다변량 시계열 분석 및 시계열 분석 대회에 대해

소개글

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목차

1. 서론

2. 본론
1) 다변량 시계열 예측
2) 마크리다키스 대회(M)
3) M4대회
4) M5대회
5) 시계열 다변량 분석

3. 결론

본문내용

I. 서론
시계열 예측은 학계에서 활발하게 연구중인 분야이다. 장기적인 추세를 예측하는 것은 흥미로운 과제일 뿐만 아니라 IT운영관리, 제조 및 사이버 보안과 같은 실제 어플리케이션의 전략적 계획 및 운영 연구에 중요한 의미를 갖는다. 본 보고서에서는 시계열 데이터 분석 분야에서 다변량 분석 분야에 대한 조사 내용을 다룰 예정이며 최신 시계열 데이터 분석 대회에 대한 소개도 언급하도록 하겠다.

II. 본론
1. 다변량 시계열 예측
- 다변량 시계열은 한 개 이상의 종속 변수를 갖는다.
- 종속변수는 과거값뿐만 아니라 잠재적으로 다른 변수의 과거값에 의해 영향을 받는다는 가정하에서 분석하는 방법이다.

참고 자료

Ben Auffarth(2021), Machine Learning for Timeseries with Python, Packt