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        벡터자기회귀모형의 잔차 검정을 위한 와일드 붓스트랩 Ljung-Box 검정

        노태현(Taehyun No),이태욱(Taewook Lee) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.3

        본 논문에서는 벡터자기회귀모형 적합 후 잔차 검정을 위한 Ljung-Box(LB) 검정통계량에 와일드 붓스트랩을 적용하는 연구를 진행하였다. 일반적인 시계열 자료와는 달리 조건부 이분산성이 존재하는 다변량 금융시계열 자료에서는 LB 검정통계량의 제 1종의 오류가 주어진 유의수준보다 매우 크게 나타난다. 이를 극복하기 위해 벡터자기회귀모형에 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하였다. 모의실험을 실행한 결과 와일드 붓스트랩 LB 검정법의 제 1종의 오류가 주어진 유의수준을 잘 만족하고 있음을 확인하였다. In this paper, we studied the wild bootstrap-based Ljung-Box test statistic for testing residual autocorrelation of the fitted vector autoregressive models. It is well-known that Ljung-Box test for financial time series suffers from size distortion due to conditional heteroscedasticity. To overcome such defects, we propose the wild bootstrap-based Ljung-Box (LB) test and see whether type I error of the proposed LB tests is satisfied through a simulation study.

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