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유위험 이자율 평가이론 검정을 위한 연속시간의 준모수적 모형 65이론은 이러한 경제학과 금융모형에 적용이 불가능하고 표준적인 추론의 사용은 유효하지 않게 된다. 두 번째로, 대부분의 경제학 및 금융 분야 모형의 경우 고주기자료에서는 일반적으로 회귀모형의 오차과정에 존재하는 변동성이 조건부 평균을결정하는 과정을 압도하게 되어 조건부 평균에 대한 정보가 변동성 성분에 의해 심각하게 오염될 수 있기 때문에 조건부 평균성분의 모수를 추정하는데 있어 오류를범할 수 있다. 마지막으로 보통의 직교조건(orthogonality condition)으로는 연속시간모형에서 조건부 평균모형을 식별할 수 없다는 것이다. 연속시간 조건부 평균으로부터 생성된 자료는 이산화과정에서 존재할 수 있는 이산화 편차(discretizationbias)의 존재로 인해 일반적으로 이산화된 표본 구간에서 직교조건을 충족하지 않게 되며, 따라서 본 연구에서 다루는 모형은 전통적인 일반화된 적률법(generalizedmethod of moment: GMM) 접근방식에 의해 분석할 수 없게 된다. 또한 실제로 경제학 및 금융 분야에서 이론적으로 유도된 모형 중 직교조건을 이용하여 모형을 식별하기 어려운 경우가 많다.따라서 우리는 위에서 제시한 문제점들을 극복하기 위해서 주어진 연속시간에서위험 프리미엄을 고려한 커버되지 않는 이자율 평가 모형을 효율적으로 다루는 접근방식을 제안한다. 우리의 방법론은 주어진 연속인 마팅게일 과정을 브라운 운동으로 변환시키는 시간 변화의 사용을 기반으로 한다. 이론적으로, 2차 변동성(quadratic variation)이 증가하는 비율의 역 비례하는 속도의 시간을 사용하여 표본경로를 분석하면 어떠한 연속인 마팅게일도 브라운 운동이 된다고 잘 알려져 있다.이 이론은 DDS이론이라고 일컬어지며 Dambis, Dubins 와 Schwarz에 의해 개발된 이론의 결론이다. 그리고 이 이론은 다음과 같은 연구자들의 의해 통계학과 계량경제학 연구의 많은 부분에서 사용, 응용되고 있다. 15) 또한 김인무․박성근(2009)이 설명하는 주식시장에서의 투자자의 경제적시간의 개념에서 본다면 시간15) 예를 들어, Yu and Phillips(2001)는 가우시안 우도 함수를 기반으로 확산모형의 선형 추세를추정하기 위해 DDS이론을 활용하였고, Park and Vasudev(2006)와 Peters and deVilder(2006)에 의한 마팅게일과 준마팅게일의 검정방법도 같은 논리를 기반으로 하고 있다.또한 Park(2010)은 일반적인 확산모형의 조건부 평분 성분의 모수를 추정하기 위해 시간변화를 이용한 마팅게일 회귀분석모형(martingale regression)을 개발하였고, Jacewitz andPark(2009)은 예측을 위한 회귀모형에서 일반적인 확률변동성을 허용하기 위해 DDS이론을사용하였다. 또한 김인무․박성근(2009)는 한국 주식시장에서 이자율을 포함한 재무변수들이주식 예측력을 갖는가의 문제를 DDS이론을 이용한 변동성 시계 표본을 도입하여 일반적인달력시간에 입각한 표본을 사용했을 경우와의 결과를 비교, 분석하였다.