반응형 LBQ통계량1 시계열분석(6) - ARCH, 변동성예측모델, Ljung-Box Q 통계량, 가법회귀모델, 이상감지솔루션, Adfuller test ARCH Model 강점 : 변동성을 생성하고 수익률에 대해 경험적 관찰과 일치하는 양의 초과첨도(fat tail)를 추정한다. 단점 Model이 “과거 변동성2”에 의존 >> 변동성 충격 효과가 과거와 일치한다는 가정이지만 실제 양/음의 충격이 다르다. Model은 기계적으로 조건부 분산을 묘사한다. >> 새로운 통찰력을 얻을수가 없다 ARCH Model은 수익률 시계열 충격에 서서히 반응한다. >> 변동성에 대해 과대 예측 경향을 보인다. 변동성 예측 Model 구축 Process ACF(MA)와 PACF(AR)로 ARMA 계수를 확인 잔차에 대한 ACF, PACF계속 확인 시계열 상관관계가 유의미할 경우 변동성 Model을 구축하고, μ 와 σ^2 동시에 추정한다. 추정된 Model을 확인 및 필요.. 2023. 8. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형