[논문]국면전환 임계 자기회귀 분석을 위한 베이지안 방법 비교연구

노태영; 조성일; 이령화

doi:10.5351/kjas.2014.27.6.1049

국면전환 임계 자기회귀 분석을 위한 베이지안 방법 비교연구
A Comparison Study of Bayesian Methods for a Threshold Autoregressive Model with Regime-Switching 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.27 no.6, 2014년, pp.1049 - 1068

노태영 (고려대학교 통계학과) , 조성일 (고려대학교 통계학과) , 이령화 (고려대학교 통계학과)

초록
AI-Helper

자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Autoregressive models are used to analyze an univariate time series data; however, these methods can be inappropriate when a structural break appears in a time series since they assume that a trend is consistent. Threshold autoregressive models (popular regime-switching models) have been proposed to address this problem. Recently, the models have been extended to two regime-switching models with delay parameter. We discuss two regime-switching threshold autoregressive models from a Bayesian point of view. For a Bayesian analysis, we consider a parametric threshold autoregressive model and a nonparametric threshold autoregressive model using Dirichlet process prior. The posterior distributions are derived and the posterior inferences is performed via Markov chain Monte Carlo method and based on two Bayesian threshold autoregressive models. We present a simulation study to compare the performance of the models. We also apply models to gross domestic product data of U.S.A and South Korea.

주제어

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	마르코프전환모형(Markov switching model) 또는 국면전환모형의 가장 큰 장점은?	Hamilton (1989)의 마르코프전환모형(Markov switching model) 또는 국면전환모형(regime switching model)은 비대칭 시계열 자료를 다루는 모형으로, 임의의 시계열 자료를 서로 다른 행태를 보이는 국면(Regime)으로 나누어 각각의 국면에 해당하는 모형을 구축한다. 이 모형의 가장 큰 장점 중 하나는 각각의 모형사이에 교체(switching)를 가능하게 함으로써 시계열 자료의 복잡한 동적 패턴(dynamic patterns)을 파악할 수 있다는 것이다. 최근 이러한 국면전환(regimeswitching)모형에서 국면이 나뉘는 것부터 시작해 국면이 교체가 되는지를 확인하는 작업까지 폭 넓게 연구가 진행되고 있으며 더 나아가, 이러한 특성을 확인 이후 어떻게 예측할 수 있는지에 대해서 중점적으로 논의가 되고 있다.
	경기변동의 두 가지 특징은?	Burns와 Mitchell (1946)은 경기변동에 대하여 두 가지 특징을 정의하였다. 하나는 경기변동의 기간동안 경제 변수들이 유사한 움직임(co-movement)을 보이는 것이고, 다른 하나는 경기변동성의 비대칭성(asymmetric)이다. 최근에는 경기변동에 관한 비대칭성이 심하짐에 따라 이와 관련된 연구가 지속적으로 이루어 지고 있으며 컴퓨터를 이용한 방법론이 발전됨에 따라 더욱 가속화되고 있는 상황이다.
	경기변동 각각의 해석을 달리해야 하는 까닭은?	계량 경제학에서는 시계열 자료를 분석함에 있어서 경기변동을 확인하는 것은 자료를 분석할 때 중요한 요인으로 작용하게 된다. 경기변동상의 해당되는 위치에 따라 경제 자료 분석이 달라지며 경제 변수의 행태 또한 다르게 나타나므로 이러한 경기변동 각각의 해석을 달리해야 한다. 또한 이러한 경기변동의 과정이 모여 하나의 추세(trend)를 보이므로 추세를 어떻게 분석하냐에 따라 해당 경제 변수의 미래 값을 정확히 예측할 수 있는지가 결정된다.

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