시계열 알고리즘_AR/MA/ARMA

Time Series Analysis Method : 시계열 데이터 분석 방법 중 가장 기초적인 단순 선형 확률과정 알고리즘을 살펴봄 1. MA(Moving Average) : MA(q) 알고리즘 차수(q)가 유한한 가우시안 백색잡음과정의 선형조합 : Exponential Smoothing 내 Moving Average Smoothing은 과거의 Trend-Cycle을 추정하기 위함이고, MA는 미래 값을 예측하기 위함 : 움직임 특성 Stationarity Condition of MA(1): |𝜃1||𝜃2|𝜃1+𝜃2>−1θ1+θ2>−1, 𝜃1−𝜃2MA모형을 사용하면 차수가 ∞로 감 𝜙1=0: 𝑌𝑡Yt는 백색잡음 𝜙1𝜙1>0: 시차가 증가하면서 자기상관계수는 지수적으로 감소 𝜙1=1: 𝑌𝑡Yt는 비정상성..

2020.12.18