[회귀분석]고난이도 회귀분석

소개글

고난이도 회귀분석에 관한 글입니다.

목차

머리말
ARCH모형
시차회귀모형

본문내용

와 같이 된다. 즉, 이 식은 ℇ에 대한 ARMA(p,q)과정이 된다. 이와 같은 GARCH모형은 Bollerslev(1986)에 의하여 제안되었으며 실제적인 응용은 Bollerslev(1987), Baillie and Bollerslev(1989), Kroner and Lastraspes(1993). 이 와 김(1994) 등을 참고하면 된다고 했지만 너무 어려워서 생략한다.
ARCH 및 GARCH 모형의 추정은 최우법을 사용할 수 있으며 이론적 과정은 Engle(1982), Bollerslev(1986)을 참고할 수 있고, 추정을 위한 계산은 패키지 SHAZAM으로 간단하게 계산할 수 있다. 하지만 나의 수준으로는 간단하게 계산이 안 되고 이해하기 힘들었다. ARCH모형의 확장된 모형으로는 Nelson(1991)이 제안한 EGARCH(Exponential GARCH) 모형과 Engle and Bollerslev(1986)와 Engle, Lilien, and Robins(1987)이 제안한 GARCH-M(GARCH in mean) 모형 등이 있다.
GARCH-M 모형은 Y의 설명변수로 조건부 분산 h의 함수를 포함하는 모형으로 다음과 같다.

(1-16) Y= +rg(h)+ℇ
(1-17) h=+ℇ+h

여기서 g(h)는 일반적으로 , ln, h 등을 많이 사용한다. EGARCH모형은 분산함수를 h 대신에 ln h를 사용하여 다음과 같이 나타낸다.Z

참고 자료

회귀분석 - 입문과 응용
상급 회귀분석