A Comparison of Robust Parameter Estimations for Autoregressive Models

자기회귀모형에서의 로버스트한 모수 추정방법들에 관한 연구

  • 강희정 (전북대학교 자연과학대학 수학.통계정보과학부, 기초과학연구소) ;
  • 김순영 (전북대학교 자연과학대학 전산통계학과)
  • Published : 2000.04.30

Abstract

In this paper, we study several parameter estimation methods used for autoregressive processes and compare them in view of forecasting. The least square estimation, least absolute deviation estimation, robust estimation are compared through Monte Carlo simulations.

본 논문에서는 가장 많이 사용되는 시계열 모형중의 하나인 자기회귀모형에서 모수를 추정하는 방법으로 최소 절대 편차 추정법(least absolute deviation estimation)을 포함한 로버스트한 추정방법 (robust estimation)의 사용을 제안하고 모의 실험을 통하여 이러한 방법들을 기존의 최소 제곱 추정 방법과 예측의 관점에서 비교 검토하여 시계열 자료분석에서의 로버스트한 모수 추정 방법의 유효성을 확인해 보고자 한다.

Keywords

References

  1. 응용통계연구 v.12 no.2 시계열모형에서 추정함수를 이용한 로버스트 추론방법 차경엽;김삼용;이성덕
  2. Least Absolute Deviations : Theory, Applications and Algorithms Bloomfield, P.;Steiger, W. L.
  3. Time Series: Theory and Methods(2nd ed.) Brockwell, P. J.;Davis, R. A.
  4. Z. Wahrscheinlichkeitstheorie verw. Gebiete v.59 General M-estimates for Contaminated p-th Order Autoregressive Processes: Consistency and Asymptotic Normality Bustos, O. H.
  5. Journal of the American Statistical Association v.81 Robust Estimates for ARMA Models Bustors, O. H.;Yohai, V. J.
  6. Journal of the American Statistical Association v.74 Robust Estimation of the First-Order Autoregressive Parameter Denby, L.;Martin, R. D.
  7. Journal of the Korean Statistical Society v.27 Strong Representations for LAD Estimators in AR⑴ Models Kang, H. J.;Shin, K. I.
  8. Stochastic Processes and their Applications v.57 Bahadur-Kiefer Representations for GM-estimators in Autoregression Models Koul, H. L.;Zhu, Z.
  9. Biometrika v.69 The Cramer-Rao Bound and Robust M-estimates for Autoregressions Martin, R. D.
  10. Robust Estimation and Testing Staudte, R. G.;Sheather, S. J.