[시계열分析(분석)] 시계열分析(분석)의 의의와 기법, 시계열의 구성요소, 비선형시계열
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작성일 20-11-06 16:34
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[시계열analysis] 시계열analysis의 의의와 기법, 시계열의 구성요소, 비선형시계열
목차
시계열analysis
Ⅰ. 시계열analysis의 의의
Ⅱ. 시계열의 구성요소
Ⅲ. 시계열analysis의 기법
1. 평활법
2. 분해법
Ⅳ. 비선형시계열
1. 진동
2. 순환
3. 성장
4. 쇠퇴
5. 재난
시계열analysis
I. 시계열analysis의 의의
시계열analysis(time-series analysis)은 일정한 시간간격을 두고 관측 수집한 data(자료)를 analysis하는 future 예측방법이다. 우리가 자주 접하는 주가지수동향과 같은 것이 시계열data(자료)의 대표적인 예이다. 시간의 순서에 따라 관측된 data(자료)를 시계열(時計列: time-series)data(자료)라고 부른다.
둘째, 계절적 변동이란 동절기에 난방기기의 수요량이 증가한다든지, 여름에 빙과류의 소비량이 늘어난다든지, 봄에 건축자재 매출이 늘어나는 것과 같이 1년을 주기로 하여 반복적으로 발생하는 변동을 뜻한다. 예컨대 주가지수 data(자료)를 analysis하는 것도 결국은 future 의 주가지수를 예측함으로써 투자에 도움을 얻기 위한 것이다. 우리가 자주 접하는 주가지수동향과 같은 것이 시계열data(자료)의 대표적인 예이다. 주가지수동향표는 X 축을 시간으로 하고 Y축을 주가지수로 하여 그래프를 그린 것이다.
첫째, 추세란 인구의 증가, 기술혁신, 관습이나 culture의 變化와 같이 장기간에 걸쳐 일정한 방향으로 지속적으로 상승 또는 하강하는 경향을 말한다. 이런 형태의 그림으로 data(자료)를 표시하면 보는 사람이 과거 data(자료)의 變化 형태를 쉽게 파악할 수 있따
시계열data(자료)를 기록하여 analysis하는 주된 이유는 future 의 예측치를 얻기 위해서이다. 또 기업이 제품의 과거 수요data(자료)를 analysis하는 이유는 과거의 data(자료)로부터 수요의 추세나 계절적 변동을 알기 위함인 것이다. 시간의 순서에 따라 관측된 data(자료)를 시계열(時計列: time-series)data(자료)라고 부른다.
II. 시계열의 구성요소
시계열analysis의 구성요소는 추세(trend), 계절적 변동(seasonal variation), 주기적 변동(cyclical variation), 임의변동(random variation) 등으로 구성된다된다. 즉 계절적 변동은 매년 같은 시기에 동일 또는 유사한 패턴으로 나타나는 규칙…(투비컨티뉴드 )
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다. 주가지수동향표는 X 축을 시간으로 하고 Y축을 주가지수로 하여 그래프를 그린 것이다. 이런 형태의 그림으로 data(자료)를 표시하면 보는 사람이 과거 data(자료)의 變化 형태를 쉽게 파악할 수 있따
시계열data(자료)를 기록하여 analysis하는 주된 이유는 future 의 예측치를 얻기 위해서...
[시계열analysis] 시계열analysis의 의의와 기법, 시계열의 구성요소, 비선형시계열
목차
시계열analysis
Ⅰ. 시계열analysis의 의의
Ⅱ. 시계열의 구성요소
Ⅲ. 시계열analysis의 기법
1. 평활법
2. 분해법
Ⅳ. 비선형시계열
1. 진동
2. 순환
3. 성장
4. 쇠퇴
5. 재난
시계열analysis
I. 시계열analysis의 의의
시계열analysis(time-series analysis)은 일정한 시간간격을 두고 관측 수집한 data(자료)를 analysis하는 future 예측방법이다.


