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재무 시계열 자료의 이상치 탐지 기법 연구

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dc.contributor.author하명호-
dc.contributor.author김삼용-
dc.date.available2019-08-16T03:01:41Z-
dc.date.issued2010-02-
dc.identifier.issn1225-066X-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/33827-
dc.description.abstract본 연구에서는 재무 시계열 자료를 분석하는데 있어 유용하게 쓰이는 이분산성 시계열 모형하에서 이상치 탐지 기법을 적용하여 그 효율성을 보이고자 한다. 먼저 GARCH 모형과 GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법에 대해 소개하고, 적용된 방법이 기존의 전통적인 이상치 탐지 방법보다 성능이 우수함을 시뮬레이션과 실제 KOSPI 자료에 적합시켜 입증하였다.-
dc.description.abstractIn this paper, we show the performance evaluation of outlier detection methods based on the GARCH model. We first introduce GARCH model and the methods of outlier detection in the GARCH model. The results of small simulation and the real KOSPI data show the out-performance of the outlier detection method over the traditional method in the GARCH model.-
dc.format.extent7-
dc.publisher한국통계학회-
dc.title재무 시계열 자료의 이상치 탐지 기법 연구-
dc.title.alternativeA Study on Outlier Detection Method for Financial Time Series Data-
dc.typeArticle-
dc.identifier.bibliographicCitation응용통계연구, v.23, no.1, pp 41 - 47-
dc.identifier.kciidART001434495-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.citation.endPage47-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage41-
dc.citation.title응용통계연구-
dc.citation.volume23-
dc.identifier.urlhttps://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=2869977-
dc.publisher.location대한민국-
dc.subject.keywordAuthor이상치-
dc.subject.keywordAuthorGARCH 모형-
dc.subject.keywordAuthorKOSPI 자료-
dc.subject.keywordAuthorOutliers-
dc.subject.keywordAuthorGARCH model-
dc.subject.keywordAuthorKOSPI data-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
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College of Business & Economics > Department of Applied Statistics > 1. Journal Articles

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Kim, Sahm Yong
대학원 (통계데이터사이언스학과)
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