본문 바로가기

arima

(2)
ARMIA and SARIMA Models 이번 포스팅에서는 저번에 알아보았던 AR, MA, ARMA에 이어 차분을 추가한 ARIMA 모델과 계절적 AIRMA 모델인 SARIMA 모델에 대해 알아보려고 한다.(여기서 S는 Seasonal을 의미한다.) 목차는 다음과 같다. 1. ARIMA 모델 2. SARIMA 모델 3. 시계열 데이터의 예측력 검정방법 1. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 기존에 배웠던 ARMA(AR+MA)모델에 차분을 추가해준 모델을 의미한다. 여기서 차분을 해주는 이유가 무엇일까? 바로 비정상성의 데이터를 정상화 시켜주기 위함이다. ARIMA 모델의 수학적 수식은 다음과 같다. 위 수식에서 C라는 상수값이 존재하는데, 이는 차분(d)의 값에 따라 C값이 달라지게 된다. d = 0 (차분을 하지 않을 때), 단순히 평균(me..
Box-Jenkins 방법론과 ARIMA 모델의 기초 한 학기 동안 시계열 분석이라는 수업이 끝나고 배운 내용 중에 기록하지 못했던 ARIMA 모델에 대한 내용을 뒤늦게 포스팅 해보려 한다. 이번 포스팅에서는 시계열 모형의 통계이론 체계를 구축하여 모델의 적합성을 살펴보는 Box-Jenkins 방법론이라는 것과 ARIMA 모델에 대한 기초에 대해서 알아보려 한다. 목차는 다음과 같다. 1. ARIMA 모델이란 무엇인가? 2. Box-Jenkins 방법론 절차 3. 백색 잡음(White Noise) 4. 확률 보행과정(Random Walk Process) 5. 정상시계열을 판단하는 방법 1. ARIMA 모델이란 무엇인가? 우선 ARIMA를 풀어 쓴다면 Auto Regressive Integrated Moving Average이다. ARIMA 모델은 확률에 기..