기대지표 기반 다변량 그랜저 인과성 검정
본 논문은 기대지표(expectile)를 이용한 모델‑프리 그랜저 인과성 측정법을 제안하고, 이를 M‑vine copula 모델에 결합한 다변량 인과성 검정 절차를 개발한다. 기대지표는 일관성과 엘리시터성을 동시에 갖는 위험측정치로, 평균뿐 아니라 분포의 다양한 위치에서 인과관계를 탐색할 수 있다. 제안된 검정통계는 강한 일관성을 보이며, 시뮬레이션에서 크기와 검정력 모두 우수함을 확인한다. 또한 글로벌·아시아 주식시장 지수에 적용해 기존 쌍별…
저자: Roberto Fuentes-Martínez, Irene Crimaldi
본 논문은 기대지표(expectile)를 활용한 모델‑프리 그랜저 인과성 측정과 이를 다변량 M‑vine copula 구조에 적용한 검정 방법을 제시한다. 기대지표는 비대칭 2차 손실 Rτ(·) 의 최소화로 정의되며, τ ∈ (0,1) 에 따라 분포의 좌·우 꼬리를 자유롭게 탐색할 수 있다. 특히 τ = 0.5일 때는 평균과 동일해 기존 평균‑기반 인과성 측정과 자연스럽게 연결된다. 논문은 기대지표 기반 인과성 측정함수 GCτ(Z→X)=log
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