조철근 교수님이 최근 시계열 분석 분야 해외 저명 학술지 "Journal of Time Series Analysis“ 에 연구논문 ”Self-normalization inference for linear trends in cointegrating regressions“을 online-publish 하셨습니다. 해당 논문은 ”Early view” 리스트에 

게시되어 있으며 2025년에 게재될 예정입니다.

대부분의 가격변수(e.g. 주식가격, 원유 등 각종 commodity 가걱) 뿐만 아니라 aggregate GDP, consumption 등 수많은 경제시계열들은 innovation의 누적합으로 정의되는 I(1) 비정상 시계열로 이해되고 있다. 본 연구는 I(1) 비정상 시계열 간의 장기 균형관계(공적분 관계) 회귀식에서의 선형 추세 검정을 다룬다. 특히 I(1) 설명변수가 확정적 선형추세를 포함하는 경우에 초점을 맞추고 있으며 이 경우 회귀식 선형추세의 유무는 공적분 관계의 유형(stochastic 공적분 vs. deterministic 공적분)을 구분하게 된다. 본 연구에서는 Integrated Modified OLS 공적분 추정량의 recursive 추정량들을 이용하는 자기정규화(self-normalization) 통계량을 고려하였으며 핵심 기여는 해당 통계량이 귀무가설 하에서 pivotal 극한분포를 갖음을 보인 데 있다. 시뮬레이션 실험에 따르면 제안된 추론 방법은 기존 방법론 대비 type-I 에러가 현저히 작다. 동 연구 결과는 향후 공적분 벡터에 대한 가설 검정과 공적분 관계의 구조 변화(structural break) 등에 확장 적용할 수 있다.

논문 D.O.I: https://doi.org/10.1111/jtsa.12771

online appendix: https://onlinelibrary.wiley.com/toc/14679892/0/0 

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