단국 예측방법론 중간 보고서

소개글

"단국 예측방법론 중간 보고서"에 대한 내용입니다.

목차

1. 요약

2. 본문
2.1 개요
2.2 추세분석
2.3 평활법

본문내용

1 요약
본 보고서에서는 전력 사용 데이터를 기반으로 하여 추세분석 및 평활법 분석을 시행하였다. 추세분석에서는 지시함수를 사용한 계절함수 적합 및 자기회귀오차모형을 분석 방식으로 삼았고, 평활법에서는 가법계절지수평활법과 승법계절지수평활법을 활용하여 분석을 시행했다. 지시함수를 통한 계절함수 적합은 모형 예측은 매우 높은 결정계수값을 보였으나, 오차의 자기상관관계가 남아 회귀분석의 기본가정에 위배되었고, 두 평활법은 acf그래프로 볼 때 마찬가지로 자기상관이 약간이나마 남아있었고, 예측값도 완전히 정확하다고 보기 어려웠다. 반면에 자기회귀오차모형은 결정계수 값도 매우 높았고, 잔차 그래프에서 확인했을 때 오차들도 서로 독립성을 지니고 있다고 할 수 있으므로, 가장 정확한 예측이라고 할 수 있다.

2 본문
2.1 개요
데이터는 전력통계정보 시스템에서 제공한 월별 전력 데이터이다. 분석에는 월별 전력 최고 소비량인 max.usage변수를 활용하였다. max.usage변수만을 따로 추출하여 시계열로 변환한 power.data.ts시계열 자료를 추세분석 및 평활법 분석에 활용하였다. 변환한 뒤의 대략적인 그래프는 아래와 같다.

다음 그래프에서 확인할 수 있는 것처럼, 자료는 상승 추세와 고저가 반복되는 계절성을 동시에 지니고 있다고 할 수 있다. 선형추세를 따라 움직이고, 동시에 계절성을 지니고 있으므로 추세분석에서 사용할 분석방법은 우선적으로 지시함수를 활용한 선형계절추세모형이라 할 수 있다.

2.2 추세분석
2.2.1 지시함수를 사용한 계절모형 적합
위의 그래프처럼 시간이 지날수록 자료의 변동폭이 조금씩 커지는 양상을 보이고 있다. 따라서 로그 변환을 통해 변동폭을 균일하게 맞추어 줄 필요가 있다.

로그 변환된 그래프는 다음과 같으며 전보다는 변동폭이 줄어들었다고 할 수 있다. 로그변환된 자료 역시 계절성을 띠고 있으므로 지시함수를 활용하여 모형을 적합시킬 수 있다.

참고 자료

없음