|
모수추정와 비모수추정의 가장 큰 차이점은 자료에 대한 정보의 차이이다.
모수추정은 집단을 구성하는 자료들의 parametric form of class-conditional probability densities를 알 때, 그 분포 자체를 찾는 작업에서 parameter들(각 class
w_{ i }
에 대하여 보통
|
|
|
추정치
-0.09178017
-0.1289148
-0.2040333
표본 B
실증치
-0.600298
-0.860278
-1.642046
추정치
-1.202461
-1.577136
-1.775267
위의 결과는 일별 환율수익률이 식(1.17)과 식(1.18)과 같은 시계열 모형을 따른다고 가정하고 모수추정을 통해 구하여진 모형의 VaR값으로 표
|
|
|
1. 커널회귀 정의
Data set 에 대해 최대한 가장 정확히 추정(Best-fit)할 수 있는 회귀식 f(X, Y)을 생성한다고 하자. 일반적으로 이를 위해서는 모수추정과 비모수추정이라는 두가지 방법이 있다. 모수추정으로는 회귀분석이 있고, 비모수추정으로
|
|
|
觀測値, p428)
: 어떤 관측값이 모수추정을 위한 통계량의 값에 큰 영향을 주어서 모수의 추정량에 큰 차이가 나타나게
되면 이러한 결과를 가져오는 관측값을 영향관측치라고 한다.
■ 다항회귀모형 (polynomial regression model : 多項回歸模型, p42
|
|
|
모수추정의 상당부분을 기업의 경험 또는 자료를 토대로 한다는 점 그리고 TRACKER와는 달리 몇몇 모수추정에 있어 신상품에 관한 자료만을 사용하므로 추정된 모수가 불안정한 가능성이 높다는 점 등이 단점이라고 할 수 있다.
NEWS(New Product Ear
|
|
메뉴펼치기
