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시계열 자료 분석과 활용2025.05.011. 시계열 데이터 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터로, 다양한 변수 간의 인과관계를 분석하는 데 활용됩니다. 시간 간격은 연도별, 계절별, 월별, 일별 등 다양하게 사용되며, 일반적으로 월 단위가 가장 많이 사용됩니다. 시계열 데이터의 특징은 시간의 영향을 받고 서로 독립적이지 않다는 점입니다. 따라서 새로운 분석 방법이 필요합니다. 2. 시계열 데이터의 활용 시계열 데이터는 공학의 신호 처리와 관련이 높으며, 경제학에서 널리 사용되는 방법론입니다. 계량경제학, 금융학, 거시경제학 분석에 활용됩니다. 또한 시...2025.05.01
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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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국제금융론: 환율과 국제수지 항목 시계열 분석2025.01.241. 환율 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 원/달러 환율 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 환율의 변동 추이와 주요 변동 요인을 파악할 수 있습니다. 2. 경상수지 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년부터 2023년 6월까지의 경상수지 시계열 데이터를 그래프로 나타냈습니다. 이를 통해 한국의 경상수지 변동 추이와 주요 요인을 분석할 수 있습니다. 3. 직접투자 시계열 분석 한국은행 ECOS(경제통계시스템)을 이용하여 2010년...2025.01.24
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터 분석을 위한 대표적인 기법으로 이동 평균법, ARIMA 모델, 지수 평활법, 심층 신경망을 이용한 예측 등이 있다. 각 기법은 데이터의 특성에 따라 장단점이 다르며, 적절한 기법을 선택하여 활용하는 것이 중요하다. 이동 평균법은 단기 변동을 완화하고 장기 경향을 파악하는 데 유용하며, ARIMA 모델은 트렌드와 계절성을 고려한 예측에 적합하다. 지수 평활법은 최근 데이터에 가중치를 두어 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 심층 신경망은 복잡한 패턴의 비선형 데이터 분석에 강점이 있다. 2....2025.01.26
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1990년부터 2022년까지의 연도별 전국 총출생성비 시계열 분석2025.01.251. 총출생성비 시계열 분석 1990년부터 2022년까지의 전국 총출생성비 데이터를 시계열도표로 나타내고 경향을 설명하였습니다. 데이터 분석을 위해 R 프로그래밍 언어를 사용하여 줄기-잎 그림, 히스토그램, 상자그림 등의 시각화 기법을 적용하였습니다. 이를 통해 데이터의 분포와 특성을 파악할 수 있었습니다. 1. 총출생성비 시계열 분석 총출생성비는 한 여성이 가임기 동안 낳을 것으로 예상되는 평균 출생아 수를 나타내는 지표입니다. 이 지표는 인구 변화와 관련된 중요한 정보를 제공합니다. 시계열 분석을 통해 총출생성비의 추이와 변화 ...2025.01.25
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시계열 자료 분석을 통한 경제 및 기후변화 동향 파악2025.05.101. 시계열 자료 분석 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 데이터를 분석하여 다양한 변수 간의 관계를 파악하는 것이 목적이다. 본 자료에서는 기온 및 국내총생산 자료를 활용하여 기후변화와 경제성장률, 물가상승률 등의 추이를 분석하였다. 분석 결과, 기온 상승과 실질소득 감소 등의 문제점이 확인되었으며, 이를 해결하기 위한 정책적 시사점을 제시하였다. 2. 기후변화 분석 1970년부터 2021년까지의 기온 자료를 분석한 결과, 전반적인 기온 상승 추세가 확인되었다. 이를 통해 기후변화가 진행되고 있음을 알 수 있었다. 향후 기후변화에...2025.05.10
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시계열 데이터 분석 기법과 A/B 검증, 데이터 시각화를 활용한 기후위기 설득2025.01.261. 시계열 데이터 분석 기법 시계열 데이터에는 추세, 순환, 계절, 불규칙 변동요인이 존재한다. 이를 분석하기 위해 평활화(smoothing), 차분(differencing), 변수변환 등의 기법을 활용할 수 있다. 평활화는 주기가 짧은 변동요인을 제거하여 시계열의 기조적 흐름을 파악하고, 차분은 추세변동을 제거하며, 변수변환은 시계열을 선형화하는 데 도움이 된다. 각 기법의 장단점과 예시를 제시하였다. 2. A/B 검증 추천시스템의 성능 평가를 위해 A/B 검증이 활용된다. 전체 고객을 무작위로 A, B 그룹으로 나누고, A 그...2025.01.26
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중급재무회계 ) 1. 2020년-2022년 주요 자산의 비중을 계산하고, 시계열 분석을 수행하시오. 2. 2020년-2022년 유동성비율(유동비율, 당좌비율)과 안정성비율(부채비율)을 계산하고, 기업의 장단기 채무상2025.01.191. 주요 자산의 비중 및 시계열 분석 자산은 2020년부터 2022년까지 지난 3년간 계속해서 증가하는 흐름을 보인다. 세부적으로는 자산의 비중의 변화가 눈에 띄게 나타난다. 크게 유동자산은 2020년 52.4%에서 2022년 48.7%로 감소한 반면, 비유동자산은 47.6%에서 51.3%로 증가하는 흐름을 보인다. 이처럼 유동자산과 비유동 자산의 역전현상이 나타나게 된 대표적인 이유는 단기금융상품이 빠르게 감소세를 보인 반면, 비유동자산에서 유형자산이 빠르게 증가한 영향이 큰 것으로 확인된다. 한편 현금 및 현금성 자산과 재고자...2025.01.19
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예측방법론, 중간과제물 (2023 1학기, 30점 만점)2025.01.251. 전산업생산지수의 원계열과 계절조정계열 전산업 생산지수(Index of All Industry Production; IAIP)는 한국 경제 전체의 모든 산업을 대상으로 재화와 용역에 대한 생산활동 동향을 월별로 집계해 단일지수로 나타낸 것이다. 전산업 생산지수 지표를 통해 전체 산업의 생산활동의 단기 동향을 파악할 수 있다. 또, 이 지표를 통해 특정 산업의 생산 변화의 기여 정도를 파악할 수 있어 주요 정책 수립에 활용될 수 있다. 원계열은 작성된 통계 수치에 아무런 조정을 하지 않은 원래의 통계 수치이며, 계절조정계열은 원계...2025.01.25
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30점 만점, 방통대, 예측방법론, 2024-1학기2025.01.261. 원계열 원계열이란 원래의 시계열 자료로 추가적인 조정이 없는 원 상태 그대로를 의미하며 시간에 따라서 관측된 데이터이다. 시계열 자료에서는 시간의 흐름에 따라서 패턴과 변동이 존재하는데, 변동의 요소로는 불규칙변동, 추세변동, 계절변동, 순환변동이 있다. 2. 계절조정 계절조정은 시계열 자료에 있는 계절 변동을 통계적인 방법으로 추출한 뒤, 원래 시계열 자료로부터 제거하여 조정하는 과정을 의미하며, 이 때 계절 변동은 주기가 1년이며, 계절 변화와 여러 관습 등에 의해서 발생하게 된다. 이러한 과정이 원계열에 적용되었을 때, ...2025.01.26
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