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붓스트랩 방법을 적용한 확률계수 자기회귀 모형에 대한 로버스트 구간추정 (Robust confidence interval for random coefficient autoregressive model with bootstrap method)

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최초등록일 2025.05.15 최종젿작일 2019.02
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붓스트랩 방법을 적용한 확률계수 자기회귀 모형에 대한 로버스트 구간추정
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    서정뵖

    · 발행기관 : 한국통계학회
    · 수록지 정보 : 응용통계연구 / 32권 / 1호 / 99 ~ 109페이짿
    · 저자명 : 조나래, 임도상, 이성덕

    초록

    비선형 시계열인 확률계수 자기회귀(random coefficient autoregressive; RCA) 모형에 대하여 여러 가지 방법을 이용한 추정량의 신뢰구간 비교하였다. RCA 모형에 대하여 자료의 분포를 가정하지 않아도 되는 Quasi 스코어 추정량과 Huber, Tukey, Andrew, Hempal 4가지 유계함수를 이용한 M-Quasi 스코어 추정량을 제시하였다. 이러한 추정량에 대하여 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법, 하이브리드 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 구하였다. 모의실험을 통하여 RCA 모형의 오차항의 분포가 정규분포, 오염정규분포, 이중지수분포를 따를 때 Quasi 스코어 추정량과 M-Quasi 스코어 추정량들의 근사적 신뢰구간과 네가지 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 비교하였다.

    영어초록

    We compared the confidence intervals of estimators using various bootstrap methods for a Random Coefficient Autoregressive(RCA) model. We consider a Quasi score estimator and M-Quasi score estimator using Huber, Tukey, Andrew and Hempel functions as bounded functions, that do not have required assumption of distribution. A standard bootstrap method, percentile bootstrap method, studentized bootstrap method and hybrid bootstrap method were proposed for the estimations, respectively. In a simulation study, we compared the asymptotic confidence intervals of the Quasi score and M-Quasi score estimator with the bootstrap confidence intervals using the four bootstrap methods when the underlying distribution of the error term of the RCA model follows the normal distribution, the contaminated normal distribution and the double exponential distribution, respectively.

    참고자료

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