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

74經 濟 學 硏 究 제 60 집제3 호본 논문에서는 일반적인 마팅게일의 시간에 따라 변화하는 확산함수에 대한 어떠한제약을 두지 않는다. 앞에서도 언급했듯이, 빈번하게 사용되는 많은 경제학 및 금융 분야 모형에서의 오차과정은 강한 지속성을 가지는 확률적인 변동성의 존재로인해 그 분포가 시간에 따라 변하고 정규분포와는 매우 다른 분포를 가지게 된다.즉, 지속적인 확률적 변동성은 보편적으로 금융 시계열에서 다루고 있는 꼬리가 두터운 분포를 생성한다. 는 이러한 시계열의 성질을 잘 보여주고 있다. 에서 실선은 일별 환율 수익률의 커널 밀도함수 추정치를 보여주고 점선은 가우시안 밀도함수를 보여준다. 그림에서 명백히 보여주듯이 0부근에서 뾰족하고 꼬리부분이 두터운 분포를 보이고 있음을 알 수 있다. 따라서 이들은 정규분포와는매우 다른 분포를 가지고 있으며 이는 곧 극한 정규성에 의존하는 통계적 이론은 이러한 경제와 금융모형에 적용이 불가능하고 표준적인 추론의 사용은 유효하지 않게된다. 하지만 기존의 많은 UIP 연구 논문들은 이러한 시계열의 중요 성질을 간과하고 있다. 환율수익율의 추정밀도함수다음으로 환율수익률의 확률적 변동성의 지속성 여부를 다시 확인하고 지속성의정도를 측정하기 위해서 Kim, Lee and Park(2009)이 제시하는 확률적 변동성 모형을 고려하고자 한다. 이고 여기서 를 따른다고 가정한다. 는 잠재 변동성 요인(latent volatility factor)이며 ≤을 만족한다. 두 오차항 은 각각 평균이 0이고 분산이 1이며 둘의 상관관계()