to the painful patellar fragment is detached subperiosteally. We evaluated the clinical results by degree of pain and level of activity. Also we analyzed the radiologic findings by measuring fragment tilting angle and gap between fragments. The mean follow up period was 14 months. Results: At final follow up, all of the patients showed pain relief and can be returned to more than recreational sports activity after the operation. On radiologic findings, fragment tilting angle and gap between fragments were reduced at statistically significant level. Conclusion: The limited lateral retinacular release for treatment of painful bipartite patella is one of good methods which is less invasive and shows good results in clinical and radiologic findings.
Transfer function model(TFM) capturings conditional heteroscedastic pattern is introduced to analyze stochastic regression relationship between the two time series. Nonlinear ARCH concept is incorporated into the TFM via threshold ARCH and beta- ARCH models. Steps for statistical analysis of the proposed model are explained along the lines of the Box & Jenkins(1976, ch. 10). For illustration, dynamic analysis between KOSPI and NASDAQ is conducted from which it is seen that threshold ARCH performs the best.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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