저는 시계열 전공이 아니라서 자세히는 모릅니다만 그림을 보니 beta에 대한 추정을 할 때 random을 무시하지 않는다면 공분산 구조를 반영한 추정량을 제시해야겠지요. 그 아래도 위 (최소제곱)추정량이 오차들의 이질성을 고려하지 않았다고 하네요. 그래서 추정량의 효율성은 QMLE보다 떨어진다고 되어있군요.
제가 2,3년 전에 ARMA 모형의 parameter estimation 알고리즘 짜는 것으로 고생한 이후 손을 놔버렸는데 원래 AR모형도 그 전 값으로 그냥 회귀분석하면 됩니다. ARCH는 모르지만 결국 오차항의 구조를 무시하면 최소제곱법이 통하겠지요. Econometrics 전공이신가요?
저도 이 내용을 SAS로 코딩하고 있는데 잘 안나오네요...ㅠㅠ실제값과 추정한 intercept의 오차가 생각보다 계속 크게 나와서...이 부분만 해결되면 되는데 어디가 잘 못 된건지 몇 주째 모르겠어요....저는 수리통계전공하고 있습니다^^시계열 처음 해봐요...^^;;하하
첫댓글 출처가 어디인지 모르면 무슨 말씀을 하시는지 모르겠습니다.
아...^^;넵 수정하였습니다.출처는 ARCH모형을 따르는 오차항의 조건부분산의 randomness를 무시하는 것에 관한 내용입니다.
저는 시계열 전공이 아니라서 자세히는 모릅니다만 그림을 보니 beta에 대한 추정을 할 때 random을 무시하지 않는다면 공분산 구조를 반영한 추정량을 제시해야겠지요. 그 아래도 위 (최소제곱)추정량이 오차들의 이질성을 고려하지 않았다고 하네요. 그래서 추정량의 효율성은 QMLE보다 떨어진다고 되어있군요.
random을 무시 한다는 것은 그러면 확률분포를 갖지 않는다는 것인지요.....ㅠㅠ 그럼 Y_i를 회귀모형으로 볼 수 있어서 least square estimation method를 쓸 수 있게 된걸까요?
다시 답변해주신 것을 읽어보다가 QMLE보다 추정량의 효율성이 떨어지는 것은 분포가정이 없기 때문인가요?사실 QMLE도 분포 가정을 하지 않고 구한 추정량인데 어떤이유로 QMLE보다 효율성이 떨어지는건지 말씀부탁드립니다.ㅠㅠ
제가 2,3년 전에 ARMA 모형의 parameter estimation 알고리즘 짜는 것으로 고생한 이후 손을 놔버렸는데 원래 AR모형도 그 전 값으로 그냥 회귀분석하면 됩니다. ARCH는 모르지만 결국 오차항의 구조를 무시하면 최소제곱법이 통하겠지요. Econometrics 전공이신가요?
저도 이 내용을 SAS로 코딩하고 있는데 잘 안나오네요...ㅠㅠ실제값과 추정한 intercept의 오차가 생각보다 계속 크게 나와서...이 부분만 해결되면 되는데 어디가 잘 못 된건지 몇 주째 모르겠어요....저는 수리통계전공하고 있습니다^^시계열 처음 해봐요...^^;;하하