Financial Toolbox

누락 데이터의 회귀 및 예측

Financial Toolbox는 누락 데이터 유무에 관계없이 다변량 정상 회귀 분석을 수행하기 위한 툴을 제공합니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

  • SUR(Seemingly Unrelated Regression)과 같은 기저 모델을 기반으로 정상 회귀 분석을 수행
  • 가설 테스트를 위해 log-likelihood 함수 및 표준 오류를 예측
  • 누락 데이터가 있을 때 계산 완성
Results of estimating CAPM model parameters with missing data.
누락 데이터가 있는 CAPM 모델 매개변수의 예측 결과. 누락 데이터(괄호값 t-statistic)가 있는 경우 예측을 통해 GOOG Beta 계수가 통계적으로 0과 다르지 않음을 알 수 있고(왼쪽 상단) SUR을 이용하여 통계학적으로 중요한 GOOG Beta 계수를 식별할 수 있습니다(오른쪽 하단).

누락 데이터 예측 기능을 활용하면 데이터 품질이 모델 및 시뮬레이션에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 누락 데이터로 인해 CAPM 모델의 계수 예측이나 자산 포트폴리오의 투자효율곡선 계산 등에 미치는 영향을 설명할 수 있습니다. 누락 데이터는 상당히 다른 결과를 가져올 수 있습니다.

Plot showing the effect of missing data on the estimation of the mean-variance efficient frontier.
누락 데이터가 평균 분산 투자효율곡선 예측에 비치는 영향을 보여주는 플롯. 빨간색으로 표시된 선은 샘플 데이터에서 누락 데이터가 포함된 시간 주기를 모두 제거하여 계산된 것입니다. 파란색 선은 ecmnmle을 사용하여 누락된 데이터에 대한 값을 예측하도록 계산된 결과입니다.
다음: 기술 지표 및 재무 도표

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금융 모델 개발을 위한 MATLAB의 활용 - Using MATLAB to Develop Financial Models (한국어)

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