• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제12권2호
• /
• pp.359-364
• /
• 2005

This paper considers a specification test of conditional Poisson regression model for time series count data. Although conditional models for count data have received attention and proposed in several ways, few studies focused on checking its adequacy. Motivated by the test of martingale difference assumption, a specification test via Ljung-Box statistic is proposed in the conditional model of the time series count data. In order to illustrate the performance of Ljung- Box test, simulation results will be provided.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제11권2호
• /
• pp.323-327
• /
• 2004

In this paper, we investigate the limiting distribution of the Ljung-Box test statistic in the unit root AR models with ARCH errors. We show that the limiting distribution is approximately chi-square distribution with the degrees of freedom only depending on the number of autocorrelation lags appearing in the test. Some simulation results are provided for illustration.

• 응용통계연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.61-73
• /
• 2016

본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.323-332
• /
• 2007

이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.

• 통상정보연구
• /
• 제12권1호
• /
• pp.99-121
• /
• 2010

This paper reviews the categories and properties of risk measures, analyzes the classes and structural equations of volatility forecasting models, and presents the practical methodologies and their expansion methods of estimating and forecasting the volatilities of exchange rates using Excel spreadsheet modeling. We apply the GARCH(1,1) model to the Korean won(KRW) denominated daily and monthly exchange rates of USD, JPY, EUR, GBP, CAD and CNY during the periods from January 4, 1998 to December 31, 2009, make the estimates of long-run variances in the returns of exchange rate calculated as the step-by-step change rate, and test the adequacy of estimated GARCH(1,1) model using the Box-Pierce-Ljung statistics Q and chi-square test-statistics. We demonstrate the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the monthly series except the semi-variance GARCH(1,1) applied to KRW/JPY100 rate. But we reject the adequacy of GARCH(1,1) model in estimating and forecasting the volatility of exchange rates in the daily series because of the very high Box-Pierce-Ljung statistics in the respective time lags resulting to the self-autocorrelation. In conclusion, the GARCH(1,1) model provides for the easy and helpful tools to forecast the exchange rate volatilities and may become the powerful methodology to overcome the application difficulties with the spreadsheet modeling.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제27권2호
• /
• pp.559-564
• /
• 2016

The Durbin-Watson (DW) test in regression model and the Ljung-Box (LB) test in ARMA (autoregressive moving average) model are typical examples of correlated error tests. The DW test is used for detecting autocorrelation of errors using the residuals from a regression analysis. The LB test is used for specifying the correct ARMA model using the first some sample autocorrelations based on the residuals of a tted ARMA model. In this article, simulations with four data generating processes have been carried out to evaluate their performances as correlated error tests. Our simulations show that the DW test is severely dependent on the assumed AR(1) model but isn't sensitive enough to reject the misspecified model and that the LB test reports lackluster performance in general.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.1-14
• /
• 2014

BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2015

변동성이나 변이계수의 크기와 미치는 효과의 크기가 반드시 비례하는 것은 아니다. 그것은 변동성을 유발하는 요인이나 변동성의 특성에 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그런데 광양항의 수출액과 수출량은 밀접한 선형관계를 가지나 두 변수의 변동률은 낮은 상관관계를 보인다. 이것은 두 변수의 변동성의 특성이 다르다는 것을 의미한다. 이에 물동량과 수출액의 예측하지 못한 요인의 밀도함수가 정규분포 형태를 보이지 않을 뿐만 아니라 부호편의검정, 규모편의검정, 결합검정, Ljung-Box Q 통계량 등이 GARCH와 같은 변동성 모형을 이용하여 분석을 실시하는 것이 합리적임을 보인다. 물동량 변동성에서는 대칭적 GARCH모형이 아닌 비대칭 GARCH모형이 적합한데 비해 수출액 변동성에서는 GARCH모형이 적합함을 보인다. 뉴스충격곡선을 도출하여 물동량의 경우 GJR모형이 EGARCH모형에 비해 나쁜 뉴스에 대한 분산을 과대평가하나 좋은 뉴스에 대한 분산을 과소평가하는 경향이 있음을 밝힌다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.212-217
• /
• 2020

본 연구의 목적은 Bollerslev(1986)의 GARCH 모형을 이용하여 제주지역 감귤가격의 시계열적 특성과 가격변동성(price volatility)에 대한 실증분석을 수행하는 것이다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 감귤 가격 변화율의 시계열이 정규분포가 아닌 꼬리가 두터운 분포를 지니고 있는 것으로 나타났다. 이는 Jarque-Bera 통계량이 1%의 유의수준에서 감귤 가격변화율의 시계열의 분포가 정규분포라는 귀무가설을 기각함으로써 검증되었다. 둘째, Ljung-Box Q 통계량을 통해 감귤 가격변화율 시계열 간 상관관계가 높은 것으로 분석되었으며, 이는 ARCH-LM 검정을 통해 통계적으로 검증되었다. 셋째 GARCH(1,1) 모형 추정결과, 평균방정식의 상수항을 제외하고는 모든 계수의 추정 값이 1%의 유의수준에서 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 그리고 분산방정식의 지속성 모수(λ=α₁+β₁) 값이 1에 근접한 것으로 추정되었다. 이는 현재와 유사한 변동성 수준이 장래에도 지속될 가능성이 매우 높은 것으로 해석된다. 그리고 이러한 결과는 제주감귤 가격변화율 시계열에서도 기존의 선행연구에서처럼 '변동성 군집(volatility clustering)' 현상이 나타나고 있음을 밝혀낸 것이다. 끝으로, 본 연구의 결과는 정부의 감귤 수급조절정책을 수립하는데 유용한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 국제지역연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.287-308
• /
• 2009

본 연구에서는 최근 관심이 높아지고 있는 중국 주식시장에 대한 실증연구의 모형설정과 검정에 기본이 되는 중국 주가지수의 수익률 특성에 대하여 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 단순한 종합주가지수를 이용한 분석이 아닌 중국 주식시장의 주요한 특징인 시장분리 현상을 반영하여 중국의 4개 주가지수를 이용하여 수익률의 특성에 대하여 분석하였다. 이러한 분석을 통해 발견한 사실은 다음과 같다. 첫째, 정규성 검정을 그래프와 검정 통계량을 이용하여 분석을 수행한 결과 4개 주가지수 모두 정규분포를 따르지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 주가지수의 시계열상관에 대하여 LJung-Box Q 통계량을 사용하여 분석한 결과 A주 주가지수에서는 시계열상관이 나타나지 않으나 B주 주가지수에서는 시계열상관이 존재하는 것으로 나타났다. 그러나 수익률을 제곱한 시계열에서는 4개의 주가지수에서 모두 시계열상관이 존재하는 것으로 나타났다. 셋째, 4개 주가지수 평균과 분산의 비선형성 검정 결과 모두 비선형으로 나타났다. 넷째, GARCH류의 모델 중 어느 모형이 가장 적합한지를 검정 해 본 결과 EGARCH모형이 가장 적합한 것으로 나타났으며, 예측오차의 분포를 Student - t분포를 이용하여 분석한 모형이 정규분포를 이용한 모형보다 적합성이 더 우수한 것으로 나타났다.