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응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.3, 2015년, pp.583 - 592
윤재은 (숙명여자대학교 통계학과) , 황선영 (숙명여자대학교 통계학과)
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Zero-inflation has recently attracted much attention in integer-valued time series. This article deals with conditional variance (volatility) modeling for the zero-inflated count time series. We incorporate zero-inflation property into integer-valued GARCH (INGARCH) via conditional Poisson and negat...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 계수 시계열의 변동성(volatility)을 분석하기 위한 모형의 예는? | 전통적인 조건부 포아송, 조건부 멱급수 분포 및 조건부 자기로지스틱 모형 등도 계수 시계열의 조건부 평균을 분석하는 도구이다. 계수 시계열의 변동성(volatility)을 분석하기 위한 모형으로는 INGARCH 모형이라 불리는 조건부 이분산성(conditionally heteroscedastic)을 고려한 INteger-valued GARCH (Ferland 등, 2006) 모형이 있다. 이 모형은 대표적인 이분산 시계열 모형인 GARCH 모형과 유사한 수학적 성질을 갖는 모형으로 조건부 평균 모형인 INAR을 조건부 이분산 모형으로 확장시킨 모형이라 할 수 있다 (Yoon과 Hwang, 2015). | |
| INGARCH 모형은 어떤 모형과 수학적으로 유사한가? | 계수 시계열의 변동성(volatility)을 분석하기 위한 모형으로는 INGARCH 모형이라 불리는 조건부 이분산성(conditionally heteroscedastic)을 고려한 INteger-valued GARCH (Ferland 등, 2006) 모형이 있다. 이 모형은 대표적인 이분산 시계열 모형인 GARCH 모형과 유사한 수학적 성질을 갖는 모형으로 조건부 평균 모형인 INAR을 조건부 이분산 모형으로 확장시킨 모형이라 할 수 있다 (Yoon과 Hwang, 2015). 조건부 분포로 흔히 이용하는 포아송(Poisson) 주변분포로는 계수 시계열의 변동성 분석에서 흔히 발생하는 과산포(over-dispersion) 문제를 다루기 어렵다는 단점이 있다고 알려져 있다. | |
| 계수 시계열의 조건부 평균을 분석하는 도구의 예는? | 계수 시계열의 일차 적률인 조건부 평균(conditional mean)을 분석하기 위한 표준적인 모형은 INAR(Integer-valued AR) 모형 (Hwang과 Basawa, 2011)이며 Grunwald 등 (2000)은 표준적인 binomial thinning을 일반화 시킨 다양한 INAR 모형의 변형에 대해 연구하였다. 전통적인 조건부 포아송, 조건부 멱급수 분포 및 조건부 자기로지스틱 모형 등도 계수 시계열의 조건부 평균을 분석하는 도구이다. 계수 시계열의 변동성(volatility)을 분석하기 위한 모형으로는 INGARCH 모형이라 불리는 조건부 이분산성(conditionally heteroscedastic)을 고려한 INteger-valued GARCH (Ferland 등, 2006) 모형이 있다. |
Ferland, R., Latour, A. and Oraichi, D. (2006). Integer-valued GARCH process, Journal of Time Series Analysis, 27, 923-942.
Fokianos, K. (2011). Some recent progress in count time series, Statistics, 45, 49-58.
Grunwald, G. K., Hyndman, R. J., Tedesco, L. and Tweedie, R. L. (2000). Non-Gaussian conditional linear AR(1) models, Australian & New Zealand Journal of Statistics, 42, 479-495.
Hwang, S. Y. and Basawa, I. V. (2011). Asymptotic optimal inference for multivariate branching-Markov processes via martingale estimating functions and mixed normality, Journal of Multivariate Analysis, 102, 1018-1031.
Puig, P. and Valero, J. (2006). Count data distributions: Some characterizations with applications, Journal of the American Statistical Society, 101, 332-340.
Self, S. G. and Liang, K.-Y. (1987). Asymptotic properties of maximum likelihood estimators and likelihood ratio tests under nonstandard conditions, Journal of the American Statistical Association, 82, 605-610.
Zhu, F. (2011). A negative binomial integer-valued GARCH model, Journal of Time Series Analysis, 32, 54-67.
Zhu, F. (2012). Zero-in ated Poisson and negative binomial integer-valued GARCH models, Journal of Statistical Planning and Inference, 142, 826-839.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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