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영어

This study analyzes the variance ratio test in the frequency domain. Using the concept of the summation filter, its formulation is clearer in the frequency domain rather than in the time domain. We can formulate the variance ratio and explain its implications in the frequency domain. Two applications of the spectral analysis are presented. First, we try to explain the low power problem of the random walk hypothesis, suggested by Summers (1986). It is due to that AR(1) alternative hypothesis is not identifiable with the random walk null hypothesis in formulating the persistent transitory component. Second, we analyze the applicability of the technical methods such as the moving average analysis. It is shown that the variance ratio can be used in selecting cycles with the appropriate period.

한국어

본 연구는 진동수영역에서 분산비검정을 분석하였다. 분산비 검정에 이용되는 필터는 가산필터인데 이에 대한 분석은 시간영역에서보다 진동수영역에서 상대적으로 더 용이하게 전개할 수 있다. 결과적으로 진동수영역에서 분산비의 공식을 도출하였고 이를 이용하여 분산비검정이 지니는 의미를 보다 명확히 설명할 수 있었다. 이 결과를 두 가지 문제에 적용하였다. 첫째 Summers(1986) 등의 연구에서 지적되었던 랜덤워크 귀무가설 검정의 낮은 검정력을 설명하고자 하였다. 그 이유는 지속성이 큰 일시적 성분을 모형화하는데 이용되었던 AR(1) 대립가설이 랜덤워크 귀무가설과 식별하기 어려웠기 때문임을 알 수 있었다. 둘째 기술적 분석방법의 하나인 이동평균선에 활용될 수 있는 가능성을 제시하여 보았다. 이를 위해서는 적절한 순환주기를 찾는 것이 필요할 텐데 이 때 분산비가 활용될 수 있을 것이다.