답변함
유극렬 강사님께 질문있습니다.
FRM2020 part1 Quantitative Analysis
160p Testing Autocorrelation에서
Box-Pierce statistic은 white noise를 검증하는 가설검정으로 설명하셨는데
두번째 줄 에 we want all residual autocorrelations to be zero 문장에서
이는 white noise의 조건인 serially uncorrelated를 검증하는것을 말하는 건가요?
(residual이 뭘 말하는 건지 잘 모르겠습니다. 설명부탁드리겠습니다)
170p module quiz 22.1 2번에서
신뢰구간구할때 시계열일 경우에는 standard error 가 아닌 standard deviation을 사용하는지 궁금합니다
187p Positive Definiteness에서
두번째 문단 두번째 줄
first type에서 equicorrelation는 모든 correlation이 동일하다는 뜻이고 모든 correlation을 단 하나의 값으로 설정하고 설정값은-1과 1사이로 설정되면 되는 건가요?
second type에서 correlation을 Y(i)Y(j)라고 설정했는데 Y가 뭔지 왜 그렇게 설정했는지 간단하게 알 수 있을까요?
또187p Positive Definiteness 첫줄에
variance equal to 0이라고 나와있는데 이거는 그냥 예시로 쓴게 맞나요?
Positive Definiteness의 조건은 아닌거죠?
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댓글
질문에 감사드립니다.
p160 ==> 모집단의 error term에 대응되는 게 표본에서는 residual 입니다.
error term 간의 serial correlation을 error term의 autocorrelation라 부릅니다. 이 값이 통계학적으로 0인지를 검정하려면 표본의 residual 간의 autocorrelation를 보아야 합니다.
p152에 white noise에 대한 정의가 있습니다. 이 중 error term의 autocorrelation에 대한 검증 밥법이 Box-Pierce~입니다.
p170 ==> p169 아래에서 8번째 줄에 95% confidence interval 공식이 있습니다. 이것을 사용한듯합니다.
다만, 이 식은 틀렸습니다만, 이 책에서 이렇게 하라고 하니 따를 수밖에 없습니다.
p187 ==> 두 가지 방법이 있는데, 하나는 correlation의 값을 동일하게 하는 것이고, 두번째 방법은 p188에 있는 방법이되, 상관계수의 값은 -1과 +1 사이라고 말한 것입니다. 그런데, 상관계수은 무조건 -1과 +1 사이이어야 하므로 이를 언급할 필요는 없습니다.
Yi, Yj는 각각 i번째와 j번째 변수에 공통적으로 사용되는 값입니다. 3*3 정도의 correlation matrix를 만들어 보시고, Yi, Yj를 구해보세요. 거의 못 구합니다. 반대로 Yi, Yj를 먼제 정하시고 3*3의 correlation matrix 만들어 보세요.
187p "Positive Definiteness 첫줄에 variance equal to 0" => 이런 문장이 없는데요. variance=1이 아닌가요?
이것은 Positive Definite와는 관련이 없습니다. variance=1이면 covariance matrix와 corelation matrix와 동일하다는 뜻입니다.
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