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[ADsp 정리] 3-4-3. 시계열 분석
1. 정의
1-1 시계열 자료
- 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들을 정의함
1-2 종류
A) 비정상 시계열
- 다루기 어려운 시계열 자료
B) 정상 시계열
-> 평균, 분산, 특정한 시기의 공분산 모두 동일
-> 정상 시계열이 아니면 다른 시기로 일반화 할 수 없음
-> 평균 값으로 회귀하려는 경향 존재 , 분산도 일정
B-1 - 평균 일정
- 평균이 일정하지 않은 시계열 데이터는차분을 통해 정상화 가능
B-2 - 분산 일정
- 분산이 일정하지 않으면, 변환(Transformation)을 통해 정상화 가능
B-3 - 공분산이 시차에 의존, 특정 시점에 의존하지 안흔 경우
2. 시계열 분석 방법
2.1 방법
- 회귀 분석, BOX Jenkins, 지수 평활법, 시계열 분해법
2.2 형태에 따른 방법
a) 일변량 시계열
- 하나의 변수에 관심을 갖는 시계열 분석 : Box-Jenkins(ARMA), 지수 평활법, 시계열 분해법
b) 다중 시계열분석
- 여러개의 시간에 따른 시계열 분석 : 계량 경제 모형, 전이함수 모형, 개입 분석, 상태공간 분석, 다변량 ARIMA
2.3 이동 평균 법
- 계절 변동, 불규칙 변동을 제거하고 순환변동만 가져오는 것으로 N 시계열 데이터를 M기간 이동하여 N-M+1 데이터 생성
2.4 지수평활법
- 최근 시계열에 가중치를 두는 것으로 중기 예측에 적합 (장기 X)
3. 시계열 모형
3-1. 자기회귀 모형(AR모형)
- P 시점 전의 자료가 현재 자료에 영향을 주는 모델
3-2 이동평균 모형(MA 모형)
- 언제나 정상성을 만족하는 모델
3-3 자기회귀누적이동평균 모형(ARIMA)
- 비 정상시계열 모형
3-4 분해 시계열
- 시계열에서 분리해 분석하는 방법, 회귀 분석 방법을 주로 사용
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