국면전환 임계 자기회귀 분석을 위한 베이지안방법 비교연구 (A Comparison Study of Bayesian Methods for a Threshold Autoregressive Model with Regime-Switching)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 27권 / 6호 / 1049 ~ 1068페이지
· 저자명 : 노태영, 조성일, 이령화

초록

자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다.
두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.

영어초록

Autoregressive models are used to analyze an univariate time series data; however,these methods can be inappropriate when a structural break appears in a time seriessince they assume that a trend is consistent.
Threshold autoregressive models (popular regime-switching models) have been proposed to address this problem.
Recently, the models have been extended to two regime-switching models with delay parameter.
We discuss two regime-switching threshold autoregressive models from a Bayesian point of view.
For a Bayesian analysis, we consider a parametric threshold autoregressive model anda nonparametric threshold autoregressive model using Dirichlet process prior.
The posterior distributions are derived and the posterior inferences is performed viaMarkov chain Monte Carlo method and based on two Bayesian threshold autoregressive models.
We present a simulation study to compare the performance of the models.
We also apply models to gross domestic product data of U.S.A and South Korea.

참고자료

· 없음