[R 시계열분석 기초] ACVF, ACF, PACF 개념 완전 정복
시계열 데이터에서 왜 필요한가? 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터입니다. 이 데이터를 분석할 때 중요한 건 과거 값이 현재나 미래 값에 영향을 주는지 확인하는 것이죠. 이걸 확인하려면 서로 시간…
태그 ARIMA모형
[예측방법론] 8강. ARIMA 추정, 진단, 예측, 변동성 모형
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…
[예측방법론] 7강. 시계열 모형 검정과 ARIMA 식별 완전 정리
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…
[예측방법론] 6강. 불안정, 비선형 시계열모형 완전정리
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…
[예측방법론] 1강. 예측의 개념과 방법 쉽게 정리
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…