시계열분석

시계열분석 관련 내용

정상성

1.평균이 일정하다

2.분산이 시점에 의존하지 않는다

3.공분산은 단지 시차에만 의존하고 시점 자체에는 의존하지 않는다

백색잡음과정 : 대표적 정상 시계열

독립이고 같은 분포를 따르며 평균이 0이고 분산이 시그마제곱a인 확률변수

자기회귀 모형(Autoregressive model - AR 모형) : 현 시점의 자료가 p 시점 전의 유한개의 과거 자료로 설명될 수 있다는 의미

이동평균모형(Moving Average model - MA 모형) : 현 시점의 자료를 유한개의 백색잡음의 선형결합으로 표현되었기 때문에 항상 정상성을 만족한다

자기회귀누적이동평균모형(Autoregressive Intergrated Moving Average model - ARIMA 모형) : 비정상 시계열 모형이기 때문에 차분이나 변환을 통해 AR, MA, ARIMA 모형으로 정상화 할 수 있다

 분해 시계열 - 추세요인, 계절요인, 순환요인, 불규칙요인