풀 사이즈 테이블 경험적 결과 본 실증분석의 주요 아이디어는 부분통합기법을 이용한 REIT 시장의 지속성 조사에 기초하고 있다. 따라서 분수 차분 모수 d 는 다음과 같이 주어진 모델에서 추정됩니다. (8) d를 추정할 때 결정론적 항이 없는 경우, 상수인 경우, 선형 시간 추세를 갖는 상수인 세 가지 일반적인 경우를 고려합니다. 결과는 상관되지 않은(백색 잡음) 및 상관된 외란 항 에 대한 다양한 가정 하에 제시됩니다 . 또한 본 연구는 시간 경과에 따른 미국 REIT 시장의 효율성뿐만 아니라 2008년 글로벌 금융위기 전후의 행태를 조사하는 데 관심이 있기 때문에 긴 시리즈를 두 개로 나누어 각각 위기 이전과 위기를 다루게 됩니다. 위기 이후 기간. 그런 다음 위기로 인해 시장 효율성이 유발되는지 악화되는지 확인하기 위해 차분 매개변수 d를 각 기간별로 재추정합니다. 전체 샘플 결과 전체 표본 분석을 시작으로 d 의 추정 결과는 기록된 계열 및 제곱 수익에 대해 각각 표 3 및 4 에 보고됩니다 . 기록된 시리즈(표 3 )의 경우 백색 잡음 사례에서 REIT 가격 지수와 전체 시장 지수 모두에 대해 선형 시간 추세가 필요한 것으로 보입니다. 반면, 자기상관관계를 고려하면 REIT 가격지수에는 결정론적 항이 필요하지 않은 반면, REIT 전체시장지수에는 절편만 필요하다. 두 계열의 추정치는 상관되지 않은 오류와 상관된 오류의 각 경우에 크게 다르지 않은 것으로 보입니다. 예를 들어, 오류가 상관되지 않은 것으로 가정되면 d 추정치가 (0.5, 1) 범위 내에 속한다는 점을 고려하여 두 계열 모두 긴 메모리와 평균 되돌리기 동작을 제안합니다. 그러나 상관 오류의 경우 단위근 가설( d  = 1)은 두 계열에 대해 엄격하게 거부될 수 없습니다. 더욱이 상관 오류에 따른 추정은 더 높은 자기회귀 차수에서도 일관된 결과를 생성합니다. 따라서 자기 상관의 경우 d 추정치가 의존됩니다. REIT 계열의 수익 제곱으로 프록시된 변동성 계열의 경우, 표 4 는 외란 항에 대해 백색 잡음 또는 자기 상관이 가정되는지 여부에 관계없이 d 추정치가 (0, 0.5) 범위 내에 있음을 전체 표본에 대해 보고합니다 . 이러한 발견은 변동성 계열에 대한 고정 평균 복귀 및 장기 메모리 동작을 의미합니다. 구글 상위노출 온라인카지노 무료스포츠중계 무료스포츠중계 롤 토토 롤 토토 비제이벳 백링크 11