비정상 오차항을 갖는 연속시간모형 회귀분석과 주가지수 동조화 (Continuous-time Regression with Nonstationary Error and the Comovement of Stock Indices)

서지정보

· 발행기관 : 연세대학교 경제연구소
· 수록지 정보 : 한국경제학보(구 연세경제연구) / 23권 / 2호 / 165 ~ 197페이지
· 저자명 : 정민수

초록

본 연구에서는 연속시간 회귀모형에서 오차항이 정상성(stationarity)을갖지 않는 경우의 추정량에 대해 분석한다. 이산시간 I(1) 과정의 경우 이미 Choi, Hu and Ogaki(2008)에서 다루었지만, 연속시간 모형은 단순한 I(1)을 기준으로 분석한 결과와는 다르게 모형의 특성에 따라 상이한결과들이 다양하게 나타난다. 연속시간 모형은 이산시간 모형과는 달리 조건에 따라 OLS(ordinary least squares) 추정량이 일치성(consistency)을 갖기도 하고 GLS(generalized least squares) 추정량이 비일치성을 갖는 경우도 존재하게 되는데, 본 연구에서는 두 추정량이 일치성을 지닐 조건을 각각 도출하고 각 조건들의 의미를 살펴본다.
또한 한국과 미국의 주가지수 동조화 분석에 본 연구의 회귀모형을 적용하여, 기존의 공적분(cointegration) 분석이나 수익률모형 분석은 시계열의 추세적인 연관성을 설명하는데 충분하지 않을 수도 있음을 보인다.

영어초록

We study the asymptotic properties of the continuous-time regression in the presence of nonstatioinary error. Choi, Hu and Ogaki (2008) have already well studied the case of    processes in discrete time. However, contrary to    processes, there arise a variety of situations when the model is in continuous time. In continuous-time regression, we verify that both the OLS (ordinary least squares) and GLS (generalized least squares) estimators may or may not achieve the consistency, depending on the property of the processes. We establish detailed conditions for the consistency of the estimators in each case. Furthermore, we apply our regression model to the stock indices of Korea and the US, to show that the cointegration or return analysis may not fully characterize the comovement of the stock indices.

참고자료

· 없음