본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.
본 연구에서는 세 개의 대표적 국제원유시장(Brent, Dubai, WTI)의 동적 움직임에 내재되어 있을 수 있는 장기기억 특성과 공적분 관계를 분석한다. 이를 위하여 세 원유시장 일별 가격 시계열자료에 구조변화를 고려한 ARMA-FIAPARCH 결합모형과 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 추정과 통계적 검정을 수행하였다. 실증분석 결과 세 원유시장 변동성에는 장기기억 특성이 존재하며, ARMA-FIAPARCH 모형이 그러한 장기기억 특성을 잘 포착하는 것으로 나타났다. 또 공적분 검정 결과 공적분 관계가 존재하여 VECM을 추정하였다. VECM 추정 결과에 따르면 원유시장의 수익률과 변동성 사이에는 양방향의 영향이 존재하는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 원유시장의 경우 수익률이 변동성(위험)에 영향을 미치고 또 변동성이 수익률에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 동적 움직임을 이해하고 위험을 예측하는데 도움을 줄 것이다.
본 논문은, 장기기억 특성과 이분산성을 고려한 인터넷 트래픽 예측 모형을 제안하고자 한다. 트래픽 과부하를 대비하기 위해서, 트래픽 용량은 트래픽의 예측치와 트래픽의 변동 크기에 따라 트래픽의 최대용량을 설정하여야 한다. 이를 위하여 교내 트래픽 자료 중 교내로 들어오는 트래픽과 교외로 나가는 트래픽에 이분산성과 장기기억 모형의 유용성을 확인하였다. 이에 대하여 AR-GARCH 모형, ARMA-GARCH 모형과 장기기억모형인 Fractional ARIMA와 장기기억과 이분산성을 고려한 Fractional ARMA-GARCH 모형을 적용하여 모형의 예측성능을 비교하였다.
The purpose of the Consumer sentiment index survey is to determine the consumer's economic situation and consumption spending plan, and it is used as basic data for diagnosing economic phenomena and forecasting the future economic direction. The purpose of this paper is to analyze and predict the future Consumer sentiment index using the ARMA model based on the past consumer index. Consumer sentiment index is determined according to consumer trends, so it can reflect consumer realities. The consumer sentiment index is greatly influenced by economic indicators such as the base interest rate and consumer price index, as well as various external economic factors. If the consumer sentiment index, which fluctuates greatly due to consumer economic conditions, can be predicted, it will be useful information for households, businesses, and policy authorities. This study predicted the Consumer sentiment index for the next 3 years (36 months in total) by using time series analysis using the ARMA model. As a result of the analysis, it shows a characteristic of repeating an increase or a decrease every month according to the consumer trend. This study provides empirical results of prediction of Consumer sentiment index through statistical techniques, and has a contribution to raising the need for policy authorities to prepare flexible operating policies in line with economic trends.
Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.
본 논문은 시장개설 초기 4개월간의 주가지수 선물수익률과 기초자산인 현물(KOSPI 200) 수익률간의 선도-지연효과를 두 개의 모형을 이용하여 실증검증하였다. 첫 번째 모형은 설명 변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하고 종속변수로 현물수익률을 사용했다. 두 번째 모형은 설명변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하는 것은 첫 번째 모형과 같으나 종속변수로 ARMA모형에서 구한 현물수익률의 오차항(return innovations)을 사용하였다. 또, 여러 시장조건에서 현물수익률과 선물수익률사이의 선도-지연효과가 특정한 양상을 보이는가를 분석하였다. 좋은 정보와 나쁜 정보, 거래량이 많은 경우와 적은 경우, 변동성이 높은 경우와 낮은 경우로 나누어서 선도-지연효과를 살펴보았다. 실증검증의 결과 KOSPI 200 현물수익률은 ARMA(2,3) 모형이 적합하며 선물이 현물을 10분 이내로 선도한다. 하지만 그 관계는 일방적인 것이 아니어서 15분후에는 현물이 선물을 선도하는 피드백(feed-back) 현상이 나타났다. 좋은 정보(good news)에서는 선물이 현물을 5분정도 선도하고 나쁜 정보(bad news)하에서는 선물 선도현상이 약해진다. 보통 정보(morderate news)하에서는 현물이 선물을 10분내로 선도한다. 거래량이 많은 경우와 변동성이 높은 경우에는 선물이 현물을 선도하는 것이 뚜렷하나 거래량이 적은 경우와 변동성이 낮은 경우에는 선물과 현물간에는 특정한 선도-지연현상이 나타나지 않는다.
In this paper, self tuning control of interconnected systems are dealt in view point of large scale system control. The plant model is given in MIMO ARMA procss. This process is simlified as independent SISO ARMA processes having offset terma, which are considered as effects of interconnections. In each decentralized system, self tuning controller with instrumental variable method is adopted. As a result, this algorithm enables the paramter estimation to be unbiased and non-drift. This controller contains a new implicit offset rejection technique. Simulation results consider well with the analysis in case of linear interconnection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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