본 연구는 Feller제곱근 확률변동성모형에 대한 새로운 베이지언 추론 알고리듬, 알고리듬의 성과에 대한 모의실험 결과, 그리고 알고리듬을 이용한 실증분석 결과를 제시한다. 본 연구의 알고리듬은 수익률과 조건부분산의 결합확률밀도함수로부터 유도되는 조건부분산의 GIG분포 확률커널을 정규분포로 근사하는 방법을 이용하므로 도약과정이나 두꺼운 꼬리를 가지는 수익률분포를 포함하는 확장모형에도 쉽게 적용될 수 있다. 또한 본 연구의 알고리듬과 파티클필터를 통해 얻은 PIT를 이용하는 확률변동성모형 진단 통계량들의 사이즈와 검정력을 비교하는 모의실험 결과를 제시한다. 파라미터 추정에 따른 불확실성에 영향을 받지 않는 대표적인 비모수 검정인 Hong and Li (2005) 검정과 일반화된 잔차의 정규성을 이용하는 고전적 진단통계량들의 사이즈와 검정력에 대한 모의실험 결과, 고전적 진단통계량들의 사이즈왜곡이 심각하지 않을 수 있으며 검정력 또한 Hong-Li옴니버스검정보다 좋을 수 있는 것으로 나타났다.
본고는 Feller제곱근 확률변동성모형에 대하여 새로운 베이지언 추론 알고리듬과 알고리듬의 성과에 관한 모의실험 결과와 알고리듬을 이용한 실증분석 결과를 제시하고자 한다.