[통계]시계열의 주요 변동 요인

소개

시계열에 대한 발표를 위한 레포트

목차

제 1 절 시계열의 주요 변동 요인
제 2절 추세 변동의 검정
제 3절 계절 변동 및 순환 변동의 추정
제 4 절 경기 예측
제 5 절 지수

본문내용

제 1 절 시계열의 주요 변동 요인

- 전통적인 시계열의 주요 변동 요인
 추세 변동(T) – 시계열 내의 가장 장기적인 변동 (국민 소득 수준, 인구, 기술 수준, 물가 수준 등의 장기적 변화 상태)
 계절 변동(S) – 1년 이하의 기간 내에서 반복적으로 발생하는 변화 (일별, 월별, 분기별 변화)
 순환 변동(C) – 계절 변동 보다 주기가 크나 추세 변동 보다는 주기가 작은 변동. 1년 이상의 주기를 갖고 반복되는 형태 (호황, 침체, 불황 및 회복의 단계로 변동하는 경기 순환 과정)
 불규칙 변동(I) – 우발적인 요인에 의해 발생하는 변동
- 현실적으로는 네 가지 요인들이 복합된 시계열의 변화 추이만 관측할 수 있음. 분석상의 편의를 위해 복합적인 변화의 추이를 네 가지 변동 요인으로 구분함


- 전통적인 시계열의 변동 요인별 구성 방법
 가법 모형 : 네 가지 변동 요인 사이에 유기적인 연관 관계가 없으며, 각 요인은 서로 독립적임.
Y = T + S + C + I

 승법 모형 : 네 가지 변동 요인들이 서로 다른 원인 때문에 발생하지만 유기적인 관련하에 상호 영향을 미친다고 가정, 각 변동 요인이 서로 종속적임.
Y = T ∙ S ∙ C ∙ I
Log Y = logT + logS + logC + logI

- 가법 모형에서는 각 요인이 단순히 서로 합산되므로 시계열 자료의 관측치와 동일한 단위로 측정되는 반면에 승법 모형의 경우에 각 변동 요인은 시계열 관측치와 같은 단위로 측정되지 못한다. 즉, 추세 변동만은 시계열 관측치와 같은 단위로 측정되고, 나머지 변동 요인들은 추세 변동 요인에 대한 비율로 측정된다.

제 2절 추세 변동의 검정

<장기적인 변동요인의 추세 변동을 평가는 시계열 분석의 첫 단계>

1. 선형추세선의 추정 : 최소 자승법
추세선이 Y = a + bX 와 같은 선형 방정식으로 파악될 경우 최소 자승법을 이용하면, (p.

참고자료

· 없음