내생적 자기회귀 잠재요인의 국면전환 모형

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 우리가 제시한 국면전환모형과 기존 모형과 어떻게 연계가 되는지를 살펴보고 본 연구에서 제시한 보다 일반적인 형태의 국면전환모형이 어떻게 실제 현실과 잘 부합되는지는 강조하고자 한다. 또한 추정을 위한 이론적 도출과 함께 우리의 모형에서의 성과(performance)와 추정 과정을 평가하기 위해 우리는 광범위한 집합의 시뮬레이션을 수행할 것이다. 또한 우리의 접근의 실증적 설명으로 우리는 미국 GDP 성장률과 NYSE/AMEX 지수 수익률을 각각 우리의 평균과 변동성 모형에 대해 분석할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper introduces a new approach to model regime switching using an autoregressive latent factor, which determines regimes depending upon whether it takes a value above or below some threshold level. In our approach, the latent factor is allowed to be correlated with the innovation to the observed time series. If the latent factor becomes exogenous, our approach reduces to the conventional Markov switching. We develop a modified Markov switching filter to estimate the mean and volatility models with Markov switching that are frequently analyzed, and find that the presence of endogeneity in regime switching is indeed strong and ubiquitous.