시계열 평활기법 - 1

이동평균법

시계열 분석

; 하나의 변수에 대한 시간에 따른 관측치

 

목적

- 시계열의 특성(추세, 계절성)을 요약하고, 시간에 따른 패턴(자기상관성)을 분석

- 시간에 따른 패턴을 바탕으로 모형화하고 미래값을 예측

 

* 회귀모형과 달리 다른변수를 도입하지 않고 자신의 변수의 과거 패턴이 미래에도 계ㅆ속된다는 가정하에 변수의 과거값을 바탕으로 미래값 예측

 

1. 평활화 모형 - 이동평균, 지수평활, 윈터스, 분해법

2. 정상적 ARMA 모형 : AR모형, MA

3. 비정상적 모형

오차 이분산 모형 (금융계열에서 많이 사용)

5. 다변량 시계열

6. 아어ㅏ어아

 

 

 

이동평균 : MA, 매시점에서 직전 N개 데이터의 평균을 산출하여 평활치를 사용

- 단순이동평균 : 시계열데이터가 수평적 패턴인 경우

- 이중이동평균 : 시계열데이터가 추세 패턴을 따르는 경우

 

 

단순 이동 평균법

시점 t에서의 단순 이동평균