Panda Project


  panda(2016-03-05 04:09:50, Hit : 1009, Vote : 100
 [용어] ARIMA

(퍼왔슴)


1. ARIMA 모형의 기본 개념 및 형태

- ARIMA 모형(autoregressive integrated moving average model)은 기본적으로 시계열 자료
의 과거 경향에 기초한 확률 과정에 대하여 특정한 모형의 설정을 통하여 미래 경향을 예측하
는 기법임.

Box-Jenkins(1976)의 ARIMA 모형은 계절성에 대한 접근 방식에 따라 전통적인 ARIMA 모
형과 계절적 ARIMA(SARIMA) 모형으로 세분할 수 있음.

2. ARIMA 모형의 예측 절차

- ARIMA 모형은 모형의 식별, 식별된 모형의 모수 추정, 모형의 적합성 검증, 그리고 예측의 4
단계로 구성된 반복적인 절차에 의하여 설정됨.

모형의 식별 단계에서는 시계열의 안정성 및 계절적 안정성 검증과 자기회귀 및 이동평균의
형태를 결정하고, 모수의 추정 단계에서는 식별된 모형의 모수를 비선형 극우추정법(non-
linear maximum likelihood estimation method)으로 추정함.

모형의 적합성 검증 단계에서는 모형의 추정 과정에서 산출된 여러 가지 통계적인 기법을 사
용하여 모형의 설명력을 검증하고, 예측 단계에서는 설정된 모형을 이용하여 향후 일정 기간
동안의 시계열 움직임을 예측하는 것임.

3. ARIMA 모형의 개입 분석 모형

- ARIMA 모형은 기본적으로 분석 대상의 시계열 자료가 갖는 구조가 분석 기간인 과거로부터
미래에 이르기까지 지속적으로 유지된다는 가정에 기초함.

따라서 우리 경제에 구조적 변화를 야기한 IMF 사태와 같은 외부적 충격에 대한 설명력 및 예
측력이 크게 떨어지는 문제점을 갖고 있음.

- 이러한 문제를 극복하기 위하여 Box-Tiao(1975)는 외부적 충격의 파급 효과를 시계열 모형
에 적용할 수 있는 개입 분석 모형을 제안하였는데, 이는 기본적으로 가변수의 적용을 통한
외부적 충격의 추정 및 예측과 매우 유사함.

개입 변수는 두 가지의 형태를 갖는데, 첫째는 계단 함수의 형태로 외부적인 개입이 일정 시
점에 발생하여 그에 따른 파급 효과가 해당 시점 이후에 지속되는 경우이고, 둘째는 파동 함
수의 형태로 일정 시점에 발생한 개입이 해당 시점에만 영향을 미치는 경우임.




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