Distributions of portmanteau statistics for TAR models

Abstract

최근 많이 나타나는 비 선형 특히 비대칭모형의 경제 데이터들을 다룰 때 매우 관심 있게 고려되는 시계열 모형 중 하나는 TAR (Threshold Autoregressive) model이다. 본 논문에서는 TAR model의 적합성을 검증할 때 사용되는 통계량인 Partmanteau 통계량의 분포를 몬테 카를로 실험을 통해 추정하였다. 또한 독일 환율, 일본의 대출금리 등의 실제 경제 자료를 TAR model에 적합 시키고 이 모형의 적합성을 검정하는데 몬테 카를로 실험의 결과를 적용하여 보았다. 몬테 카를로 실험을 위해 사용된 프로그래밍 언어는 포트란 4.0이다.;In economics area, asymmetry in time series data has attracted considerable attention. To accommodate the asymmetry, many people adopted the threshold autoregressive (TAR) model. In this thesis, we investigate distributions of partmanteau statistics which are used for examining adequacy of TAR model specifications. From Monte Carlo studies, we find that the portmanteau statistics approximately follow chi-square distributions. The loss of degrees freedom due to estimation of a TAR(p) model is , the order of the TAR model rather than , the number of autoregressive parameters being estimated. The results are used for analyzing series of monthly German exchange rates and quarterly Japan lending rates.