HMM근사를 이용한 빠르고 효율적인 확률코퓰러모형 최우추정

김태형, 박정민

― 국문초록―

본 연구는 연관성 파라미터가 시변하는 확률코퓰러모형 추정을 위해 Langrock et al.(2012)의 HMM근사를 이용한 최우추정을 제안한다. 이산시간 연속상태공간모형에 대한 HMM근사를 이용한 우도함수 근사는 확률코퓰러모형과 같이 상태변수가 마르코프 성질을 충족하는 AR(1)과정을 따르는 비선형비정규상태공간모형 추정을 위한 빠르고 효과적인 수치적분 방법이다. 본 연구는 모의실험을 통해 HMM근사를 이용한 확률코퓰러모형 최우추정 성과가 EIS를 이용한 최우추정 및 MCMC알고리듬을 이용한 베이지언 추론의 성과와 차이가 없을 뿐만 아니라 추정소요시간이 EIS를 이용한 최우추정법의 3.4~9.6% 불과함을 보인다. 또한, 본 연구는 2003년 1월 3일∼2015년 12월 30일 기간의 KOSPI 지수와 HSCE 지수 일간수익률 자료에 대한 실증분석 예시를 통해 상관계수가 시변연관성 파라미터인 가우시언확률코퓰러모형이 모형설정 오류가 없을 뿐만 아니라 비교모형들 가운데 가장 적합성이 좋은 모형이라는 결과를 얻었다.

핵심단어 : 확률코퓰러모형, 비선형 연관성, 비대칭 연관성, 꼬리 연관성, 시변연관성, 마르코프 성질, HMM근사 

JEL 분류기호 : C22, C32, C58