이동평균모형1 [시계열 분석] 이동평균모형 (MA; Moving Average) AR(p)모형은 시계열 $y_{t}$를 설명하는데 $y_{t-1},...,y_{t-p}$가 정보를 가지고 있고 $y_{t-p-1}$ 이후 시점의 시계열들은 지수적으로 감소하는 형태의 정보를 가진다. 그렇다면 어떤 시계열 $y_{t}$를 설명하는데 오직 시계열 $y_{t-1},...,y_{t-q}$(이전 q개의 시계열)의 정보만 이용한다면 어떻게 표현할 수 있을까? 이를 모형화한게 이동평균모형 (MA; moving Average Model)이라 할 수 있다. 모형의 식을 보자. MA(q) : $$y_{t}=a_{t}-\theta_{1}a_{t-1} -, \cdots -\theta_{q}a_{t-q} \tag{1} $$ 후행연산자를 사용한 MA(q) 모형 : $$y_{t} = (1-\theta_{1}B- \.. 2022. 8. 15. 이전 1 다음