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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
엄정민 (성균관대학교) 백창룡 (성균관대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제36권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
87 - 99 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2025.36.1.87

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이 논문은 Auc 등 (2009)이 제안한 공분산 행렬의 구조적 변화를 탐지하는 CUSUM 기반 방법의 한계를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이러한 한계는 장기 분산 추정의 어려움에서 비롯되며, 상관관계가 증가할수록 문제가 심화되어 유한 표본에서 크기 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에는 블록 와일드 붓스트랩 방법을 채택하였다. 모의 실험을 통해 제안한 방법이 유한 표본에서의 크기 왜곡을 효과적으로 줄여주는 것으로 나타났다. 특히, 블록 크기를 데이터 적응적으로 선택할 경우, 경험적 크기가 유의 수준과 가장 근접해짐을 확인할 수 있었다. 실증 분석에서는 최근 6년 동안 한국의 주요 15개 종목을 분석하였으며, 주요 경제 사건을 반영하는 변화를 탐지함을 확인하였다.
#고차원 시계열 #변화점 #변동성 #블록 와일드 붓스트랩 #Block wild bootstrap #change point #CUSUM #high-dimensional #volatility

목차

요약
1. 서론
2. 방법론
3. 모의 실험
4. 실증 자료 분석
5. 결론 및 논의점
참고 문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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