ADSP 기출문제 요약집 3-4 시계열 분석

ADSP 기출문제 요약집 3-4 시계열 분석

 

 

 

글을 읽기 전 공부 방법에 대한 글을 반드시 먼저 읽고 오시는 것을 추천드립니다.

https://killxxi.tistory.com/100

ADSP 기출문제 요약집 공부방법 및 시험 후기

 

 

---

 

 

 

 

ㅇ 시계열 자료
  - 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들
  - 시계열 데이터 분석을 통해 미래의 값을 예측하고 경향, 주기, 계절성 등을 파악하여 활용

# 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터를 무엇이라 하는가?
-  시계열 자료 (O)

 

ㅇ 시계열 자료의 종류
  - 비정상성 시계열 자료 : 시계열 분석 시 다루기 어려운 자료로 대부분의 시계열 자료
  - 정상성 시계열 자료 : 비정상 시계열을 핸들링해 다루기 쉬운 시계열 자료로 변환한 자료

# 단답. 시계열 자료에서 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가지는 것을 어떤 특성이라고 하는가? - 정상시계열

 

 

 

ㅇ 정상성
  - 평균이 일정할 경우 : 모든 시점에 대해 일정한 평균을 가짐
  - 평균이 일정하지 않고 분산도 시점에 의존하지 않을 경우 : 평균이 일정하지 않은 시계열은 차분을 통해 정상화 가능, 공분산도 단지 시차에만 의존, 실제 특정 시점 t, s에는 의존하지 않음

# 단답8. 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리해 분석하는 방법을 무엇이라 하는가? 차분 (O)

 

 

 

ㅇ 시계열 분석 방법
  - 회귀분석(계량경제)방법, Box-Jenkins 방법, 지수평활법, 시계열 분해법 등

 

 

 

ㅇ시계열 모형

 

 - 자기회귀 모형(AR 모형, autoregressive model)
      ㄴ p 시점 전의 자료가 현재 자료에 영향을 주는 모형
      ㄴ 자기상관함수(ACF)는 빠르게 감소, 부분자기함수(PACF)는 어느 시점에서 절단점을 가짐
      ㄴ ACF가 빠르게 감소하게, PACF가 3시점에서 절단점을 갖는 그래프가 있다면, 2시점 전의 자료까지가 현재에 영향을 미치는 AR(2) 모형이라고 볼 수 있음
 

  - 이동평균 모형(MA 모형, moving average model)
      ㄴ 유한한 개수의 백색잡음의 결합이므로 언제나 정상성을 만족
      ㄴ AR모형과 반대로 ACF에서 절단점을 갖고, PACF가 빠르게 감소
- 자기회귀누적이동평균 모형(ARIMA 모형)
      ㄴ ARIMA 모형은 비정상시계열 모형
      ㄴ ARIMA 모형을 차분이나 변환을 통해 AR모형이나 MA모형, 이 둘을 합친 ARMA 모형으로 정상화 할 수 있음

# 단답9. 다음 설명하는 시계열 모형은 무엇인가?
[현시점의 자료를 유한 개의 백색잡음의 선형결합으로 표현되었기 때문에 항상 정상성을 만족한다. 자기 상관 함수 p+1시차 이후 절단된 이후 형태를 취한다.] MA 모형 (이동평균모형)

 

 

 

ㅇ 분해 시계열
  - 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리해 분석하는 방법, 회귀분석적인 방법을 주로 사용
    ㄴ 경향(추세)요인 : 자료가 오르거나 내리는 추세, 선형, 이차식 형태, 지수적 형태 등
    ㄴ 계절요인 : 요일, 월, 사계절 각 분기에 의한 변화 등 고정된 주기에 다라 자료가 변하는 경우
    ㄴ 순환요인 : 경제적이나 자연적인 이유 없이 알려지지 않은 주기를 가지고 변화하는 자료
    ㄴ 불규칙요인 : 위의 세 가지 요인을오 설명할 수 없는 오차에 해당하는 요인

# 추세요인: 자료의 그림을 그렸을 때 그 형태가 오르거나 내리는 등 자료가 어떤 특정한 형태를 취할 때
# 계절요인: 고정된 주기에 따라 자료가 변화하는 경우
# 순환요인: 물가상승률, 급격한 인구 증가 등의 이유로 인하여 주기를 가지고 변화하는 자료 (x)
# 불규칙요인: 위 세 요인으로 설명할 수 없는 요인에 의해 발생
# 시계열의 분해요인인 것?
추세요인, 계절요인. 순환요인, 교호요인(X)