![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0001.gif)
![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0002.gif)
![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0003.gif)
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![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0006.gif)
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![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0008.gif)
![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0009.gif)
![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0010.gif)
![[시계열분석] 엔달러 환율 분석 - AR(1)-ARCH(1) 모형을 통하여-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/114/113805-0011.gif)
분야
doc2. Introduction
3. 분석과정
1). 시계열의 정상화
2). 모형의 식별 (model identification)
3). 모수의 추정 (estimation)
4). 모형의 진단 (diagnostic checking)
5) 모형의 재 식별 / 추정 / 진단 : ARIMA(1,1,0) 모형 / ARIMA(1,1,1) 모형
6) ARCH 모형
4. 결론
* data: 엔-달러 환율 96년 2월~ 2004년 4월의 월별 자료(99개 )
우리는 96년부터 2004년까지의 엔-달러 환율은 가지고 시계열 분석을 해보았다.
우선, 데이터를 정상화 하기 위해 로그 변환과 차분변환을 해 본 후, 정상화된 시계열 자료에 적합한 정상 ARMA모형을 찾고자 하였다. 모형의 식별 단계에서 ACF,와 PACF의해 ARMA 모형의 차수를 찾고, 그 결과 ARIMA(0,1,1)을 선택하였다. 그러나, 모수 추정을 한 뒤, 잔차분석을 통해 모형을 진단해본 결과, ARIMA(0,1,1)모형은 적합하지 않았다. 적합한 모형을 찾기 위해 다시 ARIMA(1,1,0) 모형과 ARIMA(1,1,1) 모형을 선택하여 모수 추정과 잔차분석을 해보았으나, 계속해서 잔차의 기본가정이 만족되지 않음을 볼 수 있었다.
따라서 ARIMA 모형으로는 적합한 모형을 찾기 어렵다는 판단을 내리고, 시간의 추이에 따라 분산이 변하는 ARCH 모형을 적합해 보았다. 그 결과 최종적으로 적합한 모형으로는
오차가 AR(1)-ARCH(1)를 따르는 모형이 선택되었다.
2. Introduction
* 시계열 그림
[그림 1] 시게열 그림
위의 시계열 그래프를 통해 알 수 있는 특징은 다음과 같다.
1. 시계열의 평균 수준이 시간대에 따라 다르다.
2. 시계열의 분산(변동)이 시간대에 따라 변한다.
참고로 98년 8월, 9월에 엔-달러 환율이 급등한 이유는 일본에서 몇 년 째 계속되고 있는 불황과 가계 지출의 큰 폭 하락, 정치 불안 등 경기 회복에 대한 시장의 회의적 반응으로 엔-달러 환율 상승 추세였던 시점이었기 때문이다.
