1. 회귀모형 진단 방법 회귀분석을 하고 나면, 그 결과가 믿을만한지 반드시 확인해야 합니다.이걸 모형 진단이라고 부릅니다. 1-1. 잔차란 무엇인가? 잔차(residual)란 실제 값과 예측 값의 차이를 의미합니다. rt=yt−y^tr_t = y_t – \hat{y}_t 여기서 yty_t : 실제 값 y^t\hat{y}_t : 회귀모형으로 계산한 예측 값 잔차가 랜덤하게 분포해야 좋은 모형이에요.특정한 패턴이 있으면 잘못된…
1. 상관관계 분석 시계열 간 관계 시간 흐름에 따라 변하는 두 변수 간의 관계를 측정하는 방법→ 상관계수로 두 변수 간 선형적 강도를 측정 표본상관계수 두 변수 X, Y의 상관계수 계산 공식 r=∑(Xi−Xˉ)(Yi−Yˉ)∑(Xi−Xˉ)2∑(Yi−Yˉ)2r = \frac{\sum (X_i – \bar{X})(Y_i – \bar{Y})}{\sqrt{\sum (X_i – \bar{X})^2 \sum (Y_i – \bar{Y})^2}} 1에 가까울수록 강한 양의…
1. ARIMA 모형의 추정 추정 방법 최대우도법 (MLE: Maximum Likelihood Estimation) 개념 : 주어진 데이터가 관측될 확률(우도, likelihood)을 가장 크게 만드는 파라미터 값을 찾는 방법. 주로 확률모형에 사용 (ex. 정규분포 평균, 분산 추정) 우도의 로그값(log-likelihood) 을 최대화해서 계산하는 게 일반적. “이 데이터가 이렇게 나올 확률을 가장 높게 만드는 파라미터가 뭐냐?”…
1. 시계열 모형 관련 검정 단위근 검정 (Unit Root Test) 시계열 데이터가 불안정한지 확인하는 검정으로, 가장 많이 쓰이는 방법이 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정입니다. 단위근 (Unit Root) 이란? 시계열 데이터에서 자기상관 계수 ϕ=1\phi = 1인 경우를 단위근이 있다고 합니다. 단위근이 있는 시계열은 비정상 시계열이라서 평균이 시간에 따라 변하고 분산도 무한대로 커지고 충격이…
1. 불안정 시계열 모형 확률보행 모형 (Random Walk) 확률보행 모형은 가장 기본적인 불안정 시계열 모형으로, 현재 값이 이전 값에 오차항이 더해진 형태입니다. Yt=Yt−1+ϵtY_t = Y_{t-1} + \epsilon_t 여기서 ϵt\epsilon_t 는 평균 0, 분산 σ2\sigma^2 인 백색잡음. 특징 : 평균이 일정하지 않고, 시간이 지날수록 분산이 커짐 안정성 없음 차분 (Differencing) 불안정…
1. 시계열 모형 개요 시계열 모형(time series model)이란, 과거 데이터의 시간적 구조와 규칙을 이용해 미래를 예측하는 모델입니다.시계열 모형은 크게 선형 모형과 비선형 모형으로 나뉩니다. 선형 시계열 모형 과거 값과 오차항의 선형 결합으로 현재 값을 설명 대표적으로 AR, MA, ARMA, ARIMA 비선형 시계열 모형 비선형 함수로 구성 대표적으로 TAR, Bilinear, GARCH…
1. 자기상관의 개념 자기상관(autocorrelation)이란, 동일한 시계열 데이터 내에서 시간 차이를 두고 관측한 값들 간의 상관관계를 의미합니다. 쉽게 말해, 오늘의 값과 내일의 값, 또는 이번 달의 값과 다음 달의 값이 얼마나 비슷하게 움직이는지를 나타내는 지표입니다. 양의 자기상관 : 이전 값이 크면 이후 값도 클 가능성이 높음 음의 자기상관 : 이전 값이…
1. 시계열의 주파수 분석 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 자료를 의미합니다. 예를 들어, 월별 온도 변화, 연도별 GDP, 분기별 매출액 등이 시계열 데이터에 해당합니다. 이 시계열 데이터를 분석하는 방법 중 하나가 주파수 분석입니다. 주파수 분석은 자료에 내재된 주기성(반복되는 패턴)을 찾아내는 방법으로, 데이터가 특정 주기(월, 분기, 연도 등)를 기준으로 어떻게 변동하는지…
예측방법론 2강 — 시계열 데이터 분석 기초 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 시계열 데이터의 개념과 처리 방법을 초보자분들도 이해하기 쉽게 정리해보겠습니다.특히 시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 예측하는 데 필수적인 개념과 기법들을 정리했으니, 데이터마이닝, 통계분석, 경제예측을 공부하시는 분들께 추천드립니다. 1. 시계열 데이터란? 시간의 흐름에 따라 수집된 연속적인 데이터를 의미합니다. 예 국내총생산(GDP), 주가,…
예측방법론 1강 — 예측의 개념과 방법 쉽게 정리 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 예측방법론 1강 강의 내용을 초보자분들도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.미래를 어떻게 예측하고, 어떤 방법으로 분석하는지 데이터마이닝, 경영전략, 경제전망에서 아주 중요한 기본 개념을 이번 글에서 깔끔하게 정리해볼게요. 1. 예측의 개념과 필요성 예측이란? 미래에 발생할 사건이나 현상을 추정하는 것입니다.불확실성을 줄이고, 합리적인…