A Simulation Study On A New Estimator In A Heteroscedastic Affine Diffusion Model

Abstract

본 논문에서는 Monte-Carlo simulation을 통해, 비정상 affine 모형의 관심 모수를 추정하는데 있어서 Cauchy estimator의 추정력이 우수하다는 사실을 보이고 있다. 비정상 혹은 비선형 확률과정 미분방정식에서 정의된 이분산 diffusion process의 관심모수를 추정하기 위해 기존의 MLE 혹은 LSE와 비교되는 새로운 Instrumental Variable estimator를 제시한다. 이 IV estimator의 pivotal quantity가 finite sample에서도 근사 Gaussian 분포를 갖기 때문에, 이것을 이용하여 관심 모수의 근사 confidence interval과 비교적 간단한 정규 test가 가능하다. 그리고 비정상 혹은 비선형 모형의 관심 모수를 추정하는데 있어서 IV estimator가 기존의 최우추정량(maximum likeligood estimator)이나 최소제곱추정량(Least squre estimator)보다 더 효과적이라는 사실을 확인하고 있다.;We consider a new instrumental variable(Ⅳ) estimator of the parameter of heteroscedastic affine diffusion processes, defined by the possibly non-stationary stochastic differential equations of the Ito type. The pivotal statistic of the new estimator has an approximate finite sample Gaussian distribution, therfore we can construct the approximate confidence intervals and the corresponding tests for the parameter β. By the Monte-Carlo simulation, the new Ⅳ estimator seems to provides a useful alternative to the maximum likelihood estimator(MLE) or least square estimator(LSE) for near non-stationary processes.