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문제 정의
- 그들의 방법은 이동 분산비가 F분포라는 가정에 기초한 것이므로 실제 상황에서 이러한 가정이 타당하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실증적(Empirical) 기법을 통해 이동 분산비의 분포를 추정한 후 그 분포에 기초를 둔 분산 변화점 탐지를 제안한다
- 분포로써 F분포를 사용하였다. 본 논문에서는 추정량의 분포로써 데이터에 의존하는 실증적(Empirical) 분포를 사용하는 실증적 기법을 제안하며 박경화 등(2005)의 F 분포에 근거한 기법과 상호비교를 통해 어느 기법이 분산 변화점을 효율적으로 탐지하는지 연구한다. 2절에서는 실증적 분산변화탐지 기법에 대하여 기술하고, 3절에서는 모의실험 절차와 그 결과에 대하여 기술하고 4절에서 결론을 맺는다.
- 이러한 문제에 대한 연구로서는 Kramer, Ploberger and Alt(1988), Tang and Macnail(1993), Inclan and Tiao(1994), Lee and Park(2001)을 들 수 있다. 본 논문에서는 현재에 계속 발생중인 시계열 데이터에 분산변화가 일어날 경우 분산 변화점(Variance Change Point, VCP)을 빠른 시간 내에 탐지하는 문제를 다루고자 한다. 이와 관련 연구로는 금융시장의 변동성 에 관한 연구(김태윤 등, 2004), 외환위기를 조기 경보하기 위한 연구(박원암, 2001; 김경수, 2004) 등이 있다.
- 이러한 현상은 특히 금융시계열에서 자주 발생하는데 금융경제 정보가 빠르게 확산되는 요즈음 시계열데이터내의 모수들이 자주 변화하는 경향을 보이고 있다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 모수 변화가 일어나는 경우 이를 탐지하는 기법을 분산 변화점 탐지를 중심으로 연구한다.
- 본 절에서는 F분포에 기초한 기법과 실증적 기법의 비교를 모의실험을 통해 연구하며 그 결과를 통해 어느 기법이 시계열 데이터에서 분산 변화점을 효율적으로 탐지할 수 있는지 살펴본다.
가설 설정
- (ii) 실증적 기법이 F분포에 기초한 기법보다0의 크기에 민감하지 않는 것으로 보인다. 즉 실증적 기법은 대부분의 a값에서 최적의 p가 15인 반면 F분포에 기초한 기법은 최적의 p가 5와 20 사이에서 변한다.
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