먼저, 노트 47page에 c값은 어떻게 결정하는가 단락에서 c 가 0 이 아니면 위 답은 결국발산 ' 이라고되어있는데요
제 그 위의 Xt = 꼴로 정리되어있는 식에서 c x ( fi 의 t 승) 은 t라는 기간 값이 정해져 있기 때문에 fi의 절대값이 0보다 커도 발산하지 않을것 같습니다.
여기서의 발산의 의미가 " t 가 커짐에 따라 그 값이 커진다 " 의 의미인가요?
두번째로, 충격반응함수와 자기상관함수의 관계에 대해서,,,,
AR(1)모형에서는 fi 의 k 승이 자기상관함수이자 충격반응함수여서,
이것이 일반적인 경우에도 같은가 확인해보고싶어서
AR(2)에서 자기상관함수와 충격반응함수를 각각 생각해보았습니다.
충격반응함수는 (A x 란다1제곱 + B x 란다2제곱)
자기상관함수는 fi1 x 로우1 + fi2 x 로우2 가 나와서 란다 1,2 를 fi 의함수로 바꾸질 못하여
확인하지 못하였습니다.ㅠㅠ
일반적인 경우 에도 충격반응 함수와 자기상관함수가 같은가요?
세번째로 , 자기자신의 과거를 설명변수로 삼는 시계열의 회귀계수추정량을 직접 계산하였더니 불편성을만족하던데 Intercept.가 없는AR1모형에서는 가능한건가요?^^
(이 질문은 다시해보니 계산을잘못하였었습니다.
다만 intercept 없을떄 베타헷 = 베타 + ( 시그마 XtUt/ 시그마 Xt^2) 이곳에 기대값을 취할떄에 가정 A와 달리 x가 확률변수이기때문에 기대값이 분모 분자에 나누어들어갈수 없어서 그 확률을 0이라고 하지 못한다 까지 생각할수 있었습니다. 하지만 0이 아니다 =(불편성을만족하지못한다) 라고 어떻게 확신할수 있을까요?
감사합니다 교수님
먼저, 노트 47page에 c값은 어떻게 결정하는가 단락에서 c 가 0 이 아니면 위 답은 결국발산 ' 이라고되어있는데요
제 그 위의 Xt = 꼴로 정리되어있는 식에서 c x ( fi 의 t 승) 은 t라는 기간 값이 정해져 있기 때문에 fi의 절대값이 0보다 커도 발산하지 않을것 같습니다.
여기서의 발산의 의미가 " t 가 커짐에 따라 그 값이 커진다 " 의 의미인가요?
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(답) 그러함. "t 가 (한없이) 커짐에 따라 그 값이 (한없이) 커진다".
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두번째로, 충격반응함수와 자기상관함수의 관계에 대해서,,,,
AR(1)모형에서는 fi 의 k 승이 자기상관함수이자 충격반응함수여서,
이것이 일반적인 경우에도 같은가 확인해보고싶어서
AR(2)에서 자기상관함수와 충격반응함수를 각각 생각해보았습니다.
충격반응함수는 (A x 란다1제곱 + B x 란다2제곱)
자기상관함수는 fi1 x 로우1 + fi2 x 로우2 가 나와서 란다 1,2 를 fi 의함수로 바꾸질 못하여 확인하지 못하였습니다.ㅠㅠ
일반적인 경우 에도 충격반응 함수와 자기상관함수가 같은가요?
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(답) 충격반응함수와 자기상관함수는 일반적으로 같지 않음. 쉬운 예로 MA(1)을 가지고 확인 가능.
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세번째로 , 자기자신의 과거를 설명변수로 삼는 시계열의 회귀계수추정량을 직접 계산하였더니 불편성을만족하던데 Intercept.가 없는AR1모형에서는 가능한건가요?^^
(이 질문은 다시해보니 계산을잘못하였었습니다.
다만 intercept 없을떄 베타헷 = 베타 + ( 시그마 XtUt/ 시그마 Xt^2) 이곳에 기대값을 취할떄에 가정 A와 달리 x가 확률변수이기때문에 기대값이 분모 분자에 나누어들어갈수 없어서 그 확률을 0이라고 하지 못한다 까지 생각할수 있었습니다. 하지만 0이 아니다 =(불편성을만족하지못한다) 라고 어떻게 확신할수 있을까요?
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(답) 가정 그룹 C 아래 불편성을 확인하기 위해 이용가능한 수단은 기대와 조건기대의 성질 뿐. 그 것들 가운데 분자와 분모에 분리되어 적용될 수 있는 것은 없음.
반복기대의 법칙도 이 경우에는 성공적인 시도가 되지 못함. 분자와 분모의 덧셈부호를 풀어서 표현한 뒤 반복기대의 법칙을 적용하려 시도해 보면 확인 가능.
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