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[통계] 시계열 ARIMA 방법을 이용한 물가지수 예측

등록일 2003.12.24 | 최종수정일 2015.02.01 한글파일한글 (hwp) | 22페이지 | 가격 10,000원

소개글

순수하게 제가 직접 작성한 논문입니다.~
후회 안하실거에요~

목차

I. 연구목적

II. 연구자료

III. 분석방법

IV. 이론적배경

V. 분 석
⑴ 모형 식별
① 시계열의 White noise성 검정
- 시계열의 정상화 여부 결정
◈ 비계절성 ARIMA 에 의한 추정
② 시계열 정상화
③ 모형의 차수 결정
⑵ 모형 추정
⑶ 적합성 검정
◈ 계절성 ARIMA (L=6) 에 의한 추정
② 시계열 정상화
③ 모형의 차수 결정
⑵ 모형 추정
⑶ 적합성 검정
◈ 비계절성 ARIMA (L=12) 에 의한 추정
② 시계열 정상화
③ 모형의 차수 결정
⑵ 모형 추정
⑶ 적합성 검정

VI. 추정결과 종합

VII. 예측

VIII. 결론

본문내용

III. 분석방법

▶ Box-Jenkins 방법이용

- Box-Jenkins(ARIMA) 모형은 자기상관이 있는 시계열 자료를 분석하여 주로 단기 예측에 많이 이용되는 모형이다.
- Box-Jenkins 모형의 기본적인 분석절차는 아래 그림과 같다.
(그림생략)
- ARIMA(Auotoregressive Integrated Moving-Average) 모형은 추세가 있는 경우(계절성포함) 이를 제거하여 정상적(stationary) 데이터로 변환한 후, AR. MA, ARMA 모형중에서 가장 적합한 모형을 선택할 수 있게 해준다.
- 적절한 모형의 선택 즉 AR, MA, ARMA 모형중에서 가장 적합한 모형의 선택은 주로 자기상관계수와 부분자기상관계수를 분석하여 이루어진다.
- 적합성 검정은 기본적으로 잔차분석에 의하여 잔차가 패턴을 가지고 있지 않음이 판단되면 Overfitting을 이용하여 AIC, SBC를 비교하여 더욱 적합한 모형을 찾아낸다.
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