추가 적립 안내

이 책에서는 여러 기법의 소개와 함께 예제를 가능한 한 많이 수록하려고 노력하였다. 즉, 기법을 소개한 후 이에 따르는 예제를 통해 기법을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 또한, 각 장마다 연습문제를 실어 새로운 문제에 대한 도전성을 키울 수 있도록 하였다. 그러나 일부 연습문제를 풀기 위해서는 소프트웨어의 도움이 필요하다. 이 책에서는 특정 소프트웨어의 사용을 설명하지는 않는다. 가끔 예제 풀이를 미니탭(Minitab)이나 이뷰스(Eviews)의 소프트웨어 결과로 보여주고 있으나, 기법에 보다 중점을 두고자 소프트웨어의 어떤 기능을 어떻게 사용할 수 있다는 것은 언급하지 않고 있다. 인터넷을 통해 관련 무료 소프트웨어를 구하여 사용할 수 있으므로 기법을 이해한다면 소프트웨어의 사용은 무난할 것으로 판단된다. 또 하나 이 책의 특징은 사용하는 대부분 시계열 데이터가 우리나라 정부기관에서 공개하는 실제 데이터라는 점이다. 이러한 데이터를 다루는 경험은 현실감을 보다 증대시킬 것이다.

1장 시계열 예측을 위한 평활 기법
1.1 시계열분석의 목적
1.2 이동평균법
1.3 지수평활법
1.4 분해법을 이용한 예측
1.5 예측성능척도
연습문제
참고문헌

2장 정상적 시계열
2.1 정상성
2.2 자기상관함수
2.3 편자기상관함수
2.4 시계열 표현방식
연습문제
참고문헌

3장 ARMA모형
3.1 AR모형
3.2 MA모형
3.3 ARMA모형
연습문제
참고문헌

4장 ARMA모형의 식별 및 추정
4.1 모형의 식별 과정
4.2 모형의 추정
4.3 잔차검정
연습문제
참고문헌

5장 ARMA모형의 예측
5.1 최소평균제곱오차예측값
5.2 ARMA모형의 예측
5.3 예측식의 갱신
연습문제

6장 비정상적 시계열
6.1 시계열의 비정상성
6.2 ARIMA모형
6.3 IMA모형
6.4 계절성 ARIMA모형
6.5 ARIMA모형의 예측
6.6 분산안정화
6.7 분해법에 의한 추세 및 계절성제거
6.8 단위근 검정
연습문제
참고문헌

7장 시계열의 스펙트럼 분석
7.1 스펙트럼 밀도함수
7.2 ARMA모형의 스펙트럼
7.3 계절성 ARMA모형의 스펙트럼
7.4 스펙트럼의 추정
연습문제
참고문헌

8장 이상값 분석
8.1 시점이 알려진 구조변화모형
8.2 이상값 분석모형
연습문제
참고문헌

9장 ARCH모형 및 GARCH모형
9.1 ARCH모형
9.2 ARCH모형의 추정 및 검정
9.3 GARCH모형
9.4 GARCH모형의 변형
연습문제
참고문헌

10장 벡터자기회귀모형
10.1 벡터ARMA모형
10.2 벡터자기회귀모형
10.3 그래인저 인과관계
10.4 충격-반응 함수
10.5 예측오차분산분해
10.6 공적분 및 오차수정 모형
연습문제
참고문헌

11장 상태공간모형
11.1 상태공간모형의 표현
11.2 칼만 필터
11.3 베이지안 접근방식에 의한 칼만 필터
11.4 예측
11.5 파라미터 최대우도법
연습문제
참고문헌

데이터목록
찾아보기

[머리말]
적 기법에 기반을 둔 시계열분석 기법들과 응용을 다루고 있다.

저자는 포항공과대학교에 30여 년간 재직하면서 대학원 과목으로 시계열분석을 강의하였으며, 그동안의 강의 자료와 경험을 바탕으로 이 책을 저술하게 되었다. 시계열분석을 위한 다양한 기법들을 단순히 소프트웨어 사용법으로 가르치는 대신 대표적인 기법의 기본 개념 및 원리 등을 학습시키는 데 주력하였다. 대학에서는 이 책을 시계열분석 관련 과목의 교재로 활용할 수 있을 것이며, 기업 및 연구소의 연구자들은 참고서적으로 이용할 수 있을 것으로 기대한다.

산업공학 등의 분야에서는 시계열분석 및 예측에 전통적으로 평활법과 Box- Jenkins 형태의 모형(ARIMA모형)이 주로 사용되어 왔는데, 이 책에서도 이들 기법을 우선적으로 다루고 있다. 또한 경제/재무 시계열에서 많이 활용되는 ARCH/ GARCH모형, 그리고 벡터자기회귀(VAR)모형도 다루고 있으며 벡터자기회귀모형에서는 그래인저 인과관계, 충격-반응 함수, 예측오차분산분해, 공적분 및 오차수정모형을 설명하였다. 이 외에도 스펙트럼 분석, 이상값 분석, 상태공간모형 등 시계열분석의 대표적 기법을 대부분 다루었다.

이 책에서는 여러 기법의 소개와 함께 예제를 가능한 한 많이 수록하려고 노력하였다. 즉, 기법을 소개한 후 이에 따르는 예제를 통해 기법을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하였다. 또한, 각 장마다 연습문제를 실어 새로운 문제에 대한 도전성을 키울 수 있도록 하였다. 그러나 일부 연습문제를 풀기 위해서는 소프트웨어의 도움이 필요하다. 이 책에서는 특정 소프트웨어의 사용을 설명하지는 않는다. 가끔 예제 풀이를 미니탭(Minitab)이나 이뷰스(Eviews)의 소프트웨어 결과로 보여주고 있으나, 기법에 보다 중점을 두고자 소프트웨어의 어떤 기능을 어떻게 사용할 수 있다는 것은 언급하지 않고 있다. 인터넷을 통해 관련 무료 소프트웨어를 구하여 사용할 수 있으므로 기법을 이해한다면 소프트웨어의 사용은 무난할 것으로 판단된다. 또 하나 이 책의 특징은 사용하는 대부분 시계열 데이터가 우리나라 정부기관에서 공개하는 실제 데이터라는 점이다. 이러한 데이터를 다루는 경험은 현실감을 보다 증대시킬 것이다.

책에서 사용된 데이터 파일 및 수정사항은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실을 통해 제공할 것이다.