초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구과제에서는 모형진단, 적합도 검정, 변화점 검정, 모니터링 및 statistical process control (SPC) 그리고 위험측도 계산 등의 주제를 location-scale 이분산성 시계열 모형과 정수값을 갖는 이산형 INGARCH (Poisson AR) 모형 등에서 다루었다. 특히, location-scale 이분산성 시계열 모형에서는 skew t 및 AEPD 분포족을 이용하였고, 그밖에, stochastic differential equation 모형, tail index 추정,

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구과제에서는 모형진단, 적합도 검정, 변화점 검정, 모니터링 및 statistical process control (SPC) 그리고 위험측도 계산 등의 주제를 location-scale 이분산성 시계열 모형과 정수값을 갖는 이산형 INGARCH (Poisson AR) 모형 등에서 다루었다. 특히, location-scale 이분산성 시계열 모형에서는 skew t 및 AEPD 분포족을 이용하였고, 그밖에, stochastic differential equation 모형, tail index 추정, 그리고 Granger 인과분석의 방법론을 도입하였다. 아울러 변화가 있는 CAPM-type 모형에서 분위회귀, PPTGARCH모형의 오차항에 대한 tail index 변화검정, smooth transition 모형에서 분위예측에 따른 pair trading, 이산형 시계열에서 베이지언 인과성 검정 및 기후와 범죄건수의 상관관계 분석, PM10 자료분석 등의 세부과제들에서 변화점 탐지, 적합도 검정, 분위회귀계수 추정등의 기법을 연구하였다.

□ 연구결과
본 연구과제에서는 시계열 모형 수립과정에 필수적인 모형진단, 적합도 검정, 변화점 검정 모니터링 및 statistical process control (SPC) 그리고 위험측도 계산 등의 주제를 location-scale 이분산성 시계열 모형과 정수값을 갖는 이산형 INGARCH (Poisson AR) 모형 등에서 다루었다. 이들 연구목표에서 설정한 주제들과 연관되어 다양한 결과를 얻었으며 다음과 같은 특징적인 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, location-scale 모형을 기반으로 VaR의 계산을 할 때 semiparametric 방법인 CAViAR 방법도 우수한 퍼포먼스를 보이지만 ASTD를 이용하는 parametric 방법이 더 우수한 경우도 많이 있었다. 이는 ASTD 분포가 매우 flexible하여 다양한 error distribution을 포괄하기 때문이다. 이를 바탕으로 CAViAR 방법이 가장 좋을 것이라는 고정관념에서 탈피할 수 있었다. 둘째, location-scale 모형에서 변화점 탐지를 할 때 score vecor에 기반한 CUSUM 통계량이 매우 보편적으로 잘 작동됨을 확인할 수 있었다. 그러나 조건부 평균과 분산만을 고려하는 변형된 형태 (standardized)의 잔차 기반의 CUSUM 통계량의 퍼포먼스가 더 좋은 경우가 꽤 많았다. 이로부터 모수자체의 변화보다 평균과 분산의 변화가 모형 특성의 변화를 더 도드라지게 하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 이 현상의 발견은 특히 복수의 변화점을 찾는데 매우 유용한 개념적 근거를 제공해 주고 있다. 셋째, INGARCH 모형에서의 적합도 검정, 변화점 탐지, 인과분석 등의 방법론을 개발하였으며 본 연구에서 더 나아가 발전할 여지가 많음을 인식하였다.

□ 연구결과의 활용계획
본 연구는 다양한 시계열 모형에서 모형진단 이론, 적합도 검정, 모수의 변화, 모니터링과 같은 문제를 붓스트랩 방법론에 기초하여 그 이론을 정립하는 것을 목표로 삼고 있다. 따라서 본 연구의 잠재적 응용범위는 광범위하며, 특히 재정시계열지표의 분석을 통한 위기경보시스템 구축에 지대한 공헌을 할 것이라 사료된다. 또한 향후 다차원 시계열을 분석을 통한 자산 포트폴리오 이론의 정립 및 고차원 시계열 분석으로의 응용성에 상당한 기여를 할 것이며, 머신러닝과 같은 분야로의 접목도 가능하리라고 사료된다. 본 연구의 결과는 궁극적으로 산업현장에 유용한 know-how로 정립되어 현장에서의 부가가치 창조에 일조할 것이라 사료된다.

(출처 : 한글요약문 5p)

Abstract ▼

□ Purpose& contents
The objective of this study is the inference for time series models with conditional heteroscedasticity and integer-valued time series, including goodness of fit test, change point analysis, and monitoring. For the goodness of fit test, we established the entropy test and stud

□ Purpose& contents
The objective of this study is the inference for time series models with conditional heteroscedasticity and integer-valued time series, including goodness of fit test, change point analysis, and monitoring. For the goodness of fit test, we established the entropy test and studied its properties. For the change point test, score vector- and residual-based CUSUM tests are considered. Also, we studied on various topics such as sequential change-point detection in panel data models, pair trading based on quantile forecast, causality test for integer-valued time series model, quantile forecasting of PM10 data in Korea, structural breaks of CAPM-type market model and est for tail index constancy of PTTGARCH innovations.

□ Result
This study considers the inference for location scale models with conditional heteroscedasticity and integer-valued time series models. More precisely, we handled the problems such as entropy goodness of fit test, monitoring parameter change, bootstrap change point analysis, score vector- and residual-based CUSUM tests in GARCH type models, quantile regression for calculating risk measurement such as value-at-risk and expected shortfall, sequential change-point detection for SPC, particularly in integer-valued time series, structural breaks of CAPM-type market model, tail index constancy of PTTGARCH innovations, and pair trading based on quantile forecast.. Besides, we studied Bayesian causality test for integer-valued time series models and applied the theory to climate and crime data and the quantile forecasting of PM10 data in Korea.

□ Expected Contribution
In this research, we established theories and methods for model diagnosis, goodness of fit test, parameter change test, and online monitoring in various types of time series models. The obtained results will help provide sophisticated analytical methods for time series models. This research can be utilized in diverse fields and especially is helpful for developing surveillance systems in financial time series models. It will eventually provide practitioners with know-how to be able to deal with real problems and to create profits in their working areas.

(출처 : SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1목차 ... 3연구계획 요약문 ... 4연구결과 요약문 ... 5 한글요약문 ... 5 SUMMARY ... 6연구내용 및 결과 ... 7 1. 연구개발과제의 개요 ... 7 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 9 5. 연구결과의 활용계획 ... 10 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 10 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 11 8. 참고문헌 ... 11 9. 연구성과 ... 12 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 15 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 15 12. 기타사항 ... 15[별첨1] 대 표 연 구 실 적 ... 16[별첨2] 세부 목표 관련 증빙 ... 32끝페이지 ... 84