[모각코] day9 8/17 시계열분석

일정한 시차의 길이를 갖는 자기공분산을 측정하더라도 동일한 값을 가짐

- 정상 시계열은 항상 그 평균값으로 회귀하려는 경향이 있으며, 그 평균값 주변에서의 변동은 대체로 일정한 폭을 가짐

- 정상 시계열이 아닌 경우 특정 기간의 시계열 자료로부터 얻은 정보를 다른 시기로 일반화할 수 없음

3. 시계열자료 분석방법가. 분석방법

- 회귀분석, Box-Jenkins방법, 지수평활법, 시계열 분해법 등이 있음

나. 자료 형태에 따른 분석방법

1) 일변량 시계열 분석

- 시간을 설명변수로 한 회귀모형주가 소매물가지수 등 하나의 변수에 관심을 갖는 경우의 시계열분석



2) 다중 시계열분석

- 계량경제 모형, 전이함수 모형, 개입분석, 상태공간 분석, 다변량 ARIMA 등

- 여러 개의 시간에 따른 변수들을 활용하는 시계열 분석

다. 이동평균법

1) 이동평균법의 개념

- 과거로부터 현재까지의 시계열 자료를 대상으로 일정기간별 이동평균을 계산하고, 이들의 추세를 파악하여 다음 기간을 예측하는 방법

- 시계열 자료에서 계절변동과 불규칙변동을 제거하여 추세변동과 순환변동만 가진 시계열로 변환하는 방법으로도 사용됨



2) 이동평균법의 특징

- 간단하고 쉽게 미래를 예측할 수 있으며, 자료의 수가 많고 안정된 패턴을 보이는 경우 예측의 품질이 높음

- 특정 기간 안에 속하는 시계열에 대해서는 동일한 가중치를 부여함

- 일반적으로 시계열 자료에 뚜렷한 추세가 있거나 불규칙변동이 심하지 않은 경우에는 짧은 기간의 평균을 사용함

- 반대로 불규칙변동이 심한 경우 긴 기간의 평균을 사용함

- 이동평균법에서 가장 중요한 것은 적절한 기간을 사용하는 것임(즉, 적절한 n의 개수를 결정하는 것)

라. 지수평활법

1) 지수평활법의 개념

- 일정기간의 평균을 이용하는 이동평균법과 달리 모든 시계열 자료를 사용하려 평균을 구함

- 시간의 흐름에 따라 최근 시계열에 더 많은 가중치를 부여하여 미래를 예측하는 방법



2) 지수평활법의 특징

- 단기간에 발생하는 불규칙 변동을 평활하는 방법

- 자료의 수가 많고, 안정된 패턴을 보이는 경우일수록 예측 품질이 높음

- 지수평활계수는 예측오차를 비교하여 예측오차가 가장 작은 값을 선택하는 것이 바람직함

- 지수평활계수는 과거로 갈수록 지속적으로 감소함

- 불규칙변동의 영향을 제거하는 효과가 있으며, 중기 예측 이상에 주로 사용됨