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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,205 - 1,218 (14page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2021.32.6.1205
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시계열 자료의 이상정 탐지는 자기회귀이동평균 모형을 적합한 잔차를 이용하여 이루어진다. 하지만 금융 시계열과 같이 장기 기억을 가지고 있는 시계열의 경우, 추정해야 하는 계수의 수가 급격히 증가하는 등 정확한 추정을 하기 어려워지고 탐지력이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 보안하기 위해 HAR (heterogeneous autoregressive) 모형에 기반하여 장기억 시계열에서 이상점을 탐지하는 방법을 제안한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 장기억 시계열 모형에서 기존의 자기회귀이동평균 모형의 방법보다 이상점이 존재한다는 가설을 더 강력하게 지지함을 확인하였다. 또한 제안한 방법을 최근 5년 동안의 S&P 500의 실현변동성 및 최근 3년 동안의 전력거래량 자료에 적용하여 이상점을 찾는 과정을 실증하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 방법론
3. 시뮬레이션 연구
4. 실증 자료 분석
5. 결론 및 논의사항
References
Abstract
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Andersen, T. G. / 2003 / Modeling and forecasting realized volatility / Econometrica 71:579~625
Brockwell, P. J. / 2016 / Introduction to Time Series and Forecasting / Springer
Chareka, P. / 2006 / A test for additive outliers applicable to long-memory time series / Journal of Economic Dynamics and Control 30:595~621
Chen, C. / 1993 / Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series / Journal of the American Statistical Association 88:284~297
Corsi, F. / 2009 / A simple approximate long-memory model of realized volatility / Journal of Financial Econometrics 7:174~196
Brockwell, P. J. / 2016 / Introduction to Time Series and Forecasting / Springer
Chareka, P. / 2006 / A test for additive outliers applicable to long-memory time series / Journal of Economic Dynamics and Control 30:595~621
Chen, C. / 1993 / Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series / Journal of the American Statistical Association 88:284~297
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