[시계열 논문] 시계열 논문

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목차

제 1 장 서 론
1. 서 론

제 2 장 시계열 분석
2. 1 시계열 분석의 정의
2. 2 시계열 변동요인과 모형
2. 3 Box-Jenkins의 시계열 모형화 방법
2. 4 비정상 시계열
2. 5 모형의 식별
2. 6 시계열 예측

제 3 장 일반화선형모형(Generalized Linear Model : GLM)
3. 1 이항자료에 대한 일반화 선형모형
3. 2 모형의 선택

제 4 장 결 론

APPENDIX Ⅰ
APPENDIX Ⅱ
APPENDIX Ⅲ

< 참고 문헌 >

본문내용

2. 1 시계열 분석의 정의

시계열(time series) 이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 예를 들면 매일 변동하는 종합 주가지수, 특정 소비재의 월별 판매량 혹은 연도별 농작물의 생산량 등을 일정한 간격으로 측정한 값들이 시계열에 속한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열 (historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 관측된 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고, 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다.
시계열 분석이란 시간의 흐름에 따라 얻어지는 자료인 시계열 자료를 분석하는 통계적 기법이다. 시계열 분석은 크게 모형화(modelling)와 예측(forecasting)으로 나누어진다. 과거와 현재에 얻어진 많은 자료는 우리에게 필요한 정보와 필요하지 않은 부분을 함께 포함하고 있다. 따라서 이를 분리하는 과학적인 방법이 필요하게 된다. 과학적인 방법을 이용하여 이들을 분리하면 우리에게 필요한 정보는 의외로 간단한 형태로 표현될 수 있는데, 이와 같이 우리에게 필요한 정보와 필요하지 않은 부분을 과학적으로 분리하는 것을 모형화라 한다. 우리에게 필요한 정보를 과학적으로 추출한 후에는 이를 바탕으로 미래를 예측하게 되는데, 이때 예측하는 방법 또는 타당한 논리를 이용하여 과학적으로 이루어져야 하며 이 과정을 예측이라 한다.

참고 자료

정 광모 · 최 용석 (1999). 『 SAS를 활용한 범주형 자료분석 』 서울, 自由아카데미.
오 광우 · 이 우리 · 이 성덕(2000). 『 시계열 분석 』 서울, 탐진.
박 흥수 · 하 영원 (1997) 『 신제품 마케팅 』서울, 학현사.
김 연형 (2001) 『 시계열 예측 』서울, 형설출판사.
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