Break모형에 대한 베이지안 추론

Abstract

This paper is written with the Bayesian inference of the time series with a break. Of the many resources of time series, there are a lot of changes in the data with the gradient due to great impacts such as war, great depression, oil shock etc. When the time series data is influenced due to previously mentioned impacts, we call this the long-term changes and the models with these reflected changes are called the break models. In this paper, we created a model believing that the oil shock and the IMF are the break points according to the data which can be categorized as long-term changes from the Korean GDP data. Moreover, with the created model, we propose a Bayesian inference for parameter estimation. As a result, we are able to find out that the proposed method from the Monte Carlo inference results are very well.;본 논문은 break가 있는 시계열 모형에서의 베이지안 추정기법을 다루었다. 시계열 자료 중에는 전쟁, 대공황, 오일쇼크 등 어떤 충격에 의해 그래프의 기울기가 변하는 자료들이 많이 있다. 이런 충격에 의해서 시계열 자료가 영향을 받았을 때 이를 장기적 변화라 하며, 이러한 변화를 반영한 모형을 break모형이라고 한다. 본 논문에서는 우리나라 GDP자료에서 장기적 변화라 할 수 있는 오일쇼크와 외환위기를 break point로 생각하여 모형을 세운 후, 베이지안 추정기법을 사용하여 모수를 추정하였다. 그 결과 몬테카를로 실험결과로 제안된 방법이 break모형에서 잘 추정되었음을 알 수 있었다.