ARIMA1 [시계열 분석] 차분(Differencing)과 ARIMA(p,d,q) 모형 정상성 AR(1), AR(p) MA(q) ARMA(p, q) ARMA모형은 박스-제킨스 방법론에 따른 정상시계열에 대한 분석 방법이다. 그렇다면 비정상시계열에 대한 분석은 어떻게 진행될까? 단순히 비정상시계열을 정상시계열로 바꿔주기만 하면 된다. 비정상시계열에는 여러 종류가 있겠지만 오늘은 (확률적) 추세를 가지는 비정상시계열에 대한 분석방법인 ARIMA모형에 대해 다루려고 한다. 추세를 가지는 비정상시계열을 어떻게 정상시계열로 바꿀 수 있을까? 단순히 추세만 제거해주면 된다. 추세를 제거해주는 방법 중 하나가 차분(Differencing)이라 할 수 있다. 우선 시계열 $y_{t}$에 대한 차분이 어떻게 정의되는지 살펴보자. $y_{t}$에 대한 1차 차분 : $$ w_{t} = (1-B)y_{t} =.. 2022. 8. 16. 이전 1 다음