[시계열분석] 시계열분석방법

목차

Ⅰ. 의의
Ⅱ. 시계열변동의 구성
Ⅲ. 경향선의 산출
Ⅳ. 목측법
Ⅴ. 이동평균법
Ⅵ. 지수평활법

본문내용

시계열분석(time series analysis)이란 시간의 경과에 따른 어떤 변수의 변화경향(trend)을 분석하여 그것을 토대로 미래의 상태를 예측하려는 방법이다. 즉 시간을 독립변수로 하여 과거로부터 현재에 이르는 변화를 분석함으로써 미래를 예측하려는 동태적(dynamic)인 분석방식인 것이다. 따라서 시계열분석은 동일시점에서 여러 사례를 비교분석하는 정태적인 횡단분석(cross-sectional analysis)과 반대되는 분석방법이라 할 수 있다.
시계열분석은 과거의 변화경향에 관한 계량적인 분석을 토대로 미래를 추정하는 방식이므로 예측의 객관적인 준거를 제시한다.

<중 략>

시계열분석은 과거의 변화경향을 파악하여 미래를 예측하려는 것이므로 그 변동경향을 가장 잘 나타내는 경향성(trend line)을 규명하는 것이 급선무이다. 경향선은 시계열변동의 중축을 따라 진행하는 동적 평균선으로서 경과도표(scatter diagram)상의 각 점을 가장 근사하게 통과하는 직선 또는 곡선이 된다. 여기서 경과도표란 시간의 경과에 따른 과거의 실적을 각각 점으로 표시한 것이다.

<중 략>

각 시점을 중심으로 그 전후 몇 개 시점의 값들을 산출평균하여 각각의 평균치들을 연결시켜 줌으로써 경향선을 긋는 방법이다. 이동평균법(moving average method)을 쓰면 예외적인 값들이 중화되어 대체적인 경향변동을 파악할 수 있게 된다. 실제 예측에 있어서는 시점 t까지 수개 실적치의 산술평균을 다음 시점(t+l)의 추정치를 사용한다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.
여기서 S는 추정치, X는 실적치, 그리고 싫은 평균치산출에 포함된 사례수를 나타낸다. 실제 활용에 있어 중요한 결정사항은 을 및 개로 할 것인가이다. 일반적으로 시계열의 추세가 안정적인 경우에는 을 크게 하고 기복이 심할 경우에는 적게 하는 것이 바람직하지만 자료의 축적 정도도 감안 되어야 할 것이다.

참고 자료

없음