변동성 분석에 대한 방법 표

방법 표는 최소 제곱 또는 최대우도 방법을 선택하는 경우 표시됩니다.

최소 제곱법: 최소 제곱 추정치는 데이터 집합에서 제곱 편차의 합이 최소(최소 제곱 오차)인 점에 회귀선을 적합시킴으로써 계산합니다.
최대우도법: 우도 함수는 관측된 표본이 가능한 모수 값의 함수일 가능성을 나타냅니다. 따라서 우도 함수를 최대화하면 관측된 데이터를 생성할 가능성이 가장 큰 모수를 확인할 수 있습니다. 통계적 관점에서 MLE는 대부분의 모형과 여러 가지 유형의 데이터에 다양하게 응용되고, 가장 정밀한 추정치를 산출하기 때문에 일반적으로 대규모 표본에 권장됩니다.

방법의 비교

대부분의 경우 LSE와 MLE 결과의 차이는 그리 크지 않고 두 방법을 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. 두 가지 방법을 모두 수행하여 결과를 확인하고, 결과가 다른 경우 원인을 확인할 수 있습니다. 그렇지 않으면, 보다 대략적인 추정치를 사용하거나 두 가지 방법의 이점을 고려하여 해당 문제에 따라 선택할 수 있습니다.

	LSE	MLE
치우침	아니요	작은 표본에 치우침이 있지만, 표본 크기가 증가하면 치우침은 감소됩니다.
분산 추정	크게	작게
p-값	더 정밀함	덜 정밀함
계수	덜 정밀함	더 정밀함
관측 중단 데이터	극단의 경우 신뢰도가 떨어지고 쓸모 없음	극단의 경우에도 더욱 신뢰할 수 있음

상대적 강도를 기준으로 할 때 다양한 분석 부분에 LSE와 MLE를 함께 사용할 수 있습니다. LSE의 더 정밀한 p-값을 사용하여 모형에 포함할 항을 선택하고, MLE를 사용하여 최종 계수를 추정하십시오.