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시계열 자료 분석
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시계열 자료 분석

  • 이재길
  • |
  • 황소걸음 아카데미
  • |
  • 2017-05-22 출간
  • |
  • 472페이지
  • |
  • 189 X 258 X 24 mm /957g
  • |
  • ISBN 9791186821121
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출판사서평




이 책은 R 프로그램을 활용한 시계열 자료(Time series) 분석으로 구성하였다.

제1부는, 서론으로 시계열 자료의 형태와 구분, 내용적 특성 등을 검토하였다.
제2부는, 시계열 자료 분석의 탐색적 분석인 평활법, 분해법 등을 검토하였다.
제3부는, 시계열 자료 분석에서 많이 적용되는 확률모형 분석법을 검토하였다.
제4부는, 시계열 자료 분석의 확장 기법으로, 스펙트럴 분석, 상태공간 모형, 칼만필터, 그리고 VAR모형 및 요인분석 등을 이용한 분석석기법을 살펴본다.
또한 R을 이용한 시계열 자료 분석절차 및 그래프 작성방법 등을 살펴보았다.

제1부는, 시계열 자료 분석의 서론에 해당되는 내용을 중심으로 구성하였다.
시계열 자료의 형태 및 구분, 그리고 그 내용적 특성에 대하여 검토하였다.
R 프로그램을 이용한 시계열 자료의 분석절차와 분석개요에 대하여 살펴본다.
또한, 시계열 자료 분석의 기본적인 분석기법 및 통계값 등에 대해 살펴본다.
특히, R 프로그램을 이용한 시계열 자료분포, 그래프 작성방법 등을 살펴본다.

제2부는 시계열 분석의 탐색적 분석기법으로 평활법, 분해법 등을 검토하였다.
평활법은 이동평균, 지수 평활법 등으로 구분하여 분석 및 예측을 검토하였다.
그리고, 분해법에 의한 추세변동, 계절변동의 분석 및 예측방법을 검토하였다.
각 분석기법의 R을 이용한 분석절차와 구체적 활용방안에 대하여 살펴보았다.
그리고, 각 분석사례에 대한 R 프로그램의 구성방법과 분석결과를 요약하였다.

제3부는, 시계열 분석의 중심이 되는 확률모형을 이용한 분석방법을 검토한다.
정상 시계열 자료의 AR모형, MA모형, ARMA모형 등의 분석절차를 살펴보았다.
비정상 시계열 자료의 ARIMA모형, ARFIMA 모형 등의 분석절차를 살펴보았다.
각 분석기법에서 R을 이용한 제반 모형의 특성, 확장성 등의 방법을 살펴보았다.
특히, R의 Auto-Arima 프로그램 등 다양한 분석기법의 적용방안을 살펴보았다.

제4부는 기존 시계열 분석기법을 확장하는 분석방법을 중심으로 구성하였다.
시계열 분석에 대한 상태방정식 및 칼만 필터를 이용한 분석기법을 살펴보았다.
또한 요인분석, 군집분석 및 비선형 분석 등을 이용한 분석방법을 검토하였다.
아울러 VAR 모형 등 새로운 시계열 분석기법의 적용성 등을 검토하였다.
그리고 다양한 시계열 확장기법들에 대한 R 프로그램을 적용방법을 살펴보았다.


목차


1부 서론 Introduction

01장 시계열 분석의 이해 Introduction of Time Series Analysis
1.1 시계열 분석의 개념
1.2 시계열 자료의 형태

02장 시계열 자료의 구조 Structure of Time Series Data
2.1 시계열 자료의 이해
2.2 시계열 자료의 예측과 평가

03장 시계열 자료의 그래프 Graphics of Time Series Data
3.1 시계열 자료의 그래프
3.2 시계열 자료 그래프의 작성사례

04장 시계열 자료의 상관분석 및 검정 Correlation & Test of Time Series Data
4.1 시계열 자료의 상관분석
4.2 시계열 자료의 검정

제2부 탐색적 분석기법 Analysis of Exploratory Method

05장 이동평균 평활법 Moving Average Smoothing
5.1 이동평균 평활법의 개요
5.2 이동평균 평활법의 분석사례

06장 지수 평활법 Exponential Smoothing
6.1 지수 평활법의 개요
6.2 지수 평활법의 분석사례

07장 회귀모형 평활법 Regression Model Smoothing
7.1 회귀모형 평활법의 개요
7.2 회귀모형 평활법의 분석사례

08장 기타 평활법 Other Smoothing
8.1 기타 평활법의 개요
8.2 기타 평활법의 분석사례

09장 요소분해법 Decomposition of Time Series Data
9.1 시계열 자료의 분해
9.2 요소분해법의 분석사례

제3부 확률모형의 분석기법 Analysis of Stochastic Model

10장 확률모형의 개요 Introduction of Stochastic Model
10.1 확률모형의 개념
10.2 확률모형 분석사례 : (IID 확률과정)

11장 정상 시계열 모형 (1) : AR 모형 Auto Regressive Model
11.1 AR 모형의 개요
11.2 AR 모형의 분석사례

12장 정상 시계열 모형 (2) : MA 모형 Moving Average Model
12.1 MA 모형의 개요
12.2 MA 모형의 분석사례

13장 정상 시계열 모형 (3) : ARMA 모형 Auto Regressive Moving Average Model
13.1 ARMA 모형의 개요
13.2 ARMA 모형의 분석사례

14장 비정상 시계열 모형 (1) : ARIMA 모형 Auto Regressive Integrated Moving Average Model
14.1 ARIMA 모형의 개요
14.2 ARIMA 모형의 분석사례

15장 비정상 시계열 모형 (2) : SARIMA 모형 Seasonal ARIMA
15.1 Seasonal ARIMA 모형의 개요
15.2 Seasonal ARIMA 모형의 분석사례

16장 비정상 시계열 모형 (3) : ARFIMA 모형 Auto Regressive Fractional Integrated Moving Average Model
16.1 ARFIMA 모형의 개요
16.2 ARFIMA 모형의 분석사례

17장 비정상 시계열 모형 (4) : ARCH/GARCH 모형 Auto Regressive Conditionally Heteroscedastic Model / Generalized ARCH Model
17.1 ARCH / GARCH 모형의 개요
17.2 ARCH / GARCH 모형의 분석사례

제4부 시계열 분석 모형의 확장 Advanced Methods of Time Series Analysis

18장 스펙트럴 분석 Spectral Analysis
18.1 스펙트럴 분석의 개요
18.2 스펙트럴 분석의 분석사례

19장 상태공간 모형 분석 SSM : State Space Model
19.1 상태공간 모형의 개요
19.2 상태공간 모형 평활법의 분석사례

20장 칼만 필터 분석 Kalman Filter Analysis
20.1 칼만 필터의 개요
20.2 칼만 필터의 분석사례

21장 VAR / VARMA 모형 Vector Autoregressive / Vector ARMA Model
21.1 VAR / VARMA 모형의 개요
21.2 VAR / VARMA 모형의 분석사례

22장 시계열 요인분석 Factor Analysis of Time Series
22.1 시계열 요인분석의 개요
22.2 시계열 요인분석의 분석사례

23장 시계열 군집분석 Cluster Analysis of Time Series
23.1 시계열 군집분석의 개요
23.2 시계열 군집분석의 분석사례

24장 비선형 시계열 분석 Nonlinear Models of Time Series
24.1 비선형 시계열 분석의 개요
24.2 비선형 시계열 분석의 분석사례

25장 전이함수 모형 분석 Transfer Function Model
25.1 전이함수 모형의 개요
25.2 전이함수 모형의 분석사례

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