[ADsP] 3.7 시계열분석

시계열분석

■ 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터

 

■ 정상성

- 시계열 수준과 분산에 체계적인 변화가 없고, 주기적 변동이 없음.

- 평균, 분산은 시점에 대해 일정.

- 공분산은 시점에 의존하지 않고, 시차에만 의존.

 

■ 정상시계열로 전환하는 방법

- 평균이 일정하지 않은 경우 : 원시계열에 차분(현 시점에 바로 전 시점의 자료를 뺌)

- 계절성을 갖는 비정상시계열 : 계절 차분 사용

- 분산이 일정하지 않은 경우 : 원시계열에 자연로그(변환) 사용.

 

■ 시계열 모형

- 자기회귀모형(AR) : 현 시점의 자료를 p 시점 전의 과거 자료로 설명.

- 이동평균모형(MA) : 최근 데이터의 평균을 예측치로 사용. 각 과거치는 동일 가중치가 주어짐. 항상 정상성을 만족함.

- 자기회귀 누적이동평균모형(ARIMA) : 현재와 추세 간의 관계를 정의한 것.

 

■ 분해시계열 : 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리해 분석하는 방법.

- 추세요인 : 그래프의 형태가 오르거나 내리는 자료.

- 계절요인 : 고정된 주기에 따라 변하는 자료.

- 순환요인 : 경제적, 자연적 이유로 알려지지 않은 주기로 변하는 자료.

- 불규칙요인 : 위 세 가지 요인으로 설명할 수 없는 경우