Statistics/Time Series Analysis11 모수추정방법 / linearmodel/statsmodels 패키지를 사용한 계량분석 총정리모수추정방법 3가지 Least Square EstimatorOLS : 분산공분산행렬 --> 모두 같은 분산, 공분산 = 0 이분산성이나 자기상관성이 너무 강할 때에는 GLS와 robust 추정GLS : 분산공분산행렬 --> 서로 다른 분산, 공분산 !=0 (*Mahalanobis length)WLS : 분산공분산행렬 --> 서로 다른 분산, 공분산= 0FGLS (feasible) GMM [참고] : 자기상관성 !=0 --> lagged dependent variableDynamic panel model에 사용continuously updating GMMSLS (Stage) : 잠재변수 (변수간 계층 관계)Maximum Likelih.. 2021. 1. 22. TSA - ARIMA + GARCH # 복습 - ARMA : 추세에 대한 모델 ( 가격의 자기상관성AR, 평균가격의 자기상관성MA) - ARIMA : 추세의 변화속도(미분;방향&폭)에 대한 모델 # SARIMA : 계절성 패턴이 존재하는 추세의 변화속도에 대한 모델 # 필수개념 - 이분산성의 정의와 종류 the standard deviations of a predicted variable, monitored over different values of an independent variable or as related to prior time periods, are non-constant 이분산성이란 잔차의 분산이 일정하지 않고 특정한 패턴을 가지고 있음을 말한다. Conditional heteroskedasticity identifies.. 2020. 12. 2. TSA - Integration, Cointegration, and Stationarity * Stationarity: 정상성 ( 시계열 패턴없이 평균을 중심으로 랜덤 노이즈만 존재하는 상태 )1) 명제 : 정상성이면 자기상관성이 없다(0이다; I(0)이다.). 역은 성립하지 않음. Stationarity implies I(0), but I(0) does not imply stationarity 2) 판별법 : Augmented Dickey Fuller test 단, Cross validation, Out of sample 을 통해 반복해서 테스트해야 함. Both the multiplicative and additive deltas on a series get at similar pieces of information, so it's not surprising both are stationa.. 2020. 11. 26. 이전 1 2 3 다음
