ìœ ìœ„í—˜ 이자율 í‰ê°€ì´ë¡ ê²€ì •ì„ 위한 연속시간의 준모 ... - í•œêµ­ê²½ì œí•™íšŒ

64經 濟 學 硏 究 제 60 집제3 호시간변화를 이용한 도구변수추정법으로 위험프리미엄과 회귀계수를 동시에 추정한다는 점에서 Jacewitz et al.(2010)의 논문과 구별된다. 14) 본 논문에서 조건부 평균부분의 위험프리미엄을 추정하기 위해서 이를 시간에 대한 평활함수로 간주한다.따라서 위험프리미엄을 결정짓는 경제학 변수들의 모수적 형태 혹은 강한 가정으로부터 발생할 수 있는 잠재적인 편의 문제로부터 벗어날 수 있다는 장점이 있다. 식(2)를 단순히 다음과 같이 쓸 수 있다. (4)여기서 는 위험프리미엄을 은 두 국가 간의 순간이자율의 차이 그리고 는 에 순응되어있는(adapted) 즉 을 만족하는 일반적인 마팅게일과정을 나타낸다. 전체 표본기간 구간에서 표본시간 , ≡ ≡ 가 정해지면 연속시간의 환율모형식 (4)는 전통적인 시계열의회귀식으로써 분석되어질 수 있다. 따라서 우리는 다음과 같은 식을 얻을 수 있다. 2. 시간변화(Time Change) - 표본 추출방법의 선택문제연속시간모형을 분석하는 전통적인 접근방식은 이산화된 모형에 고주기(highfrequency) 자료를 직접 적용함으로써 분석하는 것이다. 그러나 연속시간 모형을위한 추론을 시행하기 위해 이산화된 모형에 고주기 자료를 직접 사용하는 것은 바람직하지 않은데 그 이유는 다음과 같다. 첫 번째로, 우리가 빈번하게 사용하는 많은 경제학 및 금융 분야 모형에서의 오차과정은 강한 지속성과 뚜렷한 내생성을 가지는 확률적인 변동성을 가지고 있다. 이로 인해 그 분포가 시간에 따라 변하고 가운데가 뾰족하고 꼬리가 두꺼운 특징을 보이며 따라서 정규분포와는 매우 다른 분포를 가지게 된다는 것이다. 앞에서 설명했듯이, 극한 정규성에 의존하는 통계적14) Jacewitz, Kim and Park(2010)의 경우 이자율 금리차 대신 선물환 자료를 사용하였다.