[경제학과] 주가의분포와공분산의정당성에관한연구

모형도 개발되고 있다. 특히 Mendelbrot(1982)의 쪽거리(fractal)가 이용되고 있으며 경제현실을 chaos(χ`αos) 構造로 파악한다면 이 쪽거리를 이용한 다양한 chaos 모형의 개발이 가능케 된 실정이다. chaos는 決定論的系의 確率的 運動을 파악하는 이론이다. chaos를 배제한 모형에서는 경제모형이 결정적론계와 확률론적계의 선형 결합으로 이루어 진다고 본다. 이 모형에서는 결정론적계의 모수가 추정되고 이 추정된 모수의 값이 가설검정을 거쳐 경제적?통계적 타당성이 기각되지 않으면 변화하지 않는다는 가정에 입각하여 모형의 현실 정합성과 적합성을 검증하고 있다. 그러나 확률론적계가 중요시되는 점을 간과하지 않고 이 확률론적계에 대한 운동을 파악하여 모수추정방법을 개선하는데 주력이 주어져 왔다. 특히 自己回歸 條件附 異分散 模型(autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) models)의 계통에서는 확률론적계에 중점을 두어 경제현실을 설명하고 예측하고 있다. 예컨대 ARCH와 GARCH(generalized ARCH)모형에서 條件附 分散은 과거의 조건부 분산과 과거의 innovation들의 제곱의 함수로 표시되고 있다.
경제 데이타가 갖고 있는 특정한 특성이 계량경제 모형의 정립, 추정식의 선정, 추정치의 성질과 가설검정(inference)에 중요한 영향력을 미치고 있다. 따라서 계량경제학 모형의 적용에 앞서 사용될 데이타의 성질과 특성을 파악해야 한다. 특히 시계열 데이타를 사용하는 경우 데이타가 시간의 흐름에 걸쳐 어떠한 행동양식과 양태를 보지하고 있는 지에 대한 정확한 파악이 중요시 된다. 시계열 분석에는 전통적으로 데이타가 定常性(stationarity)을 갖고 있다는 가정하에 유용한 시계열 모형이 많이 정립되었다. 데이타의 정상성이 확보되면 이 데이타를 사용하여 시계열 분석을 훌륭하게 수행해 낼 수 있다. 이에 비하여 데이타가 非定常的인 경우에 적용할 시계열 모형은 완벽에 이르기에는

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