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다변량 왜정규분포 기반 이차형식의 분포함수에 대한 안장점근사
Saddlepoint approximation to the distribution function of quadratic forms based on multivariate skew-normal distribution 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.29 no.4, 2016년, pp.571 - 579  

나종화 (충북대학교 정보통계학과)

초록
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이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Most of studies related to the distributions of quadratic forms are conducted under the assumption of multivariate normal distribution. In this paper, we suggested an approximation to the distribution of quadratic forms based on multivariate skew-normal distribution as alternatives for multivariate ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 a ≠ 0인 경우 이차형식 Q의 분포함수에 대한 근사를 다루기로 한다.
  • 이 가운데 Kuonen (1999)은 동차이차형식의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었으며, Na와 Kim (2005)은 보다 일반화된 통계량에 대해 안장점근사를 적용하였다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 통계량 Q의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루고자 한다. 2절에서는 왜정규분포 기반 이차형식 통계량의 분포와 안장점 근사에 대해 소개하고, 3절에서는 안장점근사에 요구되는 주요 내용을 구체적으로 유도한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
안장점근사가 무엇인가? 안장점근사는 Daniels (1954)가 처음으로 통계학 분야에 소개한 근사 방법으로, 주어진 한 점에서 통계량의 밀도함수 또는 분포함수에 대한 근사를 제공한다. 통계량의 누율생성함수(cumulant generating function)에 기반한 안장점근사는 표본평균에 대한 근사를 시작으로 그 동안 여러 유형의 통계량에 대해 연구되어 왔다.
안장점근사 어떤 함수에 기반하는가? 안장점근사는 Daniels (1954)가 처음으로 통계학 분야에 소개한 근사 방법으로, 주어진 한 점에서 통계량의 밀도함수 또는 분포함수에 대한 근사를 제공한다. 통계량의 누율생성함수(cumulant generating function)에 기반한 안장점근사는 표본평균에 대한 근사를 시작으로 그 동안 여러 유형의 통계량에 대해 연구되어 왔다. 이 가운데 Lugannani와 Rice (1980)는 표본평균의 분포함수에 대한 안장점근사를 제안하였으며, 본 연구에서는 이 근사의 개선된 형태인 Daniels (1987)의 결과를 다음과 같이 소개한다.
이차형식의 분포함수에 대해 안장점근사는 금융분야에 어떻게 이용될 수 있나? 또한, 본 논문에서 보다 일반적인 경우(a ≠ 0)의 이차형식의 분포함수에 대해 안장점근사를 통해 매우 정확한 결과를 얻을 수 있음을 모의실험을 통해 확인하였다. 또한 본 논문에서 다룬 이차형식의 분포함수에 대한 근사는 금융 분야에서 금융자산의 이차 포트폴리오(quadratic portfolios)의 위험관리를 위한 VaR과 Expected Shortfall(ES) 측도 등의 계산에 활용될 수 있다.
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참고문헌 (14)

  1. Azzalini, A. and Capitanio, A. (1999). Statistical applications of the multivariate skew normal distributions, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 61, 579-602. 

  2. Azzalini, A. and Dalla Valle, A. (1996). The multivariate skew-normal distribution, Biometrika, 83, 715-726. 

  3. Daniels, H. E. (1954). Saddlepoint approximations in statistics, The Annals of Mathematical Statistics, 25, 631-650. 

  4. Daniels, H. E. (1987). Tail probability approximations, International Statistical Review, 55, 37-48. 

  5. Genton, M. G., He, L., and Liu, X. (2001). Moments of skew-normal random vectors and their quadratic forms, Statistics and Probability Letters, 51, 319-325. 

  6. Gupta, A. K. and Huang, W. J. (2002). Quadratic forms in skew normal variates, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 273, 558-564. 

  7. Huang W. J. and Chen Y. H. (2006). Quadratic forms of multivariate skew normal symmetric distributions, Statistics and Probability Letters, 76, 871-879. 

  8. Imhof, J. P. (1961). Computing the distribution of quadratic forms in normal variables, Biometrika, 48, 419-426. 

  9. Kuonen, D. (1999). Saddlepoint approximations for distributions of quadratic forms in normal variables, Biometrika, 86, 929-935. 

  10. Loperfido, N. (2001). Quadratic forms of skew-normal random vectors, Statistics and Probability Letters, 54, 381-387. 

  11. Lugannani, R. and Rice, S. (1980). Saddlepoint approximation for the distribution of the sum of independent random variables, Advanced Applied Probability, 12, 475-490. 

  12. Na, J. H. (2014). Saddlepoint approximation to the linear combination based on multivariate skew-normal distribution, The Korean Journal of Applied Statistics, 27, 809-818. 

  13. Na, J. H. and Kim, J. S. (2005). Saddlepoint approximations to the distribution function of non-homogeneous quadratic forms, The Korean Journal of Applied Statistics, 18, 183-196. 

  14. Wang, T., Baokun, L. and Gupta, A. K. (2009). Distribution of quadratic forms under skew normal settings, Journal of Multivariate Analysis, 100, 533-545. 

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