• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권3호
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• pp.417-440
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• 2004

미국의 PJM(Pennsylvania-New Jersey-Maryland) 전기도매시장의 전기 가격을 가변 전환확률 국면전환모형(regime switching model with time-varying transition probability model)을 이용해서 추정해보았다. 전기수요뿐만 아니라 기온을 전환확률 방정식의 설명변수로 포함시킴으로써 전기가격이 낮은 국면에서 높은 국면으로 전환할 확률의 문턱점(threshold) 효과가 뚜렷이 향상되었다. 따라서 도매전기가격의 스파이크(spike) 발생을 예측할 수 있게 되는 것이다. 이는 또한 미국의 도매시장 전기가격의 스파이크는 기온에 의해서도 잘 설명되며, 이를 이용하여 날씨관련 파생상품이나 계약을 통해서 도매전기 구입비용의 위험을 해지할 수 있다는 것을 의미한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.29-42
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• 2018

We combine the integer-valued GARCH(1, 1) model with a generalized regime-switching model to propose a dynamic count time series model. Our model adopts Markov-chains with time-varying dependent transition probabilities to model dynamic count time series called the generalized regime-switching integer-valued GARCH(1, 1) (GRS-INGARCH(1, 1)) models. We derive a recursive formula of the conditional probability of the regime in the Markov-chain given the past information, in terms of transition probabilities of the Markov-chain and the Poisson parameters of the INGARCH(1, 1) process. In addition, we also study the forecasting of the Poisson parameter as well as the cumulative impulse response function of the model, which is a measure for the persistence of volatility. A Monte-Carlo simulation is conducted to see the performances of volatility forecasting and behaviors of cumulative impulse response coefficients as well as conditional maximum likelihood estimation; consequently, a real data application is given.